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环节，旨在通过自动化监控商品保质期，提前预警即将过期的商品，减少损耗并保障食品安全。 二、系统架构设计 1.数据层 -商品基础信息表：包含商品ID、名称、规格、保质期(天数)、批次号等 -库存信息表：记录商品当前
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环节，旨在通过自动化监控商品保质期，提前预警即将过期的商品，减少损耗并保障食品安全。
二、系统架构设计
1. 数据层
- 商品基础信息表：包含商品ID、名称、规格、保质期(天数)、批次号等
- 库存信息表：记录商品当前库存量、批次、入库时间
- 预警规则表：可配置的预警阈值(如提前7天、3天预警)
- 预警记录表：存储已触发的预警信息
2. 业务逻辑层
- 保质期计算服务：根据入库时间和保质期计算到期日期
- 预警规则引擎：根据商品类型、存储条件等应用不同预警规则
- 通知服务：多渠道(站内信、短信、邮件)通知相关人员
3. 展示层
- 管理后台预警看板：展示临期商品列表、预警级别
- 移动端提醒：推送通知给采购、仓库管理人员
三、核心功能实现
1. 临期商品计算算法
```python
def calculate_expiry_warning(product_batch):
"""
计算商品批次是否需要预警
:param product_batch: 商品批次信息(包含入库时间、保质期天数)
:return: (是否预警, 剩余天数, 预警级别)
"""
today = datetime.now().date()
expiry_date = product_batch[entry_date] + timedelta(days=product_batch[shelf_life])
days_left = (expiry_date - today).days
根据配置的预警规则确定预警级别
warning_rules = get_warning_rules(product_batch[category])
for rule in sorted(warning_rules, key=lambda x: x[days]):
if days_left <= rule[days]:
return True, days_left, rule[level]
return False, days_left, None
```
2. 定时任务实现
使用Quartz或Spring Scheduler实现每日定时扫描：
```java
@Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?") // 每天凌晨2点执行
public void dailyExpiryCheck() {
List
allBatches = inventoryService.getAllActiveBatches();
for (ProductBatch batch : allBatches) {
boolean shouldWarn, daysLeft, level = expiryCalculator.calculate(batch);
if (shouldWarn) {
warningService.createWarning(batch, daysLeft, level);
notificationService.sendWarningNotification(batch, daysLeft);
}
}
}
```
3. 预警规则配置
支持动态配置不同品类商品的预警规则：
```json
{
"rules": [
{
"category": "乳制品",
"warning_levels": [
{"days": 3, "level": "HIGH", "action": "立即下架"},
{"days": 7, "level": "MEDIUM", "action": "促销处理"}
]
},
{
"category": "鲜肉",
"warning_levels": [
{"days": 1, "level": "CRITICAL", "action": "立即处理"},
{"days": 2, "level": "HIGH", "action": "优先配送"}
]
}
]
```
四、关键技术实现
1. 高效扫描策略
- 采用分批次处理，避免全量扫描影响系统性能
- 对高频动销商品增加扫描频率
- 使用Redis缓存商品基本信息减少数据库查询
2. 多级预警机制
- 一级预警(红色)：1-3天到期，立即下架处理
- 二级预警(橙色)：4-7天到期，启动促销
- 三级预警(黄色)：8-14天到期，监控销售速度
3. 通知系统集成
- 站内信：通过美团买菜商家后台推送
- 短信：对紧急预警发送至仓库管理员
- 邮件：汇总日报发送至采购部门
五、系统优化方向
1. 智能促销建议：基于历史销售数据，推荐最佳促销时机和折扣力度
2. 动态保质期调整：考虑存储条件(温度、湿度)动态调整预警阈值
3. 供应链协同：与供应商系统对接，实现临期商品返厂处理
4. 预测性预警：结合销售趋势预测，提前调整库存
六、实施步骤
1. 需求分析：与采购、仓储、运营部门确认具体需求
2. 系统设计：完成数据库设计和接口定义
3. 开发实现：分模块开发预警计算、规则引擎、通知系统
4. 测试验证：使用历史数据模拟测试预警准确性
5. 上线部署：灰度发布，逐步扩大应用范围
6. 持续优化：根据实际运行效果调整预警规则
七、预期效果
1. 临期商品损耗率降低30%-50%
2. 食品安全事件发生率显著下降
3. 库存周转率提升15%-20%
4. 运营人员处理临期商品效率提高50%
该系统实现需要紧密结合美团买菜的现有业务系统，确保数据准确性和处理时效性，同时需要考虑高并发场景下的系统稳定性。
