feat(wms/material-coil): 优化钢卷囤积统计查询性能

1. 重构囤积统计方法：将原Java循环计算逻辑替换为单SQL聚合查询，通过JSON_EXTRACT解析二维码步骤创建时间，一次性计算平均囤积周期与成本
2. 移除原低效实现：删除getHoardingStatistics方法中的批量查询与循环解析代码，消除N+1性能问题
3. 新增Mapper方法与XML映射：添加selectHoardingStatistics接口及对应SQL，支持与分页查询相同的条件筛选

调整前，统计需先查询钢卷列表再批量获取二维码并循环解析，存在性能瓶颈；调整后，通过单SQL完成所有聚合计算，大幅提升查询效率，支持大规模数据统计。

klp-wms/src/main/java/com/klp/mapper/WmsMaterialCoilMapper.java

@@ -131,6 +131,14 @@ public interface WmsMaterialCoilMapper extends BaseMapperPlus<WmsMaterialCoilMap
      */
     Map<String, Object> selectStatistics(@Param("ew") QueryWrapper<WmsMaterialCoil> qw);
 
+    /**
+     * 统计已发货钢卷的平均囤积周期和平均囤积成本
+     * 使用JSON_EXTRACT解析二维码steps[0].create_time，一次SQL完成聚合
+     * @param qw 查询条件（与buildQueryWrapperPlus一致）
+     * @return Map包含total_count, avg_hoarding_days, avg_hoarding_cost
+     */
+    Map<String, Object> selectHoardingStatistics(@Param("ew") QueryWrapper<WmsMaterialCoil> qw);
+
     /**
      * 统计仓库使用次数（按warehouse_id出现次数排序）
      *