一、功能概述
　　
　　临期商品预警系统是美团买菜供应链管理中的重要组成部分，旨在通过智能化管理减少商品损耗，提高运营效率，保障食品安全。该功能能够自动识别即将过期的商品，并及时通知相关人员采取促销、调拨或下架等措施。
　　
　　 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
　　- 库存动态数据库：实时记录各仓库/门店的商品库存数量及位置
　　- 预警规则配置库：可配置不同商品类别的预警提前天数阈值
　　
　　 2. 业务逻辑层
　　- 临期计算引擎：根据当前日期、生产日期和保质期计算剩余保质期
　　- 预警规则引擎：应用配置的规则判断是否触发预警
　　- 通知分发引擎：根据商品位置和类型选择合适的通知渠道
　　
　　 3. 应用层
　　- 预警监控看板：可视化展示临期商品分布情况
　　- 移动端通知：推送消息给相关运营人员
　　- 自动化处理建议：提供促销、调拨等处理方案
　　
　　 三、核心功能实现
　　
　　 1. 临期商品识别算法
　　```python
　　def calculate_expiry_status(production_date, shelf_life_days, current_date=None):
　　 """
　　 计算商品保质期状态
　　 :param production_date: 生产日期(datetime)
　　 :param shelf_life_days: 保质期天数(int)
　　 :param current_date: 当前日期(datetime)，默认为当天
　　 :return: (剩余天数, 是否临期, 是否过期)
　　 """
　　 if current_date is None:
　　 current_date = datetime.now()
　　
　　 expiry_date = production_date + timedelta(days=shelf_life_days)
　　 remaining_days = (expiry_date - current_date).days
　　
　　 is_near_expiry = remaining_days <= CONFIG.get(near_expiry_threshold, 7)
　　 is_expired = remaining_days < 0
　　
　　 return remaining_days, is_near_expiry, is_expired
　　```
　　
　　 2. 预警规则配置
　　```json
　　{
　　 "rules": [
　　 {
　　 "category": "生鲜肉类",
　　 "threshold_days": 3,
　　 "notification_channels": ["app_push", "sms"],
　　 "auto_action": "start_discount"
　　 },
　　 {
　　 "category": "乳制品",
　　 "threshold_days": 5,
　　 "notification_channels": ["app_push"],
　　 "auto_action": "none"
　　 }
　　 ]
　　}
　　```
　　
　　 3. 实时预警处理流程
　　1. 数据采集：从WMS系统获取最新库存数据
　　2. 临期计算：对每个SKU执行保质期状态计算
　　3. 规则匹配：根据商品类别匹配预警规则
　　4. 预警生成：对符合条件的商品生成预警记录
　　5. 通知分发：通过预设渠道通知相关人员
　　6. 自动化处理：执行预设的自动处理动作（如启动促销）
　　
　　 四、技术实现要点
　　
　　 1. 数据同步机制
　　- 采用CDC(变更数据捕获)技术实时同步库存数据
　　- 建立增量更新机制，减少全量扫描压力
　　- 使用消息队列(如Kafka)解耦数据生产和消费
　　
　　 2. 计算优化
　　- 对热门商品采用缓存机制减少重复计算
　　- 使用分布式计算框架(如Spark)处理大规模库存数据
　　- 实现增量计算，只处理数据变更部分
　　
　　 3. 通知系统设计
　　- 支持多通道通知(App推送、短信、邮件、企业微信)
　　- 实现通知去重和频率控制
　　- 提供通知确认和反馈机制
　　
　　 五、界面设计
　　
　　 1. 预警监控大屏
　　- 实时展示临期商品数量及分布
　　- 按仓库/门店/品类多维度分析
　　- 趋势图表展示临期商品变化
　　
　　 2. 移动端预警列表
　　- 按紧急程度排序的临期商品列表
　　- 商品详情(图片、名称、剩余天数、位置)
　　- 一键处理按钮(促销、调拨、下架)
　　
　　 3. 预警规则配置界面
　　- 可视化规则配置界面
　　- 批量导入导出功能
　　- 规则测试模拟功能
　　
　　 六、测试与部署
　　
　　 1. 测试方案
　　- 单元测试：覆盖核心计算逻辑
　　- 集成测试：验证与库存系统的数据同步
　　- 性能测试：模拟高峰期数据处理能力
　　- 用户验收测试：确保业务场景覆盖
　　
　　 2. 部署策略
　　- 灰度发布：先在部分区域试点运行
　　- 监控告警：建立系统健康度监控
　　- 回滚机制：确保出现问题时可快速恢复
　　
　　 七、运营与优化
　　
　　1. 效果评估：跟踪预警后商品损耗率变化
　　2. 规则优化：根据实际效果调整预警阈值
　　3. 用户反馈：收集运营人员使用反馈持续改进
　　4. 智能学习：基于历史数据优化预警模型
　　
　　 八、预期效益
　　
　　1. 减少15%-30%的商品损耗
　　2. 提高库存周转率10%-20%
　　3. 提升食品安全管理水平
　　4. 优化用户体验，减少过期商品售出风险
　　
　　该系统实现需要与美团现有的供应链系统、库存管理系统、通知系统等进行深度集成，建议采用微服务架构确保各模块的独立性和可扩展性。