Split inventory forecast by current and next lot

docs/modules/erp/lager/processes/main/erp.lager.stock_lot_forecast_refresh.md

@@ -4,7 +4,7 @@ Status: Verbindliche Prozess-Spezifikation
 
 ## 1. Zweck
 
-Tägliche Berechnung und Speicherung des voraussichtlichen Leer-Datums jeder aktuellen Charge aktiver Produkte.
+Tägliche Berechnung und Speicherung des voraussichtlichen Leer-Datums der aktuellen Charge und – sofern vorhanden – der qualifizierten, als nächste Charge markierten offenen Charge aktiver Produkte.
 
 ## 2. Prozess-Einbettung
 
@@ -13,18 +13,18 @@ Direkt ausgeführter Lager-Prozess mit zwei Triggern: synchron nach jeder erfolg
 ## 3. Input
 
 - optional eine einzelne `product_id` bei synchronem Verkaufstrigger
-- aktive Produkte, aktuelle Chargen, eingetragene Mengen aller offenen Folgechargen, physischer Chargenbestand und gültige Verkaufsallokationen aus dem eigenen Datenbestand
+- aktive Produkte, aktuelle Charge, qualifizierte als nächste Charge markierte offene Charge, physische Chargenbestände und gültige Verkaufsallokationen aus dem eigenen Datenbestand
 
 ## 4. Exakter Prozessablauf
 
 1. Bei einem Verkaufstrigger die betroffenen Produkt-IDs aus der erfolgreichen Allokation übernehmen; beim Cron-Trigger alle aktiven Produkte bestimmen.
-2. Aktive Produkte, ihre aktuelle Charge und die Nettobestände aller bereits angelegten offenen Folgechargen aus `product`, `stock_lot` und `v_stock_lot_balance` laden. Je offene Folgecharge wird nur eine positive Menge berücksichtigt.
+2. Aktive Produkte, ihre aktuelle Charge und die qualifizierte, als nächste Charge markierte offene Charge aus `product`, `stock_lot` und `v_stock_lot_balance` laden. Für jede Charge wird nur ihr eigener positiver Nettobestand berücksichtigt.
 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 ihrem physischen Bestand zuzüglich der eingetragenen Mengen aller offenen Folgechargen und der gewichteten Nachfrage berechnen.
-8. Jede erfolgreiche Berechnung in `stock_lot_forecast_history` speichern und den aktuellen Snapshot in `stock_lot` aktualisieren.
+7. Das Leer-Datum der aktuellen Charge und – sofern vorhanden – der nächsten Charge getrennt aus dem jeweiligen physischen Bestand und derselben gewichteten Nachfrage berechnen.
+8. Jede erfolgreiche Berechnung je Charge in `stock_lot_forecast_history` speichern und den jeweiligen Snapshot in `stock_lot` aktualisieren.
 9. Im Cron Fehler einzelner Produkte sammeln und mit den übrigen Produkten fortfahren.
 
 ## 5. Batch, Betriebsmodell und Einbettung
@@ -37,7 +37,8 @@ Ein normalisiertes JSON-Ergebnis mit Gesamtzahl, erfolgreich verarbeiteten Produ
 
 ## 7. Erfolgskriterien
 
-- Jede aktuelle Charge erhält täglich einen aktuellen Prognosesnapshot, der eingetragene Mengen aller offenen Folgechargen berücksichtigt.
+- Jede aktuelle Charge erhält täglich einen Prognosesnapshot nur für ihren eigenen Bestand.
+- Eine qualifizierte, als nächste Charge markierte offene Charge erhält einen separaten Prognosesnapshot nur für ihren eigenen Bestand.
 - Verkäufe ohne Bestand über virtuelle `reserved`-Allokationen beeinflussen die Nachfrage.
 - Die vollständige Berechnungshistorie bleibt erhalten.
 - Ein einzelner Produktfehler verhindert keine weiteren Berechnungen.