一、库存预警系统核心逻辑
1. 动态阈值设定
- 按商品类别设置安全库存（如叶菜类3天销量，根茎类7天销量）
- 结合历史销售数据（7日/30日移动平均）自动调整预警阈值
- 特殊商品（如节日礼盒）设置独立预警规则
2. 多维度预警机制
```python
示例预警条件判断
def check_inventory(product):
current_stock = product.stock
avg_daily_sale = product.get_avg_sale(days=7)
safety_stock = product.category.safety_days * avg_daily_sale
if current_stock <= safety_stock * 0.8: 黄色预警（80%阈值）
trigger_warning(level=yellow, product=product)
elif current_stock <= safety_stock * 0.5: 红色预警（50%阈值）
trigger_warning(level=red, product=product)
auto_generate_purchase_order(product)
```
3. 智能采购建议
- 基于供应商交货周期（如本地农场24小时，跨省供应商72小时）
- 考虑运输损耗率（叶菜类预设15%损耗）
- 整合市场价格波动数据（如近期批发价上涨10%则提前采购）
二、万象源码部署方案
1. 系统架构
```
生鲜商城系统
├─ 库存管理模块（Spring Boot/Django）
├─ 预警服务（Node.js微服务）
├─ 采购工作流（Camunda BPMN）
└─ 数据看板（ECharts/Metabase）
```
2. 关键技术实现
- 实时库存监控：使用Redis缓存商品库存，通过WebSocket推送变更
- 预警通知：集成企业微信/钉钉机器人，支持分级消息推送
- 自动化采购：通过RPA机器人自动填写供应商系统订单
3. 部署流程（以Docker为例）
```bash
1. 环境准备
docker network create生鲜网络
docker volume create db_data
2. 核心服务部署
docker run -d --name mysql --network生鲜网络 \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=secure123 \
-v db_data:/var/lib/mysql \
mysql:8.0
docker run -d --name inventory-service --network生鲜网络 \
-e DB_HOST=mysql \
-e SPRING_PROFILES_ACTIVE=prod \
registry.example.com/inventory-service:v1.2
3. 预警服务部署
docker run -d --name alert-service --network生鲜网络 \
-e KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=kafka:9092 \
registry.example.com/alert-service:v1.0
```
三、业务闭环实现
1. 预警-采购-验收流程
```mermaid
graph TD
A[库存监控] --> B{库存≤预警阈值?}
B -- 是 --> C[生成采购建议]
C --> D[采购审批]
D -- 批准 --> E[自动下单]
E --> F[供应商发货]
F --> G[冷链运输跟踪]
G --> H[入库验收]
H --> A
```
2. 异常处理机制
- 预警误报：设置人工复核环节（2小时内处理）
- 供应商延迟：自动触发备用供应商列表
- 品质异常：入库时启用AI视觉检测（损耗率超5%自动拦截）
四、优化建议
1. 数据驱动优化
- 每周生成《库存周转率分析报告》
- 每月调整安全库存系数（根据季节波动）
- 每季度评估供应商履约率
2. 技术增强方向
- 引入时序数据库（InfluxDB）优化库存预测
- 部署机器学习模型预测销量（Prophet/LSTM）
- 开发移动端预警看板（UniApp跨平台）
3. 合规性考虑
- 符合《食品安全法》批次追溯要求
- 采购合同电子化存档（区块链存证）
- 预警记录保存不少于3年
五、实施路线图
| 阶段 | 周期 | 交付物 |
|------|------|--------|
| 需求分析 | 1周 | 业务规则文档 |
| 系统开发 | 3周 | 可部署源码包 |
| 数据迁移 | 1周 | 历史库存导入脚本 |
| 用户培训 | 2天 | 操作手册+视频教程 |
| 上线支持 | 2周 | 7×12小时技术支持 |
建议优先部署高损耗率商品（如叶菜类）的预警功能，通过2周试运行优化参数后再全面推广。系统应预留API接口以便未来对接智慧农仓等IoT设备。
广告
