一、功能概述
临期商品预警系统旨在帮助叮咚买菜有效管理库存，减少因商品过期导致的损耗，提高运营效率并保障食品安全。该系统通过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。
二、系统架构设计
1. 数据层
- 商品基础信息库：存储商品名称、规格、批次号、生产日期、保质期等
- 库存数据库：实时记录各仓库/门店的商品库存数量及位置
- 预警规则库：配置不同品类商品的预警阈值（如提前3天、7天等）
2. 业务逻辑层
- 保质期计算模块：根据生产日期和保质期计算到期日期
- 预警判断模块：对比当前日期与到期日期，判断是否触发预警
- 通知处理模块：生成预警信息并推送至相关人员
3. 展示层
- 管理后台：预警信息展示、处理进度跟踪
- 移动端APP：配送员/仓库人员接收预警任务
- 短信/邮件通知：关键预警信息实时推送
三、核心功能实现
1. 商品保质期管理
```python
class Product:
def __init__(self, product_id, name, production_date, shelf_life_days):
self.product_id = product_id
self.name = name
self.production_date = production_date 生产日期(datetime)
self.shelf_life_days = shelf_life_days 保质期(天)
@property
def expiry_date(self):
return self.production_date + timedelta(days=self.shelf_life_days)
def days_until_expiry(self, current_date=None):
if current_date is None:
current_date = datetime.now()
return (self.expiry_date - current_date).days
```
2. 预警规则引擎
```python
class WarningRuleEngine:
def __init__(self):
self.rules = {
fresh: 3, 生鲜类提前3天预警
dairy: 5, 乳制品提前5天预警
frozen: 7, 冷冻品提前7天预警
default: 3 默认提前3天
}
def get_warning_threshold(self, category):
return self.rules.get(category, self.rules[default])
def should_warn(self, product, current_date=None):
if current_date is None:
current_date = datetime.now()
category = self._get_product_category(product.product_id)
threshold = self.get_warning_threshold(category)
return product.days_until_expiry(current_date) <= threshold
```
3. 预警任务生成
```python
class WarningTaskGenerator:
def __init__(self, inventory_service, rule_engine):
self.inventory_service = inventory_service
self.rule_engine = rule_engine
def generate_daily_warnings(self):
current_date = datetime.now()
inventory = self.inventory_service.get_all_inventory()
warning_tasks = []
for item in inventory:
product = item[product]
if self.rule_engine.should_warn(product, current_date):
warning_tasks.append({
product_id: product.product_id,
product_name: product.name,
location: item[location],
quantity: item[quantity],
days_left: product.days_until_expiry(current_date),
expiry_date: product.expiry_date.strftime(%Y-%m-%d)
})
return warning_tasks
```
四、预警处理流程
1. 数据采集：
- 每日定时扫描库存数据
- 实时更新商品出入库信息
2. 预警判断：
- 计算每件商品的剩余保质期
- 对比预警规则阈值
3. 预警生成：
- 生成预警任务列表
- 按优先级排序（剩余天数少的优先）
4. 通知分发：
- 仓库人员：APP推送+短信
- 采购部门：邮件汇总报告
- 管理层：每日预警概览
5. 处理跟踪：
- 记录预警处理状态（待处理/已处理/忽略）
- 跟踪商品最终处理方式（促销/退货/销毁）
五、技术实现要点
1. 定时任务：
- 使用Celery或Quartz实现每日定时扫描
- 关键商品可配置实时预警
2. 数据存储：
- 使用时序数据库存储商品保质期历史数据
- Redis缓存频繁访问的预警规则
3. 通知系统：
- 集成短信网关（阿里云/腾讯云）
- 企业微信/钉钉机器人通知
4. 可视化看板：
- 展示临期商品分布热力图
- 预警处理时效分析
- 损耗率趋势分析
六、扩展功能建议
1. 智能促销建议：
- 根据商品类别和剩余保质期推荐促销策略
- 自动生成折扣方案
2. 供应链联动：
- 预警信息同步至供应商系统
- 自动触发退货流程
3. 预测模型：
- 基于历史数据预测临期商品数量
- 优化采购计划
4. 用户端展示：
- 标记"临近保质期"商品
- 提供特别折扣吸引购买
七、实施计划
1. 第一阶段（1个月）：
- 完成基础数据收集和系统架构设计
- 开发核心预警逻辑
2. 第二阶段（2周）：
- 实现通知系统和基础可视化
- 内部测试环境部署
3. 第三阶段（1个月）：
- 试点门店上线
- 收集反馈优化规则
4. 第四阶段（持续）：
- 全渠道推广
- 持续优化算法和规则
通过该系统的实施，叮咚买菜可有效降低商品损耗率，提高库存周转效率，同时保障消费者购买到新鲜的商品，提升用户满意度。
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