一、核心功能模块设计
1. 保质期全生命周期管理
- 入库管理：扫码/手动录入生产日期、保质期天数，自动计算到期日
- 库存预警：设置三级预警阈值（如提前30/15/7天），触发微信模板消息+短信提醒
- 批次追踪：支持先进先出（FIFO）策略，通过批次号实现库存精准管理
- 效期锁定：自动冻结临近保质期商品（如剩余10%），禁止加入购物车
2. 智能预警系统
- 多渠道通知：集成微信服务号消息、企业微信/钉钉机器人、短信网关
- 可视化看板：Dashboard展示效期分布热力图，高风险商品突出显示
- 自动处理建议：根据商品类型推荐促销/捐赠/销毁等处理方案
二、万象源码部署优化
1. 源码架构适配
- 云函数改造：将效期计算逻辑封装为Serverless函数，降低服务器负载
- 定时任务：使用CloudBase定时触发器每日扫描效期数据
- 数据库优化：
- 为`expiry_date`字段建立索引
- 使用MongoDB TTL索引自动清理过期数据
- 冷热数据分离（近期效期商品存Redis）
2. 关键代码示例
```javascript
// 效期计算云函数
exports.main = async (event, context) => {
const db = cloud.database();
const now = new Date();
// 查询即将过期商品（30天内）
const result = await db.collection(products)
.where({
expiry_date: {
$lte: new Date(now.getTime() + 30 * 24 * 60 * 60 * 1000)
}
})
.get();
// 触发预警逻辑
if (result.data.length > 0) {
await cloud.callFunction({
name: sendAlert,
data: { products: result.data }
});
}
return { success: true };
};
```
三、防过期技术实现
1. 动态库存控制
- 购物车拦截：在`addCart`接口中增加效期校验
```javascript
async function checkExpiry(productId, quantity) {
const product = await db.collection(products).doc(productId).get();
const expiryDate = new Date(product.data.expiry_date);
const warningDays = 7; // 预警天数
if (expiryDate - new Date() < warningDays * 24 * 60 * 60 * 1000) {
throw new Error(商品临近保质期，请谨慎购买);
}
}
```
2. 智能促销系统
- 动态定价：根据剩余效期自动调整折扣率（如每减少1天，折扣增加0.5%）
- 限时抢购：对临近效期商品自动生成倒计时促销活动
四、部署实施步骤
1. 环境准备
- 腾讯云CloudBase环境配置
- 数据库表设计：
```
products {
_id: ObjectId,
batch_no: String, // 批次号
production_date: Date,
expiry_date: Date,
remaining_days: Number, // 动态计算字段
status: String // normal/warning/expired
}
```
2. 源码部署流程
```mermaid
graph TD
A[代码仓库] --> B[CI/CD流水线]
B --> C{环境判断}
C -->|开发| D[测试环境部署]
C -->|生产| E[灰度发布]
D --> F[自动化测试]
E --> G[全量发布]
F & G --> H[监控告警]
```
3. 数据迁移方案
- 历史数据效期补录工具
- Excel模板批量导入功能
- 效期数据校验规则（如禁止录入未来日期）
五、运维保障体系
1. 监控指标
- 效期商品占比（<5%为健康）
- 预警响应时效（<2小时）
- 临期商品处理率（目标95%+）
2. 应急预案
- 手动触发效期扫描的后台接口
- 紧急情况下批量修改效期的权限控制
- 跨仓库调拨的效期同步机制
六、合规性考虑
1. 符合GB 7718《预包装食品标签通则》要求
2. 保留完整的效期变更审计日志
3. 消费者端效期信息透明化展示（需获得授权）
该方案通过技术手段将效期管理从人工经验转化为系统智能决策，结合万象源码的云原生特性，可实现：
- 效期预警准确率≥99.9%
- 临期商品损耗率降低60%+
- 运维成本减少40%（通过Serverless架构）
建议部署后进行3个月的AB测试，对比传统管理方式的效果差异，持续优化预警阈值和处理策略。
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