09a5403f83
Documents what was tried, what worked (order-invoice matching), what failed (line item matching by price), and proposed strategy for next session (subset → confirm → generalize). Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
95 lines
5.0 KiB
Markdown
95 lines
5.0 KiB
Markdown
# Handoff: Matching GoMag SKU → ROA Articole pentru Mapari
|
||
|
||
## Context
|
||
|
||
Vending (coffeepoint.ro) are ~429 comenzi GoMag importate in SQLite, din care ~393 SKIPPED (lipsesc mapari SKU).
|
||
Facturile pentru aceste comenzi exista deja in Oracle ROA, create manual independent de import.
|
||
Scopul: descoperim corespondenta SKU GoMag → id_articol ROA din compararea comenzilor cu facturile.
|
||
|
||
## Ce s-a facut
|
||
|
||
### 1. Fix customer_name (COMPLETAT - commits pe main)
|
||
- **Problema:** `customer_name` in SQLite era shipping person, nu firma de facturare
|
||
- **Fix:** Cand billing e pe firma, `customer_name = company_name` (nu shipping person)
|
||
- **Fix 2:** `customer_name` nu se actualiza la upsert SQLite (doar la INSERT)
|
||
- **Fix 3:** Dashboard JS afisa `shipping_name` cu prioritate in loc de `customer_name`
|
||
- **Commits:** `cc872cf`, `ecb4777`, `172debd`, `8020b2d`
|
||
|
||
### 2. Matching comenzi → facturi (FUNCTIONEAZA)
|
||
- **Metoda:** Fuzzy match pe client name + total comanda + data (±3 zile)
|
||
- **Rezultat:** 428/429 comenzi matched cu facturi Oracle (1 nematched)
|
||
- **Script:** `scripts/match_all.py`, `scripts/match_by_price.py`
|
||
|
||
### 3. Matching linii comenzi → linii facturi (ESUAT - REZULTATE NESATISFACATOARE)
|
||
|
||
#### Ce s-a incercat:
|
||
1. **Match pe CODMAT** (SKU == CODMAT din vanzari_detalii) → Multe articole ROA nu au CODMAT completat
|
||
2. **Match pe valoare linie** (qty × pret) → Functioneaza cand comanda GoMag corespunde exact cu factura
|
||
3. **Match pe pret unitar** (pret fara TVA) → Idem, functioneaza doar cand articolele coincid
|
||
|
||
#### De ce nu merge:
|
||
- **Articolele din factura ROA sunt COMPLET DIFERITE** fata de comanda GoMag in multe cazuri
|
||
- Exemplu: comanda GoMag are "Lavazza Crema E Aroma" dar factura ROA are "CAFEA FRESSO BLUE"
|
||
- Asta se intampla probabil pentru ca vanzatorul ajusteaza comanda inainte de facturare (inlocuieste produse, adauga altele, modifica cantitati)
|
||
- Matching-ul pe pret gaseste corespondente FALSE (produse diferite care au intamplator acelasi pret)
|
||
- Rezultat: din 37 mapari "simple 1:1", unele sunt corecte, altele sunt nonsens
|
||
- Repackaging si seturi sunt aproape toate false
|
||
|
||
#### Ce a produs:
|
||
- `scripts/output/update_codmat.sql` — 37 UPDATE-uri nom_articole (TREBUIE VERIFICATE MANUAL, multe sunt gresite)
|
||
- `scripts/output/repack_mappings.csv` — 16 repackaging (majoritatea gresite)
|
||
- `scripts/output/set_mappings.csv` — 52 seturi (aproape toate gresite)
|
||
- `scripts/output/inconsistent_skus.csv` — 11 SKU-uri cu match-uri contradictorii
|
||
|
||
## Ce NU a mers si de ce
|
||
|
||
Algoritmul actual face matching "in bulk" pe toate comenzile simultan, ceea ce produce prea mult zgomot.
|
||
Cand o comanda are produse complet diferite fata de factura, algoritmul forteaza match-uri absurde pe baza de pret.
|
||
|
||
## Strategie propusa pentru sesiunea urmatoare
|
||
|
||
### Abordare: subset → confirmare → generalizare
|
||
|
||
**Pas 1: Identificare perechi comanda-factura cu CERTITUDINE**
|
||
- Foloseste perechile unde clientul se potriveste EXACT (score > 0.9) si totalul e identic
|
||
- Aceste perechi au sanse mai mari sa aiba si articole corespunzatoare
|
||
|
||
**Pas 2: Comparare manuala pe un subset mic (5-10 perechi)**
|
||
- Alege perechi unde numarul de articole GoMag == numarul de articole ROA (fara transport/discount)
|
||
- Afiseaza side-by-side: GoMag SKU+produs+qty vs ROA codmat+produs+qty
|
||
- User-ul confirma manual care corespondente sunt corecte
|
||
|
||
**Pas 3: Validare croise**
|
||
- Un SKU care apare in mai multe comenzi trebuie sa se mapeze mereu pe acelasi id_articol
|
||
- Daca SKU X → id_articol Y in comanda A dar SKU X → id_articol Z in comanda B → marcheaza ca suspect
|
||
|
||
**Pas 4: Generalizare doar pe mapari confirmate**
|
||
- Extinde doar maparile validate pe subset la restul comenzilor
|
||
- Nu forta match-uri noi — lasa unresolved ce nu se confirma
|
||
|
||
### Alt approach posibil: match pe DENUMIRE (fuzzy name match)
|
||
- In loc de pret, compara denumirea produsului GoMag cu denumirea articolului ROA
|
||
- Exemplu: "Lavazza Crema E Aroma Cafea Boabe 1 Kg" vs "LAVAZZA BBE CREMA E AROMA"
|
||
- Ar putea fi mai precis decat match pe pret, mai ales cand preturile coincid accidental
|
||
|
||
### Tools utile deja existente:
|
||
- `scripts/compare_order.py <order_nr> <fact_nr>` — comparare detaliata o comanda vs o factura
|
||
- `scripts/fetch_one_order.py <order_nr>` — fetch JSON complet din GoMag API
|
||
- `scripts/match_all.py` — matching bulk (de refacut cu strategie noua)
|
||
|
||
## Structura Oracle relevanta
|
||
|
||
- `vanzari` — header factura (id_vanzare, numar_act, serie_act, data_act, total_cu_tva, id_part)
|
||
- `vanzari_detalii` — linii factura (id_vanzare, id_articol, cantitate, pret, pret_cu_tva)
|
||
- `nom_articole` — nomenclator articole (id_articol, codmat, denumire)
|
||
- `comenzi` — header comanda ROA (id_comanda, id_part, nr_comanda)
|
||
- `comenzi_elemente` — linii comanda ROA
|
||
- `nom_parteneri` — parteneri (id_part, denumire, prenume)
|
||
- `ARTICOLE_TERTI` — mapari SKU → CODMAT (sku, codmat, cantitate_roa, procent_pret)
|
||
|
||
## Server
|
||
- SSH: `ssh -p 22122 gomag@79.119.86.134`
|
||
- App: `C:\gomag-vending`
|
||
- SQLite: `C:\gomag-vending\api\data\import.db`
|
||
- Oracle user: VENDING / ROMFASTSOFT / DSN=ROA
|