一、功能概述
临期商品预警系统是叮咚买菜供应链管理中的重要组成部分，旨在通过智能化手段监控商品保质期，在商品临近保质期前自动触发预警机制，帮助运营团队及时处理临期商品，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
- 库存动态表：实时更新各仓库/门店的商品库存及位置信息
- 预警规则配置表：可配置不同品类的预警提前天数阈值
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：动态加载和应用不同品类的预警规则
- 库存扫描服务：定期扫描库存中临近保质期的商品
- 通知服务：多渠道发送预警信息
3. 应用层
- 预警监控看板：可视化展示临期商品分布情况
- 预警处理工作台：提供临期商品处理操作入口
- 移动端APP：支持一线员工实时接收和处理预警
三、核心功能实现
1. 临期商品识别算法
```python
def calculate_expiry_status(batch):
"""
计算商品批次是否临期
:param batch: 商品批次对象，包含生产日期、保质期天数等
:return: (是否临期, 剩余天数)
"""
today = datetime.now().date()
expiry_date = batch.production_date + timedelta(days=batch.shelf_life)
days_remaining = (expiry_date - today).days
获取该品类的预警阈值
warning_threshold = get_category_warning_threshold(batch.category_id)
is_warning = 0 < days_remaining <= warning_threshold
return is_warning, days_remaining
```
2. 预警规则引擎
- 支持按商品品类、仓库位置、季节性等因素配置不同预警阈值
- 示例规则配置：
- 叶菜类：提前3天预警
- 肉类：提前5天预警
- 乳制品：提前7天预警
- 促销商品：提前1天预警
3. 多级预警机制
1. 黄色预警（剩余天数=预警阈值）：系统记录但暂不通知
2. 橙色预警（剩余天数=预警阈值-2天）：通知仓库管理员
3. 红色预警（剩余天数=1天或当天）：紧急通知区域负责人
4. 预警通知渠道
- 站内消息：系统消息中心推送
- 邮件通知：发送至相关运营人员邮箱
- 短信提醒：紧急预警时发送至手机
- 企业微信/钉钉：集成工作群通知
四、处理流程设计
1. 预警触发：系统每日凌晨扫描库存，识别临期商品
2. 任务生成：为每个临期商品批次创建处理任务
3. 任务分配：
- 自动分配至最近仓库
- 根据商品类型分配至对应处理小组
4. 处理方式：
- 促销打折（设置阶梯式折扣）
- 跨区域调拨
- 供应商退货
- 捐赠处理
5. 结果反馈：处理完成后更新系统状态
五、技术实现要点
1. 数据准确性保障
- 采用RFID或条形码技术确保批次信息准确
- 实施PDA扫码入库，自动计算保质期
- 定期数据校验机制
2. 性能优化
- 对库存表按保质期截止日期建立索引
- 采用增量扫描策略，只处理可能临期的商品
- 预警计算任务异步处理，避免阻塞主流程
3. 可视化看板
- 使用ECharts或AntV实现：
- 临期商品数量趋势图
- 各类别临期商品占比
- 仓库分布热力图
- 处理进度看板
六、实施步骤
1. 需求分析阶段（2周）
- 梳理现有业务流程
- 确定预警规则和阈值
- 定义系统接口
2. 系统开发阶段（6-8周）
- 数据库设计
- 核心算法开发
- 前后端界面开发
- 第三方服务集成（短信、邮件等）
3. 测试阶段（2周）
- 单元测试
- 集成测试
- 压力测试
- 用户验收测试
4. 上线部署（1周）
- 灰度发布策略
- 数据迁移
- 用户培训
5. 运营优化（持续）
- 收集用户反馈
- 调整预警规则
- 优化处理流程
七、预期效果
1. 临期商品损耗率降低30%-50%
2. 商品周转效率提升15%-20%
3. 食品安全事件发生率显著下降
4. 运营人员处理临期商品效率提高50%以上
八、扩展功能考虑
1. 智能促销建议：基于历史销售数据，自动生成最优促销方案
2. 动态定价模型：根据剩余保质期和市场需求自动调整价格
3. 跨平台调拨系统：与第三方平台对接，实现临期商品快速流转
4. 预测性预警：基于销售预测，提前识别可能滞销的商品
通过该系统的实施，叮咚买菜可以显著提升供应链管理效率，降低运营成本，同时为消费者提供更安全的食品保障。
广告
