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
- 商品基础数据库：存储商品ID、名称、规格、保质期天数等基础信息
- 库存数据库：记录各仓库/前置仓的商品批次、入库时间、数量等
- 预警规则库：配置不同品类商品的预警阈值（如提前3天/7天预警）
2. 业务逻辑层
- 保质期计算服务：根据入库时间和保质期计算剩余天数
- 预警规则引擎：应用预设规则判断是否触发预警
- 通知服务：集成多种通知渠道（站内信、短信、APP推送等）
3. 应用层
- 管理后台：预警规则配置、预警记录查询、处理状态跟踪
- 移动端应用：仓管人员接收和处理预警任务
- 数据分析看板：临期商品趋势分析、损耗统计等
三、核心功能实现
1. 商品保质期管理
```python
示例：商品保质期计算逻辑
class ProductExpiryManager:
def __init__(self, product_id, shelf_life_days, storage_date):
self.product_id = product_id
self.shelf_life_days = shelf_life_days
self.storage_date = storage_date 入库日期
def get_remaining_days(self, current_date=None):
if current_date is None:
current_date = datetime.now()
delta = current_date - self.storage_date
return self.shelf_life_days - delta.days
def is_expiring_soon(self, warning_days, current_date=None):
remaining = self.get_remaining_days(current_date)
return remaining <= warning_days and remaining >= 0
```
2. 预警规则引擎
```python
预警规则配置示例
WARNING_RULES = {
dairy: 3, 乳制品提前3天预警
meat: 5, 肉类提前5天预警
vegetables: 2, 蔬菜提前2天预警
default: 7 其他商品默认提前7天
}
def get_warning_days(product_category):
return WARNING_RULES.get(product_category, WARNING_RULES[default])
```
3. 预警任务生成与通知
```python
预警任务生成服务
class ExpiryWarningService:
def __init__(self, inventory_repo, product_repo):
self.inventory_repo = inventory_repo
self.product_repo = product_repo
def generate_warnings(self):
warnings = []
inventory_items = self.inventory_repo.get_all_items()
for item in inventory_items:
product = self.product_repo.get_by_id(item.product_id)
warning_days = get_warning_days(product.category)
manager = ProductExpiryManager(
item.product_id,
product.shelf_life_days,
item.storage_date
)
if manager.is_expiring_soon(warning_days):
warnings.append({
product_id: item.product_id,
product_name: product.name,
warehouse: item.warehouse_id,
remaining_days: manager.get_remaining_days(),
warning_level: self._determine_warning_level(manager.get_remaining_days())
})
return warnings
def _determine_warning_level(self, remaining_days):
if remaining_days <= 1:
return critical
elif remaining_days <= 3:
return high
else:
return medium
```
四、系统实现关键点
1. 数据准确性保障
- 商品入库时必须准确记录生产日期/保质期
- 采用条码/RFID技术自动采集数据，减少人工录入错误
2. 实时监控机制
- 定时任务（如每天凌晨）扫描全量库存
- 对高风险品类（如短保商品）增加实时监控
3. 多级预警体系
- 黄色预警（提前7天）：提醒关注
- 橙色预警（提前3天）：准备促销方案
- 红色预警（提前1天）：必须处理
4. 智能处理建议
- 根据商品特性推荐处理方式（折扣促销、内部消化、捐赠等）
- 结合历史销售数据预测最佳处理时机
5. 可视化看板
- 临期商品分布热力图
- 损耗趋势分析
- 预警处理时效统计
五、技术实现方案
1. 后端技术栈
- 语言：Python/Java
- 框架：Spring Boot/Django
- 数据库：MySQL（关系型）+ Redis（缓存）
- 定时任务：Quartz/Celery
- 消息队列：Kafka/RabbitMQ（用于异步通知）
2. 前端技术栈
- 管理后台：React/Vue + Ant Design/Element UI
- 移动端：React Native/Flutter（跨平台）
- 数据可视化：ECharts/D3.js
3. 部署方案
- 容器化：Docker + Kubernetes
- 监控：Prometheus + Grafana
- 日志：ELK Stack
六、实施步骤
1. 需求分析与规则制定
- 与采购、仓储、运营部门确定各品类预警阈值
- 制定预警处理流程和责任人制度
2. 系统开发与测试
- 核心模块开发（保质期计算、预警规则引擎）
- 与现有ERP/WMS系统对接
- 模拟数据测试各种边界情况
3. 试点运行
- 选择部分仓库进行试点
- 收集反馈优化规则和界面
4. 全面推广
- 培训各区域仓储人员
- 逐步覆盖所有仓库
- 建立持续优化机制
七、预期效果
1. 损耗降低：预计减少15%-30%的临期商品损耗
2. 运营效率提升：自动化预警减少人工巡检工作量
3. 食品安全保障：避免过期商品流入市场
4. 数据驱动决策：通过历史数据分析优化采购和库存策略
八、扩展功能
1. 智能补货建议：结合临期预警数据优化采购量
2. 动态定价：根据保质期剩余天数自动调整售价
3. 供应链协同：将预警信息同步给供应商实现协同处理
4. 客户营销：针对临期商品向特定客户群推送优惠
通过该系统的实施，叮咚买菜可以实现从被动处理临期商品到主动预防的转变，显著提升供应链管理水平和企业经济效益。
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