一、系统背景与目标
　　川味冻品行业具有原料种类多、季节性强、保质期管理严格等特点。开发支持原料库存预警的系统，旨在帮助企业实现：
　　1. 实时监控原料库存水平
　　2. 预防断货或过期风险
　　3. 优化采购计划与库存成本
　　4. 保障川味产品品质稳定性
　　
　　 二、核心功能模块设计
　　
　　 1. 库存基础管理模块
　　- 原料分类管理：按川味特色分类（如辣椒类、花椒类、香料类、底料类等）
　　- 批次管理：记录每批原料的进货日期、保质期、供应商信息
　　- 多仓库支持：适配中央厨房、区域仓库等多级库存体系
　　- 条码/二维码集成：支持扫码快速出入库操作
　　
　　 2. 智能预警模块
　　- 多维度预警设置：
　　 - 最低库存预警（安全库存阈值）
　　 - 最高库存预警（防止积压）
　　 - 保质期预警（提前N天提醒）
　　 - 临期品专项预警（如30天内到期）
　　
　　- 动态预警算法：
　　 ```python
　　 　　 示例：保质期预警计算逻辑
　　 def expiry_warning(ingredient):
　　 current_date = datetime.now()
　　 expiry_date = ingredient[expiry_date]
　　 warning_days = 30 　　 可配置
　　 days_left = (expiry_date - current_date).days
　　 return days_left <= warning_days
　　 ```
　　
　　- 预警触发方式：
　　 - 系统内消息提醒
　　 - 邮件/短信通知
　　 - 企业微信/钉钉集成
　　 - 看板可视化告警
　　
　　 3. 川味特色功能
　　- 配方关联预警：当关键原料库存不足时，自动关联影响哪些招牌菜品生产
　　- 季节性预测：基于历史数据预测旺季原料需求（如火锅底料用油夏季需求变化）
　　- 地域差异管理：支持不同区域仓库的差异化预警阈值设置
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 系统架构
　　- 前端：Vue.js/React + Ant Design（适配餐饮行业操作习惯）
　　- 后端：Spring Cloud微服务架构
　　- 数据库：MySQL（关系型数据） + MongoDB（日志/非结构化数据）
　　- 大数据组件：Flink实时计算库存状态
　　
　　 2. 关键技术点
　　- 物联网集成：通过温湿度传感器实时监控冷库环境
　　- AI预测模型：
　　 ```
　　 LSTM神经网络预测原料消耗趋势
　　 输入：历史出库数据、季节因子、促销活动
　　 输出：未来14天需求预测值
　　 ```
　　- 移动端适配：开发PDA端应用支持仓库实时盘点
　　
　　 四、实施路线图
　　
　　1. 一期（1-2个月）：
　　 - 基础库存管理上线
　　 - 最低/最高库存预警功能
　　 - Web端管理界面
　　
　　2. 二期（3-4个月）：
　　 - 保质期预警体系
　　 - 移动端应用开发
　　 - 与现有ERP系统对接
　　
　　3. 三期（5-6个月）：
　　 - AI需求预测模块
　　 - 供应商协同平台
　　 - 大数据分析看板
　　
　　 五、预期效益
　　
　　1. 运营效率提升：
　　 - 库存周转率提高15-20%
　　 - 缺货率降低30%以上
　　 - 临期品损耗减少50%
　　
　　2. 管理决策支持：
　　 - 实时可视化库存看板
　　 - 智能采购建议生成
　　 - 成本优化分析报告
　　
　　 六、典型应用场景
　　
　　案例1：火锅底料生产
　　- 系统检测到牛油库存低于安全线时：
　　 1. 自动触发采购申请
　　 2. 通知生产部门调整排产计划
　　 3. 预警相关联的干辣椒等辅料库存
　　
　　案例2：连锁餐饮配送
　　- 区域仓库A的花椒库存临近保质期：
　　 1. 系统建议调拨至临近仓库B
　　 2. 自动生成调拨单
　　 3. 更新双方库存记录
　　
　　 七、系统扩展性
　　
　　1. 供应链协同：未来可扩展至供应商端，实现VMI（供应商管理库存）
　　2. 质量追溯：集成区块链技术实现原料全生命周期追溯
　　3. 智能仓储：与AGV机器人对接实现自动化补货
　　
　　该系统方案通过数字化手段解决川味冻品行业特有的库存管理难题，特别适合年产值5000万以上的中大型餐饮企业或食品加工厂实施。建议采用敏捷开发模式，先实现核心预警功能，再逐步完善智能决策模块。