一、功能概述
临期商品预警系统是美团买菜供应链管理中的重要组成部分，旨在通过智能监控商品保质期，提前预警即将过期的商品，减少损耗并保障食品安全。
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
- 批次管理表：记录每批次商品的入库时间、数量、保质期截止日期
- 库存表：实时库存数据，关联批次信息
- 预警规则配置表：可配置的预警阈值（如提前7天、3天预警）
2. 业务逻辑层
- 保质期计算服务：根据入库日期和保质期天数计算到期日期
- 预警规则引擎：根据配置的规则判断是否触发预警
- 库存关联服务：将预警商品与当前库存关联
- 通知服务：多渠道通知相关人员
3. 应用层
- 预警监控看板：可视化展示临期商品情况
- 预警消息中心：集中管理预警通知
- 处理工作台：处理预警商品的流程（如促销、退货等）
三、核心功能实现
1. 临期商品计算逻辑
```python
def calculate_expiry_status(batch_data, warning_days):
"""
计算商品批次是否临期
:param batch_data: 包含入库日期、保质期天数的批次数据
:param warning_days: 预警提前天数
:return: 是否临期，剩余天数
"""
import datetime
today = datetime.date.today()
expiry_date = batch_data[entry_date] + datetime.timedelta(days=batch_data[shelf_life])
days_left = (expiry_date - today).days
is_warning = days_left <= warning_days and days_left >= 0
return is_warning, days_left
```
2. 预警规则引擎实现
```java
public class WarningRuleEngine {
private Map ruleConfig; // 商品类别->预警天数
public boolean checkWarning(ProductBatch batch) {
int warningDays = ruleConfig.getOrDefault(batch.getCategory(), 7); // 默认7天
// 调用保质期计算服务
return calculateExpiryStatus(batch, warningDays);
}
// 可动态更新规则配置
public void updateRule(String category, int days) {
ruleConfig.put(category, days);
}
}
```
3. 实时预警监控服务
```javascript
// 使用定时任务每小时扫描一次
const scanForExpiringProducts = async () => {
const allBatches = await BatchRepository.findAll();
const warningProducts = [];
allBatches.forEach(batch => {
const [isWarning, daysLeft] = calculateExpiryStatus(batch, getWarningDays(batch.category));
if (isWarning) {
warningProducts.push({
...batch,
daysLeft,
warningLevel: daysLeft <= 3 ? HIGH : MEDIUM
});
}
});
if (warningProducts.length > 0) {
sendWarningNotifications(warningProducts);
}
};
```
四、预警通知机制
1. 多渠道通知：
- 站内消息（美团买菜商家后台）
- 短信通知（负责人手机）
- 邮件通知（供应链团队）
- 企业微信/钉钉机器人
2. 分级预警：
- 高危预警（3天内到期）：立即处理
- 中危预警（7天内到期）：计划处理
- 低危预警（15天内到期）：监控中
3. 通知模板：
```
【美团买菜临期预警】
商品：鲜牛奶（500ml）
批次号：MT20230815001
剩余天数：3天
当前库存：120件
建议操作：立即启动促销活动
```
五、系统集成与扩展
1. 与库存系统集成：
- 实时获取最新库存数据
- 预警后自动冻结相关商品销售（可选）
2. 与促销系统联动：
- 自动生成临期商品促销方案
- 推送至运营人员进行审核
3. 数据分析与优化：
- 统计临期商品损耗率
- 分析临期原因（采购量、周转率等）
- 优化采购计划和陈列策略
六、技术实现要点
1. 高可用性设计：
- 预警计算服务部署为无状态服务，可横向扩展
- 使用消息队列缓冲预警通知，避免雪崩
2. 数据准确性保障：
- 批次管理采用先进先出(FIFO)原则
- 定期盘点核对库存与系统数据
3. 性能优化：
- 对临期商品查询建立索引
- 采用增量扫描策略，减少全量扫描开销
七、实施路线图
1. 第一阶段（1个月）：
- 完成核心预警逻辑开发
- 实现基础通知功能
- 接入现有库存系统
2. 第二阶段（2个月）：
- 开发可视化监控看板
- 实现与促销系统的联动
- 完善分级预警机制
3. 第三阶段（1个月）：
- 添加数据分析功能
- 优化预警规则引擎
- 完成全链路压力测试
八、预期效果
1. 临期商品损耗率降低30%-50%
2. 预警响应时间缩短至1小时内
3. 临期商品处理效率提升40%
4. 食品安全事件发生率显著下降
该系统实现后，美团买菜将能够更有效地管理商品保质期，优化库存周转，同时提升消费者对食品安全的信心。
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