一、功能概述
临期商品预警系统旨在通过智能化管理，实时监控商品保质期，在商品临近保质期时自动触发预警机制，帮助叮咚买菜减少损耗、提升库存周转率并保障食品安全。
二、系统架构设计
1. 数据层
- 商品基础信息库：存储商品ID、名称、规格、保质期天数等
- 库存动态数据库：记录各仓库/前置仓的商品批次、入库时间、数量
- 预警规则配置库：可配置不同品类商品的预警阈值（如提前3天/7天预警）
2. 核心功能模块
- 保质期计算引擎：
- 根据商品保质期和入库时间自动计算剩余保质期
- 支持按批次管理（先进先出原则）
- 预警规则引擎：
- 可配置多级预警（如黄色预警：剩余1/3保质期；红色预警：剩余3天）
- 支持按商品类别、仓储位置等维度差异化设置
- 预警通知系统：
- 站内消息推送（APP/后台系统）
- 短信/邮件通知相关责任人
- 企业微信/钉钉机器人告警
3. 用户界面
- 预警看板：
- 实时展示临期商品列表（按预警级别排序）
- 支持按仓库、品类、预警级别筛选
- 可视化展示保质期进度条
- 操作入口：
- 一键生成促销方案建议
- 调拨申请入口
- 报损处理流程入口
三、关键技术实现
1. 保质期计算算法
```python
def calculate_expiry_warning(production_date, shelf_life_days, warning_days):
"""
计算临期预警日期
:param production_date: 生产日期(datetime)
:param shelf_life_days: 保质期天数(int)
:param warning_days: 预警提前天数(int)
:return: 预警日期(datetime), 是否已过期(bool)
"""
expiry_date = production_date + timedelta(days=shelf_life_days)
warning_date = expiry_date - timedelta(days=warning_days)
current_date = datetime.now()
is_expired = current_date > expiry_date
return warning_date, is_expired
```
2. 预警触发机制
- 定时任务：每日凌晨扫描全量库存
- 实时触发：新商品入库时自动计算预警时间
- 事件驱动：当商品被调拨时重新计算保质期
3. 数据同步方案
- 与WMS（仓储管理系统）实时对接库存数据
- 与采购系统对接商品基础信息
- 与营销系统对接促销活动数据
四、业务场景应用
1. 预警处理流程
1. 系统检测到临期商品（T-3天）
2. 自动生成处理建议：
- 创建限时折扣活动
- 推荐调拨至需求旺盛区域
- 建议作为员工福利发放
3. 通知相关人员（仓库主管、采购、营销）
4. 跟踪处理进度直至闭环
2. 智能促销建议
- 根据历史销售数据推荐最优折扣率
- 自动生成促销文案（如"距保质期还有3天，5折特惠"）
- 支持一键创建闪购活动
五、系统优化方向
1. AI预测模型：
- 结合销售趋势预测临期商品的最佳处理时机
- 动态调整预警阈值
2. 供应链协同：
- 与供应商共享临期预警信息
- 实现自动补货与退货的智能决策
3. 用户端曝光：
- 在APP首页增加"临期特惠"专区
- 开发"保质期倒计时"标签提升转化率
六、实施路线图
1. 一期（1个月）：
- 完成核心预警引擎开发
- 实现基础预警通知功能
- 接入现有库存系统
2. 二期（2个月）：
- 开发智能处理建议系统
- 完善多级预警机制
- 实现与企业微信集成
3. 三期（持续优化）：
- 接入AI预测模型
- 开发移动端处理工作台
- 建立临期商品处理KPI体系
七、预期效益
1. 减少30%以上的商品损耗
2. 提升库存周转率15-20%
3. 增强消费者对食品安全的信任
4. 为动态定价提供数据支持
该系统可通过模块化设计逐步实施，优先解决高损耗品类的临期管理问题，再扩展至全品类。建议初期选择3-5个SKU进行试点，验证效果后全面推广。
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