一、核心需求分析
　　1. 精准预警
　　 - 实时监控库存水位，区分不同食材的保质期、周转率、安全库存阈值（如绿叶菜24小时预警，冷冻品72小时预警）。
　　 - 支持动态阈值调整（如节假日、促销期自动提升安全库存）。
　　
　　2. 多维度触发条件
　　 - 数量预警：库存≤安全库存时触发。
　　 - 时间预警：临近保质期（如剩余1/3保质期）时触发。
　　 - 组合预警：数量+时间双重条件（如低库存且保质期剩余<2天）。
　　
　　3. 多渠道通知
　　 - 站内消息（采购端APP弹窗）、邮件、短信、企业微信/钉钉机器人。
　　 - 优先级分级（P0级缺货预警需立即处理，P2级可延后处理）。
　　
　　 二、技术实现方案
　　 1. 数据采集层
　　- IoT设备集成：
　　 - 部署智能秤、RFID标签或摄像头，实时采集库存数量、位置、状态（如破损）。
　　 - 示例：冷库温度异常时自动触发关联食材预警。
　　
　　- 系统对接：
　　 - 打通ERP、WMS（仓储管理系统）、TMS（运输管理系统），获取采购订单、入库、出库数据。
　　 - 示例：通过API同步供应商到货时间，动态调整预警阈值。
　　
　　 2. 预警规则引擎
　　- 规则配置化：
　　 - 支持通过可视化界面设置规则（如“A类食材库存≤50件且保质期≤48小时”触发预警）。
　　 - 规则类型：固定阈值、动态阈值（基于历史销量预测）、组合条件。
　　
　　- 算法优化：
　　 - 机器学习模型预测销量（如LSTM神经网络），动态调整安全库存。
　　 - 示例：根据天气、节假日、用户行为数据，预测某区域未来3天菠菜需求量。
　　
　　 3. 预警处理层
　　- 自动化工单系统：
　　 - 预警生成后自动创建采购任务，分配至对应采购员。
　　 - 示例：系统自动生成“采购菠菜200斤，要求24小时内到货”的工单。
　　
　　- 智能补货建议：
　　 - 结合供应商交期、最小起订量（MOQ），生成最优补货方案。
　　 - 示例：系统建议“向供应商A采购500斤（MOQ），分2批到货以减少损耗”。
　　
　　 4. 用户交互层
　　- 可视化看板：
　　 - 采购端：实时显示库存水位、预警列表、处理进度。
　　 - 管理端：历史预警分析（如某食材月度预警次数）、损耗率统计。
　　
　　- 移动端适配：
　　 - 采购员APP支持扫码快速处理预警（如确认补货、标记异常）。
　　 - 示例：扫描货架二维码，直接跳转至该食材的预警详情页。
　　
　　 三、系统架构设计
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　　│ IoT设备/传感器 │ │ 第三方系统（ERP） │ │ 用户终端（APP/PC） │
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　　│ 数据中台 │
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　　│ │ 实时计算引擎 │ │ 规则引擎 │ │ 预测模型 │ │ 预警任务调度系统 │ │
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　　│ 应用层 │
　　│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
　　│ │ 预警看板 │ │ 采购工单系统 │ │ 供应商协同 │ │ 数据分析报表 │ │
　　│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
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　　 四、关键技术点
　　1. 实时计算：使用Flink/Spark Streaming处理库存变动流数据。
　　2. 规则引擎：Drools实现复杂预警规则（如“如果库存≤50且保质期≤48小时，触发P0级预警”）。
　　3. 预测模型：Prophet/LSTM预测销量，动态调整安全库存。
　　4. 低代码配置：支持运营人员通过界面调整预警规则，无需开发介入。
　　
　　 五、实施路径
　　1. MVP阶段：
　　 - 实现基础数量预警，对接现有ERP库存数据。
　　 - 示例：菠菜库存≤100斤时，通知采购员。
　　
　　2. 迭代优化：
　　 - 增加保质期预警，集成销量预测模型。
　　 - 示例：系统提示“菠菜剩余库存200斤，保质期还剩36小时，建议今日18:00前补货”。
　　
　　3. 智能化升级：
　　 - 引入AI优化补货策略（如强化学习动态调整MOQ）。
　　 - 示例：系统自动生成“分3批到货，每批间隔12小时”的补货方案。
　　
　　 六、预期收益
　　- 损耗降低：通过精准预警减少过期食材，预计损耗率下降15%-30%。
　　- 效率提升：采购响应时间从小时级缩短至分钟级。
　　- 用户体验：缺货率降低，用户复购率提升。
　　
　　通过上述方案，美团买菜可构建一个“感知-决策-执行”闭环的库存预警系统，在保障食材新鲜度的同时，实现供应链的降本增效。