1с посмотреть xml чека
Обновлено: 08.07.2024
И вот когда собирается много данных за несколько лет, то возникает логичный вопрос: что с ними можно ещё делать? (кроме как загружать в авансовые отчеты и домашние бухгалтерии). И вот после некоторых размышлений появилась такая интересная (возможно, что только для меня) задача.
Что за задача?
Анализ деятельности сети магазинов (или отдельного магазина) только на основании случайных кассовых чеков.
Что дано?
Имеется сеть магазинов (СМ) с одним общим ИНН. В сеть входит N магазинов, каждый из которых располагается по своему i-адресу (где i *224; 1…N). Адрес каждого магазина является уникальным идентификатором магазина. В каждом магазине есть Mi кассовых аппаратов (ККТ), каждый из которых имеет свой уникальный идентификатор (РН) и порядковый номер ij (где j *224; 1…Mi). За время работы в каждый ККТ помещается Fij фискальных накопителей, имеющих свой уникальный идентификатор (ФН) и порядковый номер ijk (где k *224; 1…Fij). За время работы фискального накопителя в КТТ может быть создано Lijf кассовых чеков, имеющих свой идентификатор (ФД), который одновременно является порядковым номером ijkz (где z *224; 1…Lijf), и дату tijkz.
Какие условия и ограничения?
- Нет доступа к внутренним информационным системам и процессам СМ
- Имеются только отдельные кассовые чеки из СМ, на каждом из которых есть: ИНН, адрес магазина, РН, ФН, ФД и дата.
Что можно со всем этим сделать?
Имея несколько разных чеков с одинаковыми ИНН, адресом магазина, РН и ФН, есть возможность вычислить:
Tijk – период в днях между самыми минимальным и максимальными чеками ijkz по датам tijkz.
Dijk – количество фискальных документов - разница между самыми максимальными и минимальным чеками ijkz по датам tijkz.
dijk – среднее число чеков в день: dijk = Dijk/Tijk.
Что это нам даёт?
Среднее число чеков в день позволяет судить только о динамике пробития чеков отдельной ККТ, отдельного магазина (при наличии необходимого количества чеков с разных ККТ этого магазина) или всей сети магазинов (при наличии необходимого количества чеков с разных ККТ разных магазинов одной сети). Например, по рисунку ниже можно говорить, что АЗС №7 выдаёт больше чеков в день (700), чем АО Тандер (445).
Вы можете самостоятельно создать обработку и выполнить анализ чеков. Для этого вам помогут структура обработки и текст запроса. Или скачать уже готовую обработку. Разработка и тестирование обработки осуществлялись на типовой конфигурации «1С:Бухгалтерия предприятия, редакция 3.0» (3.0.105.31) и платформе 1С:Предприятие 8.3 (8.3.19.1229). Работать данная обработка должна практически на любой управляемой конфигурации 1С под управляемой более-менее современной платформы 1С 8.
Текст запроса и структура обработки для анализа чеков
Текст запроса (для указанной выше структуры обработки):
Читайте также: