在传统仓储管理中，临期商品的识别与处理一直是困扰企业的难题。人工盘点效率低、误差率高，往往导致商品过期或滞销，造成巨大浪费。随着AI技术的飞速发展，这一痛点终于迎来突破性解决方案。

AI视觉识别技术通过高精度摄像头与深度学习算法，能够实时扫描货架上的商品条码与生产日期。系统自动比对预设的效期阈值，一旦发现临近保质期的商品，立即触发预警机制。这种非接触式识别方式，不仅大幅提升了检测效率，准确率更是高达99.8%。

WMS（仓储管理系统）与AI视觉的深度融合，让效期管理实现全流程自动化。当商品入库时，系统自动记录生产日期；在库内流转过程中，智能货架持续监控商品状态；出库环节则优先调配临期商品。某零售企业应用该技术后，临期商品损耗率降低67%，库存周转率提升40%。

这项技术的核心优势在于其自适应能力。AI模型能够学习不同商品的销售周期特征，动态调整预警阈值。例如对生鲜类商品设置7天预警，对干货类商品设置30天预警。同时，系统生成的效期热力图，可直观展示各区域商品临期风险等级。

未来，随着5G与物联网技术的普及，AI视觉识别将实现仓储管理的全域覆盖。从单品识别到整托盘点，从静态检测到动态追踪，智能效期预警正在重新定义现代仓储的标准。企业只需一次技术升级，就能获得持续的降本增效回报。