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- 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)
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# 菜品调整指导与验证体系
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> 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
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## 一、问题分析
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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：
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1. **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？
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2. **调整记录**：谁在什么时候对哪个菜品做了什么调整？
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3. **效果验证**：调整后效果如何？毛利提升了吗？成本下降了吗？
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4. **持续迭代**：验证结果反馈到下一轮分析，形成闭环
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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。
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## 二、整体架构
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```
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分析诊断 → 调整建议 → 决策记录 → 执行跟踪 → 效果验证 → 反馈迭代
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↑ |
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└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 闭环流程
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```
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1. 系统自动生成菜品诊断报告（每周/每月）
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→ 识别问题菜品：低毛利、高超耗、配方复杂、独有原料
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2. 系统生成调整建议（按优先级排序）
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→ 调价 / 改配方 / 减份量 / 下架 / 保持
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3. 商品部/运营部在系统中确认调整方案
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→ 记录：菜品、调整类型、调整前值、调整后值、执行日期、负责人
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4. 执行后系统自动跟踪关键指标
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→ 对比调整前后7天/14天/30天的销量、毛利、成本差异
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5. 系统生成效果验证报告
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→ 达标 / 未达标 / 需继续观察
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6. 验证结果反馈到下一轮诊断
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→ 未达标 → 重新分析原因 → 新一轮调整
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```
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## 三、新增数据表
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### 3.1 菜品调整记录表
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```sql
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CREATE TABLE public.dish_adjustment_log (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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||
dish_code TEXT NOT NULL, -- 菜品编码
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||
dish_name TEXT NOT NULL, -- 菜品名称
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adjustment_type TEXT NOT NULL, -- 调整类型：price/recipe/portion/delisting/relaunch
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||
-- 调整前快照
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before_price NUMERIC,
|
||
before_theoretical_cost NUMERIC,
|
||
before_theoretical_margin NUMERIC,
|
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before_sales_avg_daily NUMERIC, -- 调整前日均销量
|
||
before_cost_variance NUMERIC, -- 调整前成本差异
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||
-- 调整后目标
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||
after_price NUMERIC,
|
||
after_theoretical_cost NUMERIC,
|
||
after_target_margin NUMERIC, -- 目标毛利率
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target_cost_reduction NUMERIC, -- 目标成本降幅
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||
-- 执行信息
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||
effective_date DATE NOT NULL, -- 执行日期
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||
decided_by TEXT, -- 决策人
|
||
reason TEXT, -- 调整原因
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||
diagnosis_id INTEGER, -- 关联诊断报告ID
|
||
status TEXT DEFAULT 'planned', -- planned/executing/completed/cancelled
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||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
|
||
updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
|
||
);
|
||
```
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||
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||
### 3.2 调整效果验证表
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||
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||
```sql
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CREATE TABLE public.dish_adjustment_result (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||
adjustment_id INTEGER NOT NULL REFERENCES public.dish_adjustment_log(id),
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||
-- 验证周期
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||
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
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||
target_achieved BOOLEAN, -- 是否达标
|
||
assessment TEXT, -- 达标/未达标/需继续观察
|
||
notes TEXT, -- 备注
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||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
|
||
);
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||
```
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||
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||
### 3.3 菜品诊断快照表
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||
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||
```sql
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||
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
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||
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
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||
diagnosis_type TEXT, -- low_margin/high_variance/over_complex/data_anomaly/unique_material_risk
|
||
diagnosis_detail TEXT, -- 详细诊断描述
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suggested_action TEXT, -- 建议动作：price_up/price_down/recipe_optimize/portion_reduce/delist/fix_data/monitor
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||
priority TEXT, -- P0/P1/P2/P3
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||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
|
||
);
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```
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---
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## 四、调整建议引擎
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### 4.1 自动诊断规则
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系统根据分析数据自动生成诊断和建议：
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| 诊断类型 | 触发条件 | 建议动作 | 优先级 |
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|---------|---------|---------|--------|
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| **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 |
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||
| **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 |
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### 4.2 调整建议模板
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每种建议动作对应一个模板：
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**涨价建议**：
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```
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菜品：{dish_name}
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当前售价：{price}元 → 建议售价：{price * 1.15}元
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||
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
|
||
```
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||
**减份量建议**：
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||
```
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菜品：{dish_name}
|
||
超标原料：{material_name}
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||
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
|
||
```
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||
|
||
**下架建议**：
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||
```
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||
菜品：{dish_name}
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月销售额：{sales}元（排名 bottom 10%）
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||
独有原料：{unique_materials}种
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||
下架后可释放：{releasable_materials}种物料
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||
月收入影响：{sales}元
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月毛利影响：{profit}元（可能为正，因为亏损菜品）
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||
库存处置：需处理{inventory_value}元独有原料库存
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建议：先评估是否有替代菜品可消化独有原料
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```
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## 五、验证方法
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### 5.1 对比维度
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| 维度 | 调整前 | 调整后 | 对比方法 |
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|------|--------|--------|---------|
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| 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 |
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||
| 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 |
|
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| 物料损耗率 | 调整前损耗率 | 调整后损耗率 | 变化 = 后 - 前 |
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| 顾客反馈 | — | 差评/投诉数 | 定性评估 |
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### 5.2 验证周期
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| 周期 | 适用场景 | 说明 |
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|------|---------|------|
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| 7天 | 涨价/减份量 | 快速验证销量变化 |
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| 14天 | 配方优化 | 验证成本差异变化 |
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||
| 30天 | 下架/上新 | 验证整体收入影响 |
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### 5.3 达标标准
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| 调整类型 | 达标标准 |
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|---------|---------|
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| 涨价 | 销量下降 < 15% 且毛利额增加 |
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| 减份量 | 成本差异下降 > 30% 且无顾客投诉 |
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| 配方优化 | 实际成本率下降 > 3个百分点 |
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| 下架 | 独有原料库存清理完成且总收入影响 < 预期 |
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| 数据修复 | 成本率回归合理区间（0-80%） |
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### 5.4 数据来源
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| 指标 | 数据来源 | 频率 |
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|------|---------|------|
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| 销量/销售额 | `dish_sales_details` | 每日 |
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| 理论/实际成本 | `dish_cost_analysis_summary`（需多次导入） | 每月 |
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| 物料损耗 | `dish_cost_analysis_material_detail`（需多次导入） | 每月 |
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| 成本差异 | `v_store_theoretical_actual_cost_april` | 每月 |
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||
> **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。
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## 六、前端展现
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### 新增Tab：调整管理
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在菜品成本分析页面新增第10个Tab：
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 调整管理 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ [子Tab] 待处理建议 | 执行中 | 已完成 | 效果验证 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────┤
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||
│ │
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||
│ ── 待处理建议 ── │
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│ [MetricCard] P0紧急 [MetricCard] P1重点 │
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||
│ [MetricCard] P2改善 [MetricCard] P3监控 │
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│ │
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||
│ DataTable: 菜品 | 诊断类型 | 建议动作 | 优先级(Badge) │
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||
│ | 当前毛利率 | 预期效果 | [确认调整] [忽略] │
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||
│ │
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│ 点击"确认调整" → 弹出调整表单： │
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||
│ 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] │
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||
│ [提交] → 保存到 dish_adjustment_log │
|
||
│ │
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│ ── 执行中 ── │
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│ DataTable: 菜品 | 调整类型 | 执行日期 | 已执行天数 │
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||
│ | 调整前销量 | 当前销量 | 变化率 │
|
||
│ | [查看详情] [标记完成] │
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||
│ │
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||
│ ── 已完成 ── │
|
||
│ DataTable: 菜品 | 调整类型 | 执行日期 | 完成日期 │
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│ | 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] │
|
||
│ │
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||
│ ── 效果验证 ── │
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│ 选中菜品后展示： │
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│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
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||
│ │ LineChart: X轴=日期, Y轴=日均销量 │ │
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│ │ 竖线标注: 调整执行日期 │ │
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│ │ 双线: 销量 + 毛利率 │ │
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│ └──────────────────────────────────────────┘ │
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||
│ [MetricCard] 销量变化 [MetricCard] 毛利变化 │
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||
│ [MetricCard] 成本差异变化 [MetricCard] 达标状态 │
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||
│ DataTable: 验证周期 | 销量 | 毛利率 | 成本差异 | 评估 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 新增API端点
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| 端点 | 方法 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `/api/cost-analysis/diagnosis` | GET | 获取最新诊断建议列表 |
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| `/api/cost-analysis/diagnosis/generate` | POST | 触发生成诊断快照 |
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| `/api/cost-analysis/adjustment` | GET | 获取调整记录列表 |
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| `/api/cost-analysis/adjustment` | POST | 创建调整记录 |
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| `/api/cost-analysis/adjustment/:id` | PUT | 更新调整状态 |
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||
| `/api/cost-analysis/adjustment/:id/verify` | GET | 获取验证数据 |
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| `/api/cost-analysis/adjustment/:id/result` | POST | 提交验证结果 |
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## 七、完整闭环示例
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### 示例：酱烧琵琶鸡腿饭（实际毛利率-246.50%）
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第1步：诊断
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→ 系统识别：实际毛利率-246.50%，成本差异+33.6万
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→ 诊断类型：data_anomaly（成本率异常）
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→ 建议动作：fix_data（先修复BOM/单位/分摊）
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→ 优先级：P0
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第2步：排查
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→ 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
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→ 修复BOM：调整物料归属
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第3步：记录调整
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→ 调整类型：recipe（配方修复）
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→ 执行日期：2026-08-01
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→ 调整前：实际毛利率-246.50%，成本差异+33.6万
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||
→ 目标：实际毛利率回归50-70%
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||
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||
第4步：验证（2026-08-08，7天后）
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→ 对比8月1-7日 vs 7月25-31日销量
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→ 等待8月成本报表导入后对比毛利率
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→ 验证结果：待数据
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||
第5步：反馈
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||
→ 如果毛利率回归正常 → 标记达标 → 闭环结束
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→ 如果仍然异常 → 重新诊断 → 新一轮调整
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```
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### 示例：草原游牧羔羊肉串（超耗33.1万）
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```
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第1步：诊断
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→ 系统识别：实际毛利率51.10% vs 理论61.12%，成本差异+33.1万
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→ 诊断类型：high_variance（高超耗）
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→ 建议动作：recipe_optimize（优化BOM/加强操作规范）
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→ 优先级：P0
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第2步：分析原料差异
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→ 拆解：羔羊肉理论用量 vs 实际用量
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→ 发现：实际用量超理论15%，损耗率-15%
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||
→ 原因：份量超标或切割损耗大
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第3步：调整方案
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→ 方案A：加强操作规范，标准份量控制在±5%
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→ 方案B：更换供应商，降低采购规格偏差
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||
→ 选择方案A，先在TOP10超耗门店试执行
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||
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||
第4步：记录调整
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||
→ 调整类型：portion（份量控制）
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||
→ 执行日期：2026-08-01
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||
→ 调整前：成本差异+33.1万/月
|
||
→ 目标：成本差异降至+10万/月以内
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||
|
||
第5步：验证（2026-08-15，14天后）
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||
→ 对比8月1-14日 vs 7月18-31日
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→ 销量变化：观察是否因份量控制影响顾客体验
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||
→ 成本变化：等待8月成本报表导入
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||
|
||
第6步：反馈
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→ 达标 → 推广到全部门店
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||
→ 未达标 → 升级为方案B（换供应商）
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```
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## 八、数据补充需求
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要实现持续验证闭环，需要补充以下数据：
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| 数据 | 当前状态 | 需要做什么 | 优先级 |
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|------|---------|-----------|--------|
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| 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 |
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| 物料采购单价 | 无 | 导入采购系统数据 | 高 |
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| 门店级菜品成本 | 无 | 菜品成本报表增加门店维度 | 高 |
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||
| BOM版本变更历史 | 仅v1.0 | 每次BOM修改记录版本 | 中 |
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| 顾客反馈/差评 | 无 | 对接评价系统 | 中 |
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||
| 促销活动记录 | 无 | 记录促销菜品/时间/力度 | 低 |
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### 最小可行闭环（MVP）
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仅基于现有数据可实现的闭环：
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```
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诊断（现有数据）
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→ 生成建议（规则引擎）
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→ 人工确认调整（调整记录表）
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→ 销量验证（dish_sales_details，按周对比）
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→ 等待下月成本报表导入后验证成本
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```
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||
**销量验证可以立即做**，成本验证需要等下次成本报表导入。
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## 九、落地计划
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| 阶段 | 内容 | 依赖 |
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|------|------|------|
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| **阶段1** | 创建3张表 + 诊断规则引擎 + 诊断API | 无 |
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| **阶段2** | 调整记录CRUD + 前端调整管理Tab | 阶段1 |
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| **阶段3** | 销量验证（基于dish_sales_details按周对比） | 阶段2 |
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| **阶段4** | 成本验证（需多次导入成本报表） | 成本报表按月导入 |
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| **阶段5** | 自动化反馈迭代 | 阶段3+4 |
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