一、功能概述
　　
　　损耗统计功能是生鲜供应链管理系统中的核心模块，旨在通过数据化手段监控、分析和控制生鲜商品在采购、仓储、运输、销售等环节的损耗情况，帮助企业降低运营成本，提高利润率。
　　
　　 二、核心功能设计
　　
　　 1. 损耗数据采集
　　- 采购环节：记录供应商发货数量与实际收货数量的差异
　　- 仓储环节：
　　 - 定期盘点差异统计
　　 - 报损申请与审批流程
　　 - 库存过期预警
　　- 分拣加工环节：记录分拣前后的重量/数量变化
　　- 配送环节：记录装车数量与实际交付数量的差异
　　- 销售环节：记录退货、残次品处理数据
　　
　　 2. 损耗分类管理
　　- 自然损耗：水分蒸发、自然死亡等
　　- 操作损耗：分拣损坏、包装破损等
　　- 管理损耗：过期、错配、偷盗等
　　- 运输损耗：碰撞损坏、温度失控等
　　
　　 3. 统计分析模块
　　- 损耗率计算：按商品类别、供应商、门店、时间段等维度
　　- 损耗趋势分析：日/周/月/季度趋势图
　　- 损耗对比分析：同品类不同供应商对比、同供应商不同批次对比
　　- 损耗成本计算：将损耗量转化为直接经济损失
　　
　　 4. 预警与报告
　　- 异常损耗预警：设定阈值，超标自动提醒
　　- 定期损耗报告：自动生成PDF/Excel格式报告
　　- 可视化看板：实时展示关键损耗指标
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 数据库设计
　　```sql
　　-- 损耗记录表
　　CREATE TABLE loss_records (
　　 id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
　　 record_no VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT 损耗单号,
　　 business_type TINYINT NOT NULL COMMENT 业务类型：1采购 2仓储 3分拣 4配送 5销售,
　　 related_id BIGINT NOT NULL COMMENT 关联业务ID,
　　 loss_type TINYINT NOT NULL COMMENT 损耗类型：1自然 2操作 3管理 4运输,
　　 product_id BIGINT NOT NULL COMMENT 商品ID,
　　 quantity DECIMAL(12,3) NOT NULL COMMENT 损耗数量,
　　 unit VARCHAR(16) NOT NULL COMMENT 单位,
　　 cost_price DECIMAL(12,2) NOT NULL COMMENT 成本价,
　　 loss_amount DECIMAL(12,2) NOT NULL COMMENT 损耗金额,
　　 operator_id BIGINT NOT NULL COMMENT 操作人ID,
　　 operator_name VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 操作人姓名,
　　 record_time DATETIME NOT NULL COMMENT 记录时间,
　　 remark VARCHAR(512) COMMENT 备注,
　　 status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 状态：1正常 0作废
　　);
　　
　　-- 损耗统计表（按日汇总）
　　CREATE TABLE loss_daily_stats (
　　 id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
　　 stat_date DATE NOT NULL COMMENT 统计日期,
　　 product_id BIGINT NOT NULL COMMENT 商品ID,
　　 category_id BIGINT NOT NULL COMMENT 品类ID,
　　 warehouse_id BIGINT COMMENT 仓库ID,
　　 supplier_id BIGINT COMMENT 供应商ID,
　　 total_quantity DECIMAL(12,3) NOT NULL COMMENT 总损耗数量,
　　 total_amount DECIMAL(12,2) NOT NULL COMMENT 总损耗金额,
　　 loss_rate DECIMAL(5,2) COMMENT 损耗率(%),
　　 update_time DATETIME NOT NULL COMMENT 更新时间,
　　 UNIQUE KEY uk_date_product (stat_date, product_id)
　　);
　　```
　　
　　 2. 关键业务逻辑
　　
　　```java
　　// 损耗计算服务示例
　　public class LossCalculationService {
　　
　　 // 计算单品损耗率
　　 public BigDecimal calculateLossRate(BigDecimal lossQuantity, BigDecimal inStockQuantity) {
　　 if (inStockQuantity.compareTo(BigDecimal.ZERO) == 0) {
　　 return BigDecimal.ZERO;
　　 }
　　 return lossQuantity.multiply(new BigDecimal(100))
　　 .divide(inStockQuantity, 2, RoundingMode.HALF_UP);
　　 }
　　
　　 // 生成每日损耗统计
　　 public void generateDailyStats() {
　　 // 1. 查询当日所有损耗记录
　　 List records = lossRecordMapper.selectByDate(LocalDate.now());
　　
　　 // 2. 按商品分组汇总
　　 Map statsMap = new HashMap<>();
　　
　　 for (LossRecord record : records) {
　　 statsMap.computeIfAbsent(record.getProductId(),
　　 k -> new LossStats(record.getProductId()))
　　 .addRecord(record);
　　 }
　　
　　 // 3. 保存统计结果
　　 for (LossStats stats : statsMap.values()) {
　　 lossDailyStatsMapper.insert(convertToDailyStats(stats));
　　 }
　　 }
　　
　　 // 异常损耗预警
　　 public void checkLossAlert() {
　　 LocalDate today = LocalDate.now();
　　 List stats = lossDailyStatsMapper.selectByDate(today);
　　
　　 for (LossDailyStats stat : stats) {
　　 // 查询该商品的历史平均损耗率
　　 BigDecimal avgLossRate = getHistoricalAvgLossRate(stat.getProductId());
　　
　　 if (stat.getLossRate().compareTo(avgLossRate.multiply(new BigDecimal(1.5))) > 0) {
　　 // 触发预警
　　 sendLossAlert(stat);
　　 }
　　 }
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 3. 前端展示方案
　　
　　损耗看板设计：
　　- 顶部：关键指标卡（总损耗金额、损耗率、高损耗商品TOP5）
　　- 中部：
　　 - 损耗趋势图（折线图）
　　 - 损耗类型占比（饼图）
　　 - 部门/品类损耗对比（柱状图）
　　- 底部：损耗明细表格（支持筛选和导出）
　　
　　示例Vue组件：
　　```javascript
　　
　　```
　　
　　 四、实施步骤
　　
　　1. 需求分析与设计（1周）
　　 - 与业务部门确认损耗统计维度和计算规则
　　 - 设计数据模型和接口规范
　　
　　2. 系统开发（3-4周）
　　 - 后端API开发（损耗记录、统计查询、预警规则等）
　　 - 前端页面开发（损耗看板、明细查询、报损申请等）
　　 - 定时任务开发（每日统计、预警检查）
　　
　　3. 测试验证（1-2周）
　　 - 单元测试、集成测试
　　 - 业务场景验证
　　 - 性能测试（大数据量下的统计查询）
　　
　　4. 上线部署（1周）
　　 - 灰度发布策略
　　 - 数据迁移（如有历史数据需要导入）
　　 - 用户培训
　　
　　5. 运营优化（持续）
　　 - 根据使用反馈调整统计维度和预警规则
　　 - 优化查询性能
　　 - 增加移动端支持
　　
　　 五、关键考虑因素
　　
　　1. 数据准确性：
　　 - 多环节数据校验机制
　　 - 操作日志全程可追溯
　　 - 定期数据核对流程
　　
　　2. 系统性能：
　　 - 大数据量下的统计优化（预计算、缓存）
　　 - 异步处理耗时操作
　　 - 分布式任务调度
　　
　　3. 用户体验：
　　 - 简洁直观的数据展示
　　 - 灵活的筛选和导出功能
　　 - 移动端适配
　　
　　4. 扩展性：
　　 - 支持自定义损耗类型和计算规则
　　 - 开放API供其他系统调用
　　 - 支持多组织架构
　　
　　通过该功能的实现，美菜生鲜系统可以显著提升损耗管理的精细化水平，为采购决策、库存管理和运营优化提供有力的数据支持。