连锁餐饮企业通常拥有几十到数百家门店，总部下设区域经理、门店店长、维修/保洁供应商等角色。传统管理模式下，门店巡检依赖纸质检查表或微信群汇报，问题上报不统一，照片、整改记录分散，总部无法及时掌握各门店食品安全、设备运行、卫生状况和整改进度。设备报修往往通过电话或微信联系维修人员，维修过程不透明，处理时效无法考核，容易造成门店停业损失和食安风险。
本系统面向连锁餐饮总部的运营部、品控部、工程部及第三方服务商，用于统一管理门店日常巡检、问题上报、工单派发与整改验收。典型使用流程为：总部制定月度或季度巡检计划并配置检查模板，区域经理按计划到店检查，通过手机端填写检查项、拍照上传问题；门店店长也可随时上报设备故障、卫生问题；系统根据问题类型和门店区域自动或手动派单给对应维修或保洁人员；维修人员接单后处理并上传完工照片，店长或区域经理确认后工单关闭。总部通过数据看板查看各门店问题数量、整改率、平均处理时长、供应商响应时效等指标，并可导出Excel报表用于绩效考核。
该场景强调流程标准化、多角色协同和数据可追溯，不依赖任何AI能力，适合作为Python后端项目的典型案例，能够充分展示开发者在权限设计、状态流转、异步任务、定时任务、文件管理和报表统计方面的综合能力。
组织与权限管理
支持总部、区域、门店三级组织架构，按角色分配菜单权限和数据权限。区域经理只能查看所辖门店，维修人员只能查看被指派的工单。
门店档案管理
维护门店基础信息、营业状态、地址、店长、所属区域、维修供应商等。
巡检模板配置
总部可自定义检查项、分值、扣分规则、是否必传照片，支持按食安、设备、卫生等分类。
巡检计划与任务
按周期生成巡检任务，可指定门店、检查人、截止时间，任务到期前自动提醒。
巡检执行与问题上报
移动端H5填写检查项、评分、拍照上传，自动生成问题记录；支持门店店长自主上报问题。
工单派发与流转
问题记录可一键转为工单，按问题类型自动分派或人工选择维修/保洁人员。工单状态包括待接单、处理中、待验收、已完成、已驳回，支持驳回后重新派单。
时效提醒与通知
对超时未接单、未处理、未验收的工单进行站内消息、短信或企业微信提醒。
数据看板与报表
总览问题数量、整改率、平均处理时长、门店问题排行、供应商响应时效；支持按时间、区域、门店、问题类型筛选并导出Excel。
操作日志
记录关键操作，便于审计追溯。
后端采用Python 3.10 + Django 4.2 + Django REST Framework构建RESTful API，使用JWT进行身份认证，并通过Django权限系统扩展RBAC模型，实现菜单级和数据级权限控制。数据库采用MySQL 8.0，核心表包括门店表、用户表、角色表、权限表、巡检模板表、巡检计划表、巡检任务表、巡检明细表、问题记录表、工单表、工单流转日志表、消息通知表等。通过外键关联保证数据一致性，对高频查询字段如门店ID、工单状态、创建时间建立联合索引，优化列表查询性能。
Redis用于缓存门店基础数据、用户权限信息和登录Token，降低数据库压力；同时作为Celery的消息中间件。Celery + Celery Beat实现异步任务和定时任务，包括巡检计划自动生成、工单超时扫描、消息通知发送、月度报表生成等。文件上传采用OSS对象存储，前端直传后回传URL，问题照片和完工凭证统一管理。
系统接口遵循前后端分离模式，前端使用Vue.js 3 + Element Plus，通过Axios调用API。移动端H5适配手机浏览器，支持拍照上传和表单填写。接口文档使用drf-spectacular自动生成Swagger文档，便于前后端联调。
部署方面，使用Docker Compose编排Nginx、Gunicorn、MySQL、Redis、Celery Worker、Celery Beat等容器，Nginx负责静态资源与反向代理，Gunicorn启动Django服务，Celery Worker处理异步任务，Celery Beat负责定时任务。生产环境配置HTTPS、日志轮转和数据库自动备份。通过GitLab CI/CD实现测试环境自动部署。
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