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freedakgmail 3d89baf65d feat: 菜品成本分析模块 - 10个Tab + 31个分析API + 7个调整管理API

- 后端: 新增 cost-analysis.ts 路由，含31个分析端点和7个调整管理端点
- 前端: 新增 CostAnalysisPage 主页面 + 10个Tab组件
  - Tab1-9: 成本总览/菜品盈利/原料差异/BOM配方/供应链/包装耗材/数据质量/门店成本/可视化探索
  - Tab10: 调整管理(诊断快照+调整记录+效果验证)
- 修复: 毛利率和损耗率从简单平均改为加权计算
- 新增: Tabs组件、侧边栏菜单项、路由注册
- 新增: 3张数据库表(诊断快照/调整记录/验证结果)

2026-07-28 16:56:45 +08:00

17 KiB

Raw Permalink Blame History

菜品调整指导与验证体系

核心目标：从"看数据"升级为"调什么 → 怎么调 → 调完验证 → 持续优化"的闭环

一、问题分析

当前系统已具备分析能力（成本差异、毛利排名、BOM复杂度等），但缺少：

决策指导：分析结果出来后，具体应该调什么？调价？改配方？下架？
调整记录：谁在什么时候对哪个菜品做了什么调整？
效果验证：调整后效果如何？毛利提升了吗？成本下降了吗？
持续迭代：验证结果反馈到下一轮分析，形成闭环

数据限制：销售明细仅覆盖2026年4月（552万行），5月仅少量数据。菜品成本报表无月份字段。因此验证阶段需要按周/旬对比，而非按月。

二、整体架构

分析诊断 → 调整建议 → 决策记录 → 执行跟踪 → 效果验证 → 反馈迭代
   ↑                                                              |
   └──────────────────────────────────────────────────────────────┘

闭环流程

1. 系统自动生成菜品诊断报告（每周/每月）
   → 识别问题菜品：低毛利、高超耗、配方复杂、独有原料

2. 系统生成调整建议（按优先级排序）
   → 调价 / 改配方 / 减份量 / 下架 / 保持

3. 商品部/运营部在系统中确认调整方案
   → 记录：菜品、调整类型、调整前值、调整后值、执行日期、负责人

4. 执行后系统自动跟踪关键指标
   → 对比调整前后7天/14天/30天的销量、毛利、成本差异

5. 系统生成效果验证报告
   → 达标 / 未达标 / 需继续观察

6. 验证结果反馈到下一轮诊断
   → 未达标 → 重新分析原因 → 新一轮调整

三、新增数据表

3.1 菜品调整记录表

CREATE TABLE public.dish_adjustment_log (
  id              SERIAL PRIMARY KEY,
  dish_code       TEXT NOT NULL,           -- 菜品编码
  dish_name       TEXT NOT NULL,           -- 菜品名称
  adjustment_type TEXT NOT NULL,           -- 调整类型：price/recipe/portion/delisting/relaunch
  -- 调整前快照
  before_price              NUMERIC,
  before_theoretical_cost   NUMERIC,
  before_theoretical_margin NUMERIC,
  before_sales_avg_daily    NUMERIC,        -- 调整前日均销量
  before_cost_variance      NUMERIC,        -- 调整前成本差异
  -- 调整后目标
  after_price               NUMERIC,
  after_theoretical_cost    NUMERIC,
  after_target_margin       NUMERIC,        -- 目标毛利率
  target_cost_reduction     NUMERIC,        -- 目标成本降幅
  -- 执行信息
  effective_date  DATE NOT NULL,            -- 执行日期
  decided_by      TEXT,                     -- 决策人
  reason          TEXT,                     -- 调整原因
  diagnosis_id    INTEGER,                  -- 关联诊断报告ID
  status          TEXT DEFAULT 'planned',   -- planned/executing/completed/cancelled
  created_at      TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
  updated_at      TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

3.2 调整效果验证表

CREATE TABLE public.dish_adjustment_result (
  id              SERIAL PRIMARY KEY,
  adjustment_id   INTEGER NOT NULL REFERENCES public.dish_adjustment_log(id),
  -- 验证周期
  period_type     TEXT NOT NULL,            -- 7d/14d/30d
  period_start    DATE NOT NULL,
  period_end      DATE NOT NULL,
  -- 调整后实际值
  actual_sales_avg_daily    NUMERIC,        -- 实际日均销量
  actual_sales_change_pct   NUMERIC,        -- 销量变化率
  actual_margin             NUMERIC,        -- 实际毛利率
  actual_margin_change      NUMERIC,        -- 毛利率变化（百分点）
  actual_cost_variance      NUMERIC,        -- 实际成本差异
  actual_cost_change_pct    NUMERIC,        -- 成本变化率
  -- 评估
  target_achieved  BOOLEAN,                 -- 是否达标
  assessment       TEXT,                    -- 达标/未达标/需继续观察
  notes            TEXT,                    -- 备注
  created_at       TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

3.3 菜品诊断快照表

CREATE TABLE public.dish_diagnosis_snapshot (
  id              SERIAL PRIMARY KEY,
  diagnosis_date  DATE NOT NULL,
  dish_code       TEXT NOT NULL,
  dish_name       TEXT NOT NULL,
  -- 诊断指标快照
  category_l1              TEXT,
  sales_amount             NUMERIC,
  sales_quantity           NUMERIC,
  theoretical_margin_pct   NUMERIC,
  actual_margin_pct        NUMERIC,
  cost_variance_amount     NUMERIC,
  cost_tier                TEXT,            -- 正常/关注/整改/紧急/数据异常
  bom_complexity_score     NUMERIC,
  unique_material_count    INTEGER,
  waste_rate_avg           NUMERIC,
  -- 诊断结论
  diagnosis_type   TEXT,                    -- low_margin/high_variance/over_complex/data_anomaly/unique_material_risk
  diagnosis_detail TEXT,                    -- 详细诊断描述
  suggested_action TEXT,                    -- 建议动作：price_up/price_down/recipe_optimize/portion_reduce/delist/fix_data/monitor
  priority         TEXT,                    -- P0/P1/P2/P3
  created_at       TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

四、调整建议引擎

4.1 自动诊断规则

系统根据分析数据自动生成诊断和建议：

诊断类型	触发条件	建议动作	优先级
低毛利-定价偏低	理论毛利率 < 30% 且实际毛利率 > 理论	涨价（上调10-20%）	P1
低毛利-成本偏高	理论毛利率 < 50% 且实际 < 理论	优化BOM/换供应商	P1
高超耗-份量超标	成本差异 > 0 且损耗率 > 20%	减份量/加强操作规范	P0
高超耗-物料分摊	成本差异 > 0 且损耗率 > 100%	先修复数据分摊	P0
配方复杂-低销量	物料数 > 15 且日销 < 5份	简化配方或下架	P2
独有原料-低收入	独有原料数 > 3 且月收入 < 5000	评估下架	P2
数据异常-成本率>100%	实际毛利率 < 0	先修复BOM/单位/分摊	P0
负毛利菜品	理论毛利率 < 0	重新核算成本或涨价	P0
正常但可优化	实际超理论 0-10%	监控，暂不调整	P3

4.2 调整建议模板

每种建议动作对应一个模板：

涨价建议：

菜品：{dish_name}
当前售价：{price}元 → 建议售价：{price * 1.15}元
当前理论毛利率：{margin}% → 预期毛利率：{expected_margin}%
预计月增收：{(new_price - old_price) * monthly_sales}元
风险：销量可能下降5-15%
建议：先在3-5家门店试调，观察2周销量变化

减份量建议：

菜品：{dish_name}
超标原料：{material_name}
理论用量：{theoretical_qty} → 建议标准用量：{reduced_qty}
当前损耗率：{waste_rate}% → 预期损耗率：{target_waste_rate}%
预计月节省：{savings}元
风险：顾客感知，需同步调整售价或保持不变
建议：先在1-2家门店试调，收集顾客反馈

下架建议：

菜品：{dish_name}
月销售额：{sales}元（排名 bottom 10%）
独有原料：{unique_materials}种
下架后可释放：{releasable_materials}种物料
月收入影响：{sales}元
月毛利影响：{profit}元（可能为正，因为亏损菜品）
库存处置：需处理{inventory_value}元独有原料库存
建议：先评估是否有替代菜品可消化独有原料

五、验证方法

5.1 对比维度

维度	调整前	调整后	对比方法
日均销量	调整前7天均值	调整后7天/14天均值	变化率 = (后-前)/前
毛利率	调整前理论/实际毛利率	调整后理论/实际毛利率	变化 = 后 - 前（百分点）
成本差异	调整前成本差异额	调整后成本差异额	变化率 = (后-前)/前
物料损耗率	调整前损耗率	调整后损耗率	变化 = 后 - 前
顾客反馈	—	差评/投诉数	定性评估

5.2 验证周期

周期	适用场景	说明
7天	涨价/减份量	快速验证销量变化
14天	配方优化	验证成本差异变化
30天	下架/上新	验证整体收入影响

5.3 达标标准

调整类型	达标标准
涨价	销量下降 < 15% 且毛利额增加
减份量	成本差异下降 > 30% 且无顾客投诉
配方优化	实际成本率下降 > 3个百分点
下架	独有原料库存清理完成且总收入影响 < 预期
数据修复	成本率回归合理区间（0-80%）

5.4 数据来源

指标	数据来源	频率
销量/销售额	`dish_sales_details`	每日
理论/实际成本	`dish_cost_analysis_summary`（需多次导入）	每月
物料损耗	`dish_cost_analysis_material_detail`（需多次导入）	每月
成本差异	`v_store_theoretical_actual_cost_april`	每月

关键限制：菜品成本报表目前为单次导入，无月份维度。要实现持续验证，需要每月定期导入新的成本报表，并打上月份标签。

六、前端展现

新增Tab：调整管理

在菜品成本分析页面新增第10个Tab：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  调整管理                                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  [子Tab] 待处理建议 | 执行中 | 已完成 | 效果验证          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                          │
│  ── 待处理建议 ──                                        │
│  [MetricCard] P0紧急  [MetricCard] P1重点                │
│  [MetricCard] P2改善   [MetricCard] P3监控               │
│                                                          │
│  DataTable: 菜品 | 诊断类型 | 建议动作 | 优先级(Badge)    │
│             | 当前毛利率 | 预期效果 | [确认调整] [忽略]   │
│                                                          │
│  点击"确认调整" → 弹出调整表单：                          │
│    调整类型: [下拉] 涨价/减份量/改配方/下架               │
│    调整前值: (自动填充)                                   │
│    调整后值: [输入]                                      │
│    执行日期: [日期选择]                                   │
│    负责人: [输入]                                        │
│    备注: [文本框]                                        │
│    [提交] → 保存到 dish_adjustment_log                   │
│                                                          │
│  ── 执行中 ──                                            │
│  DataTable: 菜品 | 调整类型 | 执行日期 | 已执行天数        │
│             | 调整前销量 | 当前销量 | 变化率              │
│             | [查看详情] [标记完成]                      │
│                                                          │
│  ── 已完成 ──                                            │
│  DataTable: 菜品 | 调整类型 | 执行日期 | 完成日期          │
│             | 调整前毛利率 | 调整后毛利率 | 变化           │
│             | 达标状态(Badge) | [查看验证报告]            │
│                                                          │
│  ── 效果验证 ──                                          │
│  选中菜品后展示：                                         │
│  ┌──────────────────────────────────────────┐           │
│  │ LineChart: X轴=日期, Y轴=日均销量          │           │
│  │ 竖线标注: 调整执行日期                      │           │
│  │ 双线: 销量 + 毛利率                         │           │
│  └──────────────────────────────────────────┘           │
│  [MetricCard] 销量变化  [MetricCard] 毛利变化             │
│  [MetricCard] 成本差异变化  [MetricCard] 达标状态         │
│  DataTable: 验证周期 | 销量 | 毛利率 | 成本差异 | 评估     │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

新增API端点

端点	方法	说明
`/api/cost-analysis/diagnosis`	GET	获取最新诊断建议列表
`/api/cost-analysis/diagnosis/generate`	POST	触发生成诊断快照
`/api/cost-analysis/adjustment`	GET	获取调整记录列表
`/api/cost-analysis/adjustment`	POST	创建调整记录
`/api/cost-analysis/adjustment/:id`	PUT	更新调整状态
`/api/cost-analysis/adjustment/:id/verify`	GET	获取验证数据
`/api/cost-analysis/adjustment/:id/result`	POST	提交验证结果

七、完整闭环示例

示例：酱烧琵琶鸡腿饭（实际毛利率-246.50%）

第1步：诊断
  → 系统识别：实际毛利率-246.50%，成本差异+33.6万
  → 诊断类型：data_anomaly（成本率异常）
  → 建议动作：fix_data（先修复BOM/单位/分摊）
  → 优先级：P0

第2步：排查
  → 商品部核查发现：物料分摊错误，鸡腿用量归属到米饭而非鸡腿饭
  → 修复BOM：调整物料归属

第3步：记录调整
  → 调整类型：recipe（配方修复）
  → 执行日期：2026-08-01
  → 调整前：实际毛利率-246.50%，成本差异+33.6万
  → 目标：实际毛利率回归50-70%

第4步：验证（2026-08-08，7天后）
  → 对比8月1-7日 vs 7月25-31日销量
  → 等待8月成本报表导入后对比毛利率
  → 验证结果：待数据

第5步：反馈
  → 如果毛利率回归正常 → 标记达标 → 闭环结束
  → 如果仍然异常 → 重新诊断 → 新一轮调整

示例：草原游牧羔羊肉串（超耗33.1万）

第1步：诊断
  → 系统识别：实际毛利率51.10% vs 理论61.12%，成本差异+33.1万
  → 诊断类型：high_variance（高超耗）
  → 建议动作：recipe_optimize（优化BOM/加强操作规范）
  → 优先级：P0

第2步：分析原料差异
  → 拆解：羔羊肉理论用量 vs 实际用量
  → 发现：实际用量超理论15%，损耗率-15%
  → 原因：份量超标或切割损耗大

第3步：调整方案
  → 方案A：加强操作规范，标准份量控制在±5%
  → 方案B：更换供应商，降低采购规格偏差
  → 选择方案A，先在TOP10超耗门店试执行

第4步：记录调整
  → 调整类型：portion（份量控制）
  → 执行日期：2026-08-01
  → 调整前：成本差异+33.1万/月
  → 目标：成本差异降至+10万/月以内

第5步：验证（2026-08-15，14天后）
  → 对比8月1-14日 vs 7月18-31日
  → 销量变化：观察是否因份量控制影响顾客体验
  → 成本变化：等待8月成本报表导入

第6步：反馈
  → 达标 → 推广到全部门店
  → 未达标 → 升级为方案B（换供应商）

八、数据补充需求

要实现持续验证闭环，需要补充以下数据：

数据	当前状态	需要做什么	优先级
菜品成本报表（按月）	仅4月1次	每月定期导入，增加月份字段	最高
物料采购单价	无	导入采购系统数据	高
门店级菜品成本	无	菜品成本报表增加门店维度	高
BOM版本变更历史	仅v1.0	每次BOM修改记录版本	中
顾客反馈/差评	无	对接评价系统	中
促销活动记录	无	记录促销菜品/时间/力度	低

最小可行闭环（MVP）

仅基于现有数据可实现的闭环：

诊断（现有数据）
→ 生成建议（规则引擎）
→ 人工确认调整（调整记录表）
→ 销量验证（dish_sales_details，按周对比）
→ 等待下月成本报表导入后验证成本

销量验证可以立即做，成本验证需要等下次成本报表导入。

九、落地计划

阶段	内容	依赖
阶段1	创建3张表 + 诊断规则引擎 + 诊断API	无
阶段2	调整记录CRUD + 前端调整管理Tab	阶段1
阶段3	销量验证（基于dish_sales_details按周对比）	阶段2
阶段4	成本验证（需多次导入成本报表）	成本报表按月导入
阶段5	自动化反馈迭代	阶段3+4

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