Refresh stock forecast after each sale

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@@ -8,27 +8,28 @@ Tägliche Berechnung und Speicherung des voraussichtlichen Leer-Datums jeder akt
## 2. Prozess-Einbettung
Direkt ausgeführter, täglich um 06:00 Uhr gestarteter Lager-Prozess über den zentralen ERP-Cron-Einstieg.
Direkt ausgeführter Lager-Prozess mit zwei Triggern: synchron nach jeder erfolgreichen Verkaufsallokation in der Lagerschnittstelle sowie täglich um 06:00 Uhr über den zentralen ERP-Cron-Einstieg.
## 3. Input
- keine externen Prozessparameter
- optional eine einzelne `product_id` bei synchronem Verkaufstrigger
- aktive Produkte, aktuelle Chargen, physischer Chargenbestand und gültige Verkaufsallokationen aus dem eigenen Datenbestand
## 4. Exakter Prozessablauf
1. Aktive Produkte und ihre aktuelle Charge aus `product`, `stock_lot` und `v_stock_lot_balance` laden.
2. Verkaufsallokationen der letzten 365 Tage aus `sales_order_line_lot_allocation`, `sales_order_line` und `sales_order` laden.
3. `allocated`- und `reserved`-Mengen nach Bestell- beziehungsweise OTC-Verkaufsdatum je Produkt und Kalendertag aggregieren.
4. Stornierte Auftrags- und Positionsmengen aus der Nachfrage herausrechnen.
5. Den gewichteten Tagesabsatz mit einer Halbwertszeit von 60 Tagen berechnen.
6. Für jede aktuelle Charge das Leer-Datum aus physischem Bestand und gewichteter Nachfrage berechnen.
7. Jede erfolgreiche Berechnung in `stock_lot_forecast_history` speichern und den aktuellen Snapshot in `stock_lot` aktualisieren.
8. Fehler einzelner Produkte sammeln und mit den übrigen Produkten fortfahren.
1. Bei einem Verkaufstrigger die betroffenen Produkt-IDs aus der erfolgreichen Allokation übernehmen; beim Cron-Trigger alle aktiven Produkte bestimmen.
2. Aktive Produkte und ihre aktuelle Charge aus `product`, `stock_lot` und `v_stock_lot_balance` laden.
3. Verkaufsallokationen der letzten 365 Tage aus `sales_order_line_lot_allocation`, `sales_order_line` und `sales_order` laden.
4. `allocated`- und `reserved`-Mengen nach Bestell- beziehungsweise OTC-Verkaufsdatum je Produkt und Kalendertag aggregieren.
5. Stornierte Auftrags- und Positionsmengen aus der Nachfrage herausrechnen.
6. Den gewichteten Tagesabsatz mit einer Halbwertszeit von 60 Tagen berechnen.
7. Für jede aktuelle Charge das Leer-Datum aus physischem Bestand und gewichteter Nachfrage berechnen.
8. Jede erfolgreiche Berechnung in `stock_lot_forecast_history` speichern und den aktuellen Snapshot in `stock_lot` aktualisieren.
9. Im Cron Fehler einzelner Produkte sammeln und mit den übrigen Produkten fortfahren.
## 5. Batch, Betriebsmodell und Einbettung
Ein täglicher Lauf um 06:00 Uhr Europe/Zurich verarbeitet alle aktiven Produkte deterministisch nach `product.id`. Produktfehler sind batch-tolerant; technische Gesamtfehler schlagen den Lauf hart fehl.
Der Cron läuft täglich um 06:00 Uhr Europe/Zurich und verarbeitet alle aktiven Produkte deterministisch nach `product.id`. Verkaufstrigger aktualisieren die betroffenen Produkte synchron innerhalb der laufenden Verkaufs-Transaktion. Produktfehler im Cron sind batch-tolerant; technische Gesamtfehler schlagen den jeweiligen Lauf hart fehl.
## 6. Output
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View File
@@ -45,11 +45,27 @@ function lager_forecast_load_current_lots(PDO $pdo): array
return $stmt->fetchAll();
}
function lager_forecast_load_daily_sales(PDO $pdo, DateTimeImmutable $asOfDate, int $lookbackDays): array
function lager_forecast_load_current_lot(PDO $pdo, int $productId): ?array
{
$stmt = $pdo->prepare(
"SELECT p.id AS product_id, p.sku, sl.id AS lot_id,
COALESCE(v.qty_net, 0) AS physical_qty
FROM product p
LEFT JOIN stock_lot sl ON sl.product_id = p.id AND sl.status = 'current'
LEFT JOIN v_stock_lot_balance v ON v.stock_lot_id = sl.id
WHERE p.status = 'active' AND p.id = :product_id
LIMIT 1"
);
$stmt->execute([':product_id' => $productId]);
$row = $stmt->fetch();
return is_array($row) ? $row : null;
}
function lager_forecast_load_daily_sales(PDO $pdo, DateTimeImmutable $asOfDate, int $lookbackDays, ?int $productId = null): array
{
$startDate = $asOfDate->modify('-' . ($lookbackDays - 1) . ' days')->format('Y-m-d');
$endDate = $asOfDate->modify('+1 day')->format('Y-m-d');
$stmt = $pdo->prepare(
$sql =
"SELECT a.product_id, so.order_date::DATE AS sale_date,
SUM(a.qty * GREATEST(sol.qty - sol.qty_cancelled, 0) / NULLIF(sol.qty, 0)) AS units
FROM sales_order_line_lot_allocation a
@@ -61,11 +77,15 @@ function lager_forecast_load_daily_sales(PDO $pdo, DateTimeImmutable $asOfDate,
AND sol.line_status <> 'cancelled'
AND so.order_status <> 'cancelled'
AND so.order_date >= :start_date::DATE
AND so.order_date < :end_date::DATE
GROUP BY a.product_id, so.order_date::DATE
ORDER BY a.product_id, sale_date"
);
$stmt->execute([':start_date' => $startDate, ':end_date' => $endDate]);
AND so.order_date < :end_date::DATE";
$params = [':start_date' => $startDate, ':end_date' => $endDate];
if ($productId !== null) {
$sql .= ' AND a.product_id = :product_id';
$params[':product_id'] = $productId;
}
$sql .= ' GROUP BY a.product_id, so.order_date::DATE ORDER BY a.product_id, sale_date';
$stmt = $pdo->prepare($sql);
$stmt->execute($params);
$sales = [];
foreach ($stmt->fetchAll() as $row) {
@@ -136,7 +156,10 @@ function lager_forecast_calculate(DateTimeImmutable $asOfDate, float $physicalQt
function lager_forecast_persist(PDO $pdo, array $lot, array $forecast, DateTimeImmutable $asOfDate): void
{
$startedTransaction = !$pdo->inTransaction();
if ($startedTransaction) {
$pdo->beginTransaction();
}
try {
$stmt = $pdo->prepare(
"INSERT INTO stock_lot_forecast_history (
@@ -172,15 +195,38 @@ function lager_forecast_persist(PDO $pdo, array $lot, array $forecast, DateTimeI
':confidence' => $forecast['confidence'], ':daily_demand' => $forecast['daily_demand'],
':lot_id' => (int) $lot['lot_id'],
]);
if ($startedTransaction) {
$pdo->commit();
}
} catch (Throwable $error) {
if ($pdo->inTransaction()) {
if ($startedTransaction && $pdo->inTransaction()) {
$pdo->rollBack();
}
throw $error;
}
}
function refresh_lager_stock_lot_forecast_for_product(PDO $pdo, int $productId): void
{
if ($productId <= 0) {
throw new InvalidArgumentException('Produkt-ID fuer Forecast fehlt');
}
$lot = lager_forecast_load_current_lot($pdo, $productId);
if ($lot === null || $lot['lot_id'] === null) {
throw new RuntimeException("Keine aktuelle Charge fuer Produkt {$productId} vorhanden");
}
$asOfDate = new DateTimeImmutable('today', new DateTimeZone('Europe/Zurich'));
$dailySales = lager_forecast_load_daily_sales($pdo, $asOfDate, 365, $productId);
$forecast = lager_forecast_calculate(
$asOfDate,
(float) $lot['physical_qty'],
$dailySales[$productId] ?? []
);
lager_forecast_persist($pdo, $lot, $forecast, $asOfDate);
}
function run_lager_stock_lot_forecast(PDO $pdo): array
{
$runId = lager_forecast_start_run($pdo);
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View File
@@ -1,6 +1,8 @@
<?php
declare(strict_types=1);
require_once __DIR__ . '/forecast.php';
function get_default_location_ids(PDO $pdo): array
{
$row = $pdo->query(
@@ -530,8 +532,10 @@ function allocate_components_for_line(
$allocationCount = 0;
$virtualAllocationCount = 0;
$forecastProductIds = [];
foreach ($components as $component) {
$productId = (int) $component['product_id'];
$forecastProductIds[$productId] = true;
$remaining = $lineQty * (float) $component['qty_per_item'];
$guard = 0;
@@ -587,6 +591,10 @@ function allocate_components_for_line(
}
}
foreach (array_keys($forecastProductIds) as $productId) {
refresh_lager_stock_lot_forecast_for_product($pdo, (int) $productId);
}
return [
'allocated' => true,
'allocationCount' => $allocationCount,