4. 校验规则总览：数据质量监控的五大维度在批次-EDI场景下的映射

在WMS批次属性与EDI发货通知的交互中，数据质量直接决定供应链执行是否准确。我们将数据质量监控抽象为五大维度：完整性、准确性、一致性、及时性、唯一性。每个维度在批次-EDI场景下都有具体的校验规则和监控指标。

4.1 五大维度与批次-EDI映射关系总表

4.2 完整性校验：缺失即风险

完整性是数据质量的基础门槛。在批次-EDI链路中，任何关键字段的缺失都会导致下游流程中断或错误执行。

• 批次属性必填项：批次号、物料编码、生产日期、保质期、库存状态（可用/冻结/质检）。
• EDI发货通知必填项：发货通知单号（BSN02）、发货方/收货方GLN、物料编码（LIN02）、发货数量（SN102）、预计到货日期（DTM02）。
• 校验规则：对每个必填字段执行IS NULL或空字符串检查；若缺失则记录异常并触发告警。

4.3 准确性校验：格式与业务规则的双重验证

准确性校验确保数据不仅存在，而且符合预定义的格式、范围和业务逻辑。

• 格式校验：日期字段严格匹配YYYYMMDD；数值字段不允许非数字字符；EDI报文结构符合标准（如X12 856的段顺序）。
• 业务规则校验：生产日期必须早于保质期；发货数量不能超过可用库存；批次状态必须为“可用”才能发货。
• 枚举值校验：批次状态限定在{可用, 冻结, 质检, 报废}；EDI交易类型限定在{00=原始, 04=更新, 05=替换}。

-- 准确性校验SQL示例：检查批次日期逻辑
SELECT batch_id, production_date, expiry_date
FROM wms_batch_attributes
WHERE production_date >= expiry_date
   OR production_date > CURRENT_DATE
   OR expiry_date < CURRENT_DATE;

4.4 一致性校验：跨系统数据对齐

一致性维度关注WMS、ERP、EDI网关之间的数据是否相互匹配。这是批次-EDI场景中最复杂、最容易出问题的维度。

• WMS vs ERP：批次主数据（物料编码、批次号、供应商批次）在WMS与ERP间必须一致。
• WMS vs EDI：EDI发货通知中的物料、数量、批次号必须与WMS出库单或ASN（预先发货通知）匹配。
• 批次状态一致性：若WMS批次状态为“冻结”，EDI发货通知中该批次行应被排除或标记为不可发货。

4.5 及时性校验：时间窗口是硬约束

及时性确保数据在业务要求的时间窗口内完成传输和处理。在批次-EDI场景中，时间敏感度极高。

• EDI 856发送窗口：发货通知必须在货物实际发运前到达WMS/客户系统。典型窗口为装运前2小时至装运后30分钟。
• 批次属性变更同步：批次属性（如状态从“质检”变为“可用”）必须在变更后5分钟内同步至EDI接口表。
• 监控指标：平均传输延迟（秒）、超时比例（%）、最大延迟时间。

4.6 唯一性校验：避免重复与冲突

唯一性校验防止数据重复、主键冲突或逻辑重复，确保每条记录可被唯一识别和追溯。

• 批次号唯一性：同一物料编码下，批次号在WMS中全局唯一。若重复，则无法区分库存。
• EDI发货通知单号唯一性：BSN02（发货通知单号）在交易伙伴间必须唯一。重复接收会导致WMS创建重复ASN。
• 行号唯一性：同一发货通知内，物料行号（PO4循环中的重复计数）必须唯一且递增。

-- 唯一性校验：检查EDI发货通知是否重复
SELECT edi_ship_notice_id, COUNT(*) as dup_count
FROM edi_856_header
WHERE received_date >= CURRENT_DATE - 7
GROUP BY edi_ship_notice_id
HAVING COUNT(*) > 1;

4.7 五大维度协同监控架构

下图展示了五大维度在批次-EDI数据流中的协同监控位置。每个维度对应一个校验引擎，共同构成数据质量监控层。

4.8 维度优先级与实施路线

在实际项目中，五大维度的实施优先级建议如下：

1. 完整性 + 唯一性（P0）：作为第一道防线，确保数据不缺、不重。缺失和重复是破坏性最强的两类问题。
2. 准确性（P1）：在数据完整的基础上，校验格式和业务规则。准确性错误通常导致流程回退或人工干预。
3. 一致性（P1）：跨系统对齐是批次-EDI场景的核心难点。建议在完整性、准确性稳定后重点投入。
4. 及时性（P2）：时间窗口监控依赖前三个维度的稳定运行。及时性问题通常由网络或系统性能引起。