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name: reference-extracted-xml-data
description: Struktur des Quell-Datensatzes data/extracted_xml_data.json — Plato-Export, 191 Aufträge
metadata:
  type: reference
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`data/extracted_xml_data.json` (≈18,6 MB). Top-Level-Dict, 191 Datensätze; Schlüssel `export_<Kürzel>_<JJJJMMTT>_<Nr>-1` (Kürzel = Bearbeiter/Kunde, Datum im Schlüssel). 152 eindeutige Firmen, einige Kunden mehrfach (z. B. Die Autobahn ×12, Elektrotechnik Schäfer ×7). Daten von 2024 bis 2026-06-24.

Pro Datensatz ~36 Felder, drei Blöcke + zwei verschachtelte JSON-Strukturen:
- **Kopf/Preise** `kopf_*`: einkaufspreis, summe_positionen_liste, summe_positionen, montage_zeit/-wert, fracht, rabatt_wert/-prozent, aufschlag_wert/-prozent, kundenpreis_netto, aw_wert, re, ka.
- **Fahrzeug** `fzg_*`: hersteller_id, typ, baujahr, dach, antrieb, leasing, rad_stand, seitentuer, wand — durchgängig leer, Kandidat zum Nachfüllen.
- **Kunde** `kde_*` + Meta: name, name_1/2, landeskenner, plz, strasse; currency, montage_art, quotation_state (z. B. `order`), wuerth_innen_landeskenner.
- **struktur_data_json**: Aufbau-/Geometriebaum (`root` mit Wänden rechts/links/stirn/heck/boden/dach, Bereich `ungeplant` mit Komponenten `COMP_xxxx`: pos/rot/skalierung, modul_id, platzierung, menge).
- **artikel_data_json**: Stückliste je `modul_id` mit einkaufspreis, preis_liste, preis, rabatt_wert/-modus/-max/-fix, aufschlag_wert, aw_wert, typ.

Datenhygiene: HTML-Entities (`&amp;`) und Unicode-Escapes auflösen; `landeskenner` uneinheitlich (`NO`/`Norway`, `DE`/`Deutschland`, teils leer); PLZ teils nur Ziffer ohne Ort; `modul_id` kryptisch und gemischtsprachig (de/no), z. B. `SMU73`, `PRGR2GULVMELLOMSTORVAREBILL1/L2/L3`, `KlesknaggWürth4kroker`.
