一、功能概述
　　
　　临期商品预警系统旨在通过智能化管理，自动识别即将过期的商品，及时通知相关人员采取促销、调拨或下架等措施，减少损耗，提升运营效率。
　　
　　 二、系统架构设计
　　
　　 1. 数据层
　　- 商品基础信息表：包含商品ID、名称、规格、保质期、生产日期等
　　- 库存信息表：记录各仓库/门店的商品库存数量、批次信息
　　- 预警规则配置表：可配置不同商品类别的预警阈值（如提前7天、3天预警）
　　- 预警记录表：记录已触发的预警信息及处理状态
　　
　　 2. 业务逻辑层
　　- 保质期计算服务：根据生产日期和保质期计算到期日期
　　- 预警规则引擎：根据商品类别和配置规则判断是否触发预警
　　- 通知服务：支持多种通知渠道（站内信、短信、邮件、企业微信等）
　　- 任务调度服务：定时扫描库存数据，执行预警检查
　　
　　 3. 展示层
　　- 预警管理后台：查看预警列表、处理状态、历史记录
　　- 移动端提醒：推送预警信息给相关责任人
　　- 数据分析看板：展示临期商品趋势、处理效率等指标
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 临期商品识别算法
　　```python
　　def check_expiring_goods(goods_batch, days_threshold):
　　 """
　　 检查商品批次是否临近保质期
　　 :param goods_batch: 商品批次信息(包含生产日期、保质期)
　　 :param days_threshold: 预警天数阈值
　　 :return: 是否触发预警
　　 """
　　 today = datetime.now().date()
　　 expiry_date = goods_batch[production_date] + timedelta(days=goods_batch[shelf_life])
　　 days_remaining = (expiry_date - today).days
　　 return days_remaining <= days_threshold
　　```
　　
　　 2. 定时扫描任务
　　```java
　　// Spring Boot定时任务示例
　　@Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?") // 每天凌晨2点执行
　　public void dailyExpiryCheck() {
　　 List allBatches = goodsRepository.findAllActiveBatches();
　　 List rules = warningRuleRepository.findAll();
　　
　　 for (GoodsBatch batch : allBatches) {
　　 Optional rule = rules.stream()
　　 .filter(r -> r.getCategoryId().equals(batch.getCategoryId()))
　　 .findFirst();
　　
　　 rule.ifPresent(r -> {
　　 if (checkExpiringGoods(batch, r.getDaysThreshold())) {
　　 WarningNotification notification = createNotification(batch, r);
　　 notificationService.send(notification);
　　 }
　　 });
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 3. 多级预警机制
　　- 一级预警：提前7天（促销准备）
　　- 二级预警：提前3天（紧急处理）
　　- 三级预警：当天过期（立即下架）
　　
　　 4. 通知渠道集成
　　- 站内信：系统消息中心
　　- 短信：阿里云/腾讯云短信服务
　　- 企业微信/钉钉：机器人消息推送
　　- 邮件：重要预警通知
　　
　　 三、系统优化建议
　　
　　1. 批次管理优化：
　　 - 采用先进先出(FIFO)原则管理库存
　　 - 实现批次级库存跟踪，精确到每个生产日期的商品
　　
　　2. 智能促销建议：
　　 - 根据历史销售数据，推荐最佳促销时机和折扣力度
　　 - 自动生成促销活动方案
　　
　　3. 跨门店调拨：
　　 - 识别临近门店的临期商品需求
　　 - 自动生成调拨建议，优化库存分布
　　
　　4. 数据分析：
　　 - 临期商品损耗率统计
　　 - 预警处理时效分析
　　 - 商品周转率优化建议
　　
　　 四、实施步骤
　　
　　1. 需求分析与规则制定：
　　 - 与采购、仓储、运营部门确定预警规则
　　 - 分类设置不同的预警阈值
　　
　　2. 系统开发：
　　 - 开发预警计算核心逻辑
　　 - 实现通知服务集成
　　 - 构建管理后台界面
　　
　　3. 测试验证：
　　 - 历史数据回测
　　 - 模拟预警场景测试
　　 - 边缘案例验证
　　
　　4. 上线部署：
　　 - 灰度发布，逐步扩大范围
　　 - 操作培训与文档编写
　　
　　5. 持续优化：
　　 - 收集用户反馈
　　 - 调整预警规则
　　 - 优化算法准确性
　　
　　 五、预期效果
　　
　　1. 减少30%-50%的商品过期损耗
　　2. 提高库存周转率15%-25%
　　3. 提升运营人员工作效率，减少人工检查工作量
　　4. 增强食品安全管理能力，提升用户信任度
　　
　　该系统可与美团买菜现有的供应链管理系统无缝集成，形成完整的生鲜商品生命周期管理闭环。