一、功能概述
　　临期商品预警系统旨在通过智能化管理，实时监控商品保质期，在商品临近保质期时自动触发预警机制，帮助叮咚买菜减少损耗、提升运营效率并保障食品安全。
　　
　　 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、生产日期、保质期截止日
　　- 库存动态表：实时更新各仓库/前置仓的商品库存及位置信息
　　- 预警规则配置表：可配置不同品类商品的预警提前天数阈值
　　
　　 2. 业务逻辑层
　　- 保质期计算服务：根据生产日期+保质期天数计算截止日
　　- 预警规则引擎：动态加载不同品类的预警规则
　　- 库存状态监控：实时跟踪商品位置和数量变化
　　- 预警触发服务：当系统检测到符合预警条件的商品时生成预警
　　
　　 3. 应用层
　　- 预警看板：可视化展示临期商品分布（按仓库、品类、预警级别）
　　- 通知系统：通过站内信、短信、APP推送等多渠道通知相关人员
　　- 处理工作流：临期商品处理流程（促销、调拨、报损等）跟踪
　　- 数据分析：临期商品趋势分析、损耗率统计等
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 临期商品识别算法
　　```python
　　def check_expiring_items(current_date, items, warning_days):
　　 """
　　 识别临期商品
　　 :param current_date: 当前日期
　　 :param items: 商品批次列表，每个元素包含生产日期、保质期天数等
　　 :param warning_days: 预警提前天数
　　 :return: 临期商品列表
　　 """
　　 expiring_items = []
　　 for item in items:
　　 expiry_date = item[production_date] + timedelta(days=item[shelf_life])
　　 days_left = (expiry_date - current_date).days
　　 if 0 < days_left <= warning_days:
　　 expiring_items.append({
　　 item_id: item[id],
　　 name: item[name],
　　 expiry_date: expiry_date,
　　 days_left: days_left,
　　 current_stock: item[stock]
　　 })
　　 return expiring_items
　　```
　　
　　 2. 预警级别划分
　　- 一级预警：3天内到期（红色预警）
　　- 二级预警：4-7天到期（橙色预警）
　　- 三级预警：8-15天到期（黄色预警）
　　
　　 3. 多级通知机制
　　```
　　预警触发 →
　　 1. 系统记录预警日志
　　 2. 发送站内信给仓库管理员
　　 3. 短信通知区域负责人
　　 4. 邮件汇总报告给采购部门
　　 5. APP推送提醒一线员工
　　```
　　
　　 四、关键技术实现
　　
　　 1. 实时计算方案
　　- Flink流处理：实时计算商品剩余保质期
　　- Redis缓存：存储高频访问的商品保质期数据
　　- 定时任务：每日凌晨批量处理次日到期商品
　　
　　 2. 预警规则引擎
　　```java
　　// 规则引擎示例
　　public class WarningRuleEngine {
　　 public boolean shouldWarn(Item item, Date currentDate) {
　　 int daysLeft = calculateDaysLeft(item, currentDate);
　　 int warningThreshold = getWarningThreshold(item.getCategory());
　　 return daysLeft > 0 && daysLeft <= warningThreshold;
　　 }
　　
　　 private int getWarningThreshold(String category) {
　　 // 从配置表获取不同品类的预警阈值
　　 return warningConfigRepository.findByCategory(category).getDays();
　　 }
　　}
　　```
　　
　　 3. 数据可视化
　　- 使用ECharts或AntV实现：
　　 - 临期商品趋势图
　　 - 各仓库临期商品分布热力图
　　 - 品类损耗率对比图
　　
　　 五、业务处理流程
　　
　　1. 预警触发：系统每日凌晨扫描所有商品批次
　　2. 预警分类：根据剩余天数自动分级
　　3. 任务分配：
　　 - 一级预警：立即通知仓库主管，启动促销或调拨
　　 - 二级预警：通知品类负责人，制定处理计划
　　 - 三级预警：纳入采购计划调整参考
　　4. 处理跟踪：记录处理方式（促销/调拨/报损）和处理结果
　　5. 数据分析：月度统计损耗率、预警响应时效等指标
　　
　　 六、系统优化方向
　　
　　1. 智能预测：结合历史销售数据预测临期商品的最佳处理时机
　　2. 动态定价：自动生成临期商品折扣策略，最大化回收价值
　　3. 供应链协同：与供应商系统对接，实现临期商品返厂机制
　　4. AI应用：通过机器学习优化预警阈值和最佳处理时机预测
　　
　　 七、实施路线图
　　
　　1. 第一阶段（1个月）：基础预警功能开发，实现核心预警逻辑
　　2. 第二阶段（2个月）：完善通知机制和处理工作流
　　3. 第三阶段（1个月）：数据分析看板开发
　　4. 第四阶段（持续）：AI模型训练与优化
　　
　　 八、预期效益
　　
　　1. 减少30%以上的商品损耗率
　　2. 提升库存周转率15-20%
　　3. 降低因过期商品导致的客户投诉
　　4. 优化采购计划，减少过度采购
　　
　　该系统实现后，叮咚买菜将能够更精准地管理商品生命周期，在保障食品安全的同时提升运营效率和盈利能力。