AI工业智能制造软件产品系统

一套面向制造企业的 AI智能制造软件系统，适合工厂、车间、设备管理、质量管理、研发管理等场景使用。

系统不是单一工具，而是围绕制造企业日常管理流程设计，包含：
1. 生产排程
支持订单、工序、设备、班次、产能、换型时间等因素管理，可根据生产约束生成排程计划，帮助企业减少人工排产压力，提高计划协同效率。
2. 智能运维
支持设备台账、运行状态、异常记录、维修任务、故障知识库等功能，可结合AI进行故障分析、维修建议、异常预警和运维知识问答。
3. 质量追溯
支持从订单、批次、工序、物料、设备、人员、检测记录等维度进行追溯，方便企业在出现质量问题时快速定位原因、查看责任链路和处理记录。
4. 研发助手
可用于工艺文件、技术规范、研发资料、产品知识库的智能问答，帮助研发、工艺、质量人员快速查询资料、生成文档、辅助分析问题。
5. 管理驾驶舱
支持生产进度、设备状态、质量指标、异常统计、订单完成率、产能利用率等数据看板展示，方便管理层实时掌握工厂运行情况。
系统可根据企业实际业务进行定制开发，比如食品、医药、机械加工、电子制造、装备制造、新能源零部件等行业都可以做适配。
支持内容包括：
系统需求梳理、原型设计、功能开发、AI知识库接入、大模型对接、数据看板、私有化部署、演示系统搭建等。
适合想做制造业数字化、AI智能工厂、车间管理系统、生产排程系统、质量追溯系统、设备运维系统的企业或项目方咨询。

技术栈
后端：Node.js >=20（CommonJS），基于原生 http 模块实现服务（未使用 Express/Koa）。
前端：原生 HTML + CSS + JavaScript，通过 fetch 调用 API，localStorage 存储登录态。
数据存储：文件型持久化，运行态数据落盘到 data/runtime-data.json（含 .tmp/.bak 写入保护），无 MySQL/Redis 等外部数据库。
鉴权与安全：Bearer Token 会话机制、PBKDF2-SHA256 密码校验、RBAC 权限控制、滑动窗口限流、安全响应头、可配 CORS。
日志审计：应用日志 logs/app.log + 审计日志 logs/audit.log（JSON 行日志）。
测试：node:test + assert 单元测试；自定义功能测试与性能测试脚本（scripts/tests）。
运维与配置：.env 配置（端口、限流、日志、只读模式等），npm 脚本启动与检查，PowerShell 演示/联调脚本。
技术架构

架构形态：单体应用 + 前后端一体部署。一个 Node 进程同时提供静态页面和业务 API。
分层设计：接入层(router)、业务层(core/engine + schedule-engine)、数据层(repository)、基础能力层(util: auth/security/logger/response)。
业务模块：围绕五大模块组织能力：生产排程、设备运维、质量追溯、产品设计、经营驾驶舱。
核心流程：前端页面调用 /api/* -> 路由做鉴权/限流/参数校验 -> 业务引擎计算（排程、预校验、重排、派工、追溯、推荐）-> Repository 读写运行数据 -> 返回结果并记录审计。
调度特色：支持主数据管理、两阶段排程（制造/包装）