随着制造业物流规模扩大,传统人工调度效率低下、车辆空驶率高、地磅计量依赖人工操作导致误差频发。本项目旨在构建数字化物流管理平台,实现运输车辆智能调度、路线优化、无人值守地磅计量及来料出货全流程可视化,解决物流运营成本高、数据不透明、管理效率低的核心痛点,助力企业物流数字化转型。
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随着制造业物流规模扩大,传统人工调度效率低下、车辆空驶率高、地磅计量依赖人工操作导致误差频发。本项目旨在构建数字化物流管理平台,实现运输车辆智能调度、路线优化、无人值守地磅计量及来料出货全流程可视化,解决物流运营成本高、数据不透明、管理效率低的核心痛点,助力企业物流数字化转型。
本系统涵盖四大核心功能模块:
1、车辆调度管理模块 —— 实现运输车辆档案管理、司机信息维护、实时位置追踪与智能调度派单,支持车辆运力分析与利用率统计。
2、智能路线规划模块 —— 基于货物目的地、车辆载重、交通状况自动规划最优运输路线,降低空驶率与燃油成本。
3、无人值守地磅模块 —— 集成地磅硬件实现自动称重、车牌识别、数据实时上传,彻底告别人工录入,杜绝人为误差。
4、来料出货管理模块 —— 覆盖采购入库、生产领料、销售出库全流程,支持库存实时查询、批次追溯与报表分析,实现物流数据全链路数字化。
我的职责: 独立负责系统从零到一的架构设计与全程开发,完成业务需求调研、技术方案选型、数据库设计、核心代码编写及测试上线。协调硬件供应商与业务部门,确保软硬件无缝集成。
技术栈: SpringBoot + SpringCloud 微服务架构,MySQL + Redis 数据层,Vue.js 前端,Docker 容器化部署,华为云 CI/CD 流水线,MQTT 协议对接地磅/车辆 GPS 硬件设备。
亮点难点: 成功解决高并发场景下地磅数据实时同步难题,实现秒级数据入库;采用分布式事务保证库存一致性;系统上线后物流运营效率提升30%,人工成本降低显著。




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