一、库存预警系统核心功能设计
1. 动态阈值设置
- 支持按水果品类（如苹果、香蕉）设置独立预警阈值
- 可配置季节性调整（如夏季西瓜周转率提升30%）
- 支持按供应商/仓库分区设置差异化阈值
2. 智能预警机制
- 实时库存监控：每15分钟同步一次各仓库库存数据
- 多级预警：
- 黄色预警（库存≤3天销量）
- 红色预警（库存≤1天销量）
- 紧急预警（库存≤12小时销量）
- 预警方式：
- 系统内弹窗提醒
- 短信/邮件通知采购负责人
- 企业微信/钉钉机器人推送
3. 智能补货建议
- 基于历史7天销售数据+天气因素（如雨天销量下降20%）
- 供应商交货周期计算（如A供应商需提前48小时下单）
- 运输损耗补偿（香蕉运输损耗率5%，建议补货量=预警量×1.05）
二、万象源码部署方案
1. 技术架构选择
- 前端：Vue3 + Element Plus（响应式管理界面）
- 后端：Spring Cloud Alibaba（微服务架构）
- 数据库：MySQL（主库）+ TiDB（分布式从库）
- 缓存：Redis Cluster（支持百万级QPS）
2. 关键模块实现
```java
// 预警服务核心代码示例
@Service
public class InventoryAlertService {
@Autowired
private InventoryRepository inventoryRepo;
@Scheduled(fixedRate = 900000) // 每15分钟执行
public void checkInventory() {
List
products = inventoryRepo.findAllActive();
products.forEach(product -> {
double currentStock = product.getStock();
double dailySales = salesService.getAvgDailySales(product.getId());
double daysCover = currentStock / dailySales;
if (daysCover <= 0.5) {
alertService.triggerEmergencyAlert(product);
} else if (daysCover <= 1) {
alertService.triggerCriticalAlert(product);
}
});
}
}
```
3. 部署优化要点
- 容器化部署：使用Docker + Kubernetes实现弹性伸缩
- 监控体系：
- Prometheus + Grafana监控系统健康度
- ELK日志分析系统
- 灾备方案：
- 双活数据中心部署
- 每日全量备份+实时增量备份
三、补货流程优化
1. 自动化补货工作流
```mermaid
graph TD
A[预警触发] --> B{预警级别?}
B -->|紧急| C[自动创建加急采购单]
B -->|普通| D[生成补货建议单]
C --> E[优先分配物流资源]
D --> F[采购员审核]
F -->|通过| G[自动发送至供应商系统]
F -->|拒绝| H[记录拒绝原因并重新计算]
```
2. 供应商协同
- 开放API接口与供应商系统对接
- 实现EDI电子数据交换
- 区块链技术确保采购合同不可篡改
四、实施路线图
1. 第一阶段（1-2周）
- 完成现有系统数据迁移
- 部署基础预警功能
- 培训采购团队使用系统
2. 第二阶段（3-4周）
- 实现智能补货算法
- 完成与3家主力供应商系统对接
- 优化移动端预警推送
3. 第三阶段（持续）
- 引入机器学习优化预警阈值
- 开发销售预测模块
- 建立供应商绩效评价体系
五、预期效益
1. 库存周转率提升25-40%
2. 缺货率下降60-80%
3. 采购人工成本降低30%
4. 水果损耗率控制在3%以内
建议部署前进行压力测试，模拟节假日高峰期（如春节前）的并发访问场景，确保系统稳定性。同时建立AB测试机制，对比不同预警阈值对补货效率的影响，持续优化算法参数。 
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