CSV-Upload
Verwende CSV Upload, um POS-Verkaufsdaten aus einer CSV-Datei zu importieren und in Bestandsbewegungen umzuwandeln.
CSV Upload ist nützlich, wenn du keine direkte POS-Integration verwendest oder wenn Verkaufsdaten aus einem anderen System als Exportdatei bereitgestellt werden.
Der CSV-Upload kann:
Verkaufsdaten aus einer CSV-Datei lesen
POS-Artikelcodes aus ausgewählten Spalten extrahieren
Mengen aus einer Mengenspalte lesen
Daten aus einer Datumsspalte lesen
POS-Codes mit POS-Zuordnungen abgleichen
Rezeptzuordnungen in Zutaten aufschlüsseln
Bestands-Ledger-Einträge erstellen
So funktioniert es
Mathership liest die hochgeladene CSV-Datei Zeile für Zeile.
Für jede Zeile wendet Mathership die konfigurierten CSV-Regeln an und extrahiert verkaufte POS-Artikel.
Der grundlegende Ablauf ist:
CSV-Integration erstellen
CSV-Regeln konfigurieren
POS-Zuordnungen erstellen
CSV-Datei hochladen
Mathership liest die Datei
Verkaufte POS-Artikel werden mit Zuordnungen abgeglichen
Zutatenabbuchungen werden im Bestands-Ledger erstellt
Bevor du beginnst
Stelle sicher, dass du bereits Folgendes hast:
Ein Unternehmen in Mathership
In Mathership erstellte Zutaten
Erstellte Rezepte, wenn du POS-Artikel Rezepten zuordnen möchtest
Erstellte Lagereinheiten
Konfigurierte POS-Zuordnungen
Eine CSV-Datei mit Verkaufsdaten
CSV-Integration erstellen
CSV Upload verwendet eine POS-Integration mit dem Integrationstyp CSV.
So erstellst du sie:
Gehe zu Manage → Integrations
Wähle CSV Upload
Erstelle eine neue CSV-Integration
Konfiguriere die Regeln für das Datenschema
Speichere die Integration
Die Integration speichert die Regeln, die Mathership mitteilen, wie die CSV-Datei gelesen werden soll.
CSV-Regeln
CSV-Regeln legen fest, welche Spalten Mathership aus der hochgeladenen Datei lesen soll.
Der unterstützte Regeltyp ist:
Regeltyp Zweck column_values_to_pos_codesLiest POS-Codes aus einer CSV-Spalte
Eine Regel kann Folgendes verwenden:
Feld Bedeutung source_columnSpalte, die den POS-Code oder die POS-Codes enthält quantity_source_columnOptionale Spalte, die die Menge enthält date_source_columnOptionale Spalte, die das Verkaufsdatum enthält delimiterOptionales Trennzeichen, wenn eine Zelle mehrere POS-Codes enthält
Beispiel-CSV-Datei
Eine einfache CSV-Datei könnte so aussehen:
pos_code qty date BURGER_CLASSIC 2 2025-10-20 COLA_033 4 2025-10-20 ESPRESSO 3 2025-10-20
In diesem Beispiel:
pos_code ist die Quellspalte
qty ist die Mengenspalte
date ist die Datumsspalte
Beispielregel
Beispielhafte Regelkonfiguration:
Einstellung Wert Regeltyp column_values_to_pos_codesQuellspalte pos_codeMengenspalte qtyDatumsspalte dateTrennzeichen leer
Mit dieser Regel liest Mathership jeden POS-Code aus der Spalte pos_code.
Mehrere POS-Codes in einer Zelle
Wenn eine CSV-Zelle mehrere POS-Codes enthält, verwende ein Trennzeichen.
Beispiel-CSV:
pos_codes qty date BURGER_CLASSIC,COLA_033 1 2025-10-20
Beispielregel:
Einstellung Wert Quellspalte pos_codesMengenspalte qtyDatumsspalte dateTrennzeichen ,
Mathership teilt den Wert auf und verarbeitet beide POS-Codes.
Umgang mit Mengen
Wenn eine Mengenspalte konfiguriert ist, verwendet Mathership den Wert aus dieser Spalte.
Wenn keine Mengenspalte konfiguriert ist, verwendet Mathership 1 als Standardmenge.
Beispiel:
POS-Code Mengenergebnis BURGER_CLASSIC mit qty 22 verkaufte Artikel COLA_033 ohne Mengenspalte1 verkaufter Artikel
Umgang mit Daten
Wenn eine Datumsspalte konfiguriert ist, verwendet Mathership dieses Datum für die Bestandsbewegung.
Wenn keine Datumsspalte konfiguriert ist, verwendet Mathership das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit.
Das Datum sollte als ISO-ähnliches Datum oder Datum mit Uhrzeit lesbar sein, zum Beispiel:
Format Beispiel Datum 2025-10-20Datum und Uhrzeit 2025-10-20T14:30:00
POS-Zuordnungen
Erstelle POS-Zuordnungen, bevor du Verkaufsdaten hochlädst.
Eine POS-Zuordnung verbindet einen POS-Artikelcode oder -namen mit einer Mathership-Zutat oder einem Mathership-Rezept.
Beispiele:
POS-Code Zugeordnetes Objekt Menge COLA_033Cola-Flasche 1 ESPRESSOKaffeebohnen 0.009 BURGER_CLASSICClassic-Burger-Rezept 1
Ohne Zuordnungen kann Mathership POS-Verkäufe nicht in Bestandsabbuchungen umwandeln.
Zutat-Zuordnung
Verwende eine Zutat-Zuordnung, wenn ein POS-Artikel eine einzelne Zutat direkt abbuchen soll.
Beispiel:
Verkaufte POS-Artikel Bestandsabbuchung 1 × COLA_033 1 Cola-Flasche abbuchen 1 × ESPRESSO 0.009 kg Kaffeebohnen abbuchen
Rezeptzuordnung
Verwende eine Rezeptzuordnung, wenn ein POS-Artikel aus mehreren Zutaten besteht.
Beispiel:
Verkaufte POS-Artikel Zugeordnet zu BURGER_CLASSICClassic-Burger-Rezept
Wenn die CSV-Datei BURGER_CLASSIC enthält, schlüsselt Mathership das Rezept auf und bucht alle Rezeptzutaten ab.
CSV-Datei hochladen
So lädst du eine Datei hoch:
Öffne Manage → Integrations
Öffne die CSV-Integration
Wähle die CSV-Datei aus
Starte den Upload
Prüfe das Ergebnis
Die hochgeladene Datei muss eine CSV-Datei mit Kopfzeilen sein.
Mathership liest die Spaltennamen aus der ersten Zeile.
Was während des Uploads passiert
Wenn eine CSV-Datei hochgeladen wird, führt Mathership Folgendes aus:
CSV-Datei lesen
Konfigurierte Regeln auf jede Zeile anwenden
POS-Codes, Mengen und Daten extrahieren
POS-Codes mit POS-Zuordnungen abgleichen
Rezeptzuordnungen in Zutaten aufschlüsseln
Zutatenmengen berechnen
Bestands-Ledger-Einträge erstellen
Letzte Ausführungszeit der Integration aktualisieren
Verarbeitungszusammenfassung zurückgeben
Upload-Ergebnis
Ein erfolgreicher Upload gibt eine Zusammenfassung der erstellten Bestandsabbuchungen zurück.
Das Ergebnis kann Folgendes enthalten:
Zutatenname
Abgebuchte Menge
Lagereinheit
Datum der Bestandsbewegung
Beispielergebnis:
Zutat Abgebuchte Menge Lagereinheit Datum Burger Bun 12 Main Storage 2025-10-20 Beef Patty 12 Main Storage 2025-10-20 Cola 0.33l 24 Drinks Storage 2025-10-20
Bestands-Ledger-Einträge
CSV-Uploads erstellen Bestands-Ledger-Einträge mit dem Transaktionstyp ISSUE.
Das bedeutet, dass die hochgeladenen Verkäufe den Bestand reduzieren.
Jeder erstellte Eintrag enthält:
Unternehmen
Zutat
Lagereinheit
Transaktionstyp
Menge
Stückkosten
Wert
Datum
Siehe Inventory Ledger für Details.
Auswahl der Lagereinheit
Bei CSV-Uploads bestimmt Mathership die Lagereinheit über die Logik der zugeordneten Zutat oder des zugeordneten Rezepts.
Das System versucht, eine Lagereinheit aus folgenden Quellen zu ermitteln:
Ausgabelager der Rezeptzeile
Bevorzugtes Ausgabelager der Zutat
Standard-Ausgabelager des Rezepts
Eine Lagereinheit mit verfügbarem Bestand
Erste verfügbare Lagereinheit als Fallback
Für korrekte Bestandsabbuchungen solltest du die Lagereinstellungen für Zutaten und Rezepte konfigurieren.
Typischer Einrichtungsablauf
Verwende diese Reihenfolge für eine saubere CSV-Einrichtung:
Lagereinheiten erstellen
Zutaten erstellen
Bei Bedarf Rezepte erstellen
CSV-Integration erstellen
CSV-Regeln konfigurieren
POS-Zuordnungen erstellen
Kleine Test-CSV hochladen
Bestands-Ledger prüfen
Vollständige CSV-Datei hochladen
Zuerst mit einer kleinen Datei testen
Bevor du einen großen Export hochlädst, teste mit einer kleinen CSV-Datei.
Verwende nur wenige Zeilen, zum Beispiel:
pos_code qty date COLA_033 1 2025-10-20 BURGER_CLASSIC 1 2025-10-20
Prüfe nach dem Upload, ob:
Der Upload erfolgreich abgeschlossen wurde
Die richtigen Zutaten abgebucht wurden
Die Mengen korrekt sind
Die richtigen Lagereinheiten verwendet wurden
Die Ledger-Einträge das richtige Datum haben
Häufige Fehler
Datei nicht bereitgestellt
Dies passiert, wenn keine CSV-Datei angehängt wurde.
Lade eine CSV-Datei hoch und versuche es erneut.
CSV-Integration nicht gefunden
Dies passiert, wenn die ausgewählte Integration nicht existiert oder keine CSV-Integration ist.
Prüfe, ob:
Die Integration existiert
Die Integration zum ausgewählten Unternehmen gehört
Der Integrationstyp CSV ist
Verarbeitungsfehler
Dies passiert, wenn Mathership während der Verarbeitung Probleme findet.
Häufige Ursachen sind:
POS-Code hat keine Zuordnung
Rezept hat einen Zyklus
Lagereinheit kann nicht ermittelt werden
Zutat existiert nicht mehr
Rezeptzeile ist unvollständig
Korrigiere die Zuordnungen oder die Rezepteinrichtung und lade die Datei erneut hoch.
Nicht zugeordneter POS-Code
Das bedeutet, dass die CSV-Datei einen POS-Code enthält, der keine POS-Zuordnung hat.
Beispiel:
Problem Lösung unmapped_pos_code:BURGER_CLASSICErstelle eine POS-Zuordnung für BURGER_CLASSIC
Falsche Menge
Prüfe:
Die Mengenspalte in der CSV
Die konfigurierte Mengen-Quellspalte
Die Menge in der POS-Zuordnung
Die Mengen der Rezeptzeilen
Die Basiseinheit der Zutat
Falsches Datum
Prüfe:
Die Datumsspalte in der CSV
Die konfigurierte Datums-Quellspalte
Ob das Datumsformat korrekt gelesen werden kann
Wenn das Datum nicht gelesen werden kann, verwendet Mathership möglicherweise das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit.
Best Practices
Verwende nach Möglichkeit stabile POS-Codes statt Produktnamen
Halte CSV-Kopfzeilen konsistent
Vermeide Änderungen an Spaltennamen nach der Einrichtung
Teste zuerst mit einer kleinen Datei
Ordne zuerst POS-Artikel mit hohem Verkaufsvolumen zu
Verwende Rezepte für vorbereitete Gerichte
Verwende direkte Zutat-Zuordnungen für einfache Artikel
Prüfe den Bestands-Ledger nach jedem ersten Upload
Bewahre eine Kopie hochgeladener CSV-Dateien zur Nachvollziehbarkeit auf
Beispiel für eine CSV-Einrichtung
Beispielhafte CSV-Kopfzeilen:
Spalte Zweck article_codePOS-Code quantityVerkaufte Menge sold_atVerkaufsdatum
Beispielregel:
Einstellung Wert Regeltyp column_values_to_pos_codesQuellspalte article_codeMengenspalte quantityDatumsspalte sold_atTrennzeichen leer
Beispielzuordnungen:
POS-Code Zuordnungstyp Zugeordnet zu Menge COLA_033Zutat Cola 0.33l 1 ESPRESSOZutat Kaffeebohnen 0.009 BURGER_CLASSICRezept Classic Burger 1
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Zuletzt geändert am 9. Juni 2026