项目位于德国卡尔斯鲁厄地区一家中小型电商企业的仓储发货环节。业务痛点：订单来源分散（客户邮件、Excel 表格、手工录入），发票、发货单、快递面单等单据靠人工核对和查找，出入库与库存盘点全靠 Excel 加纸质流转，错漏多、耗时长；随着订单量增长，人工流程成为履约瓶颈。立项旨在把「接单—审单—备货—装箱—制单—出库」全链路数字化：替代 Excel 与纸质单据流转，实现单据自动生成、订单自动归集、库存与作业可视化，并让仓库一线员工直接用手机完成现场作业，最终将订单处理时间缩短约 80%，人工单据查找彻底取消
系统覆盖仓储日常作业全流程：①多渠道订单接入——IMAP 自动收取客户订单邮件并归档附件、移动端表单建单（智能自动填充）、Excel 历史订单批量导入；②三层智能单据提取（成本优化核心）——L1 离线正则规则提取（零成本、秒回）→ L2 多模态大模型文本与扫描件视觉识别 → L3 人工修正工作台，命中即返回、逐层降级，把 AI 调用量与成本压到最低；③订单管理与自动分拣——按地址聚类自动建单、单据自动挂载、齐全度检查（面单/发货单/发票缺一不可）；④装箱方案与齐全度校验，按包裹拆分打印；⑤排班打卡与基础数据管理（日历排班、商品、客户、员工）及「今日待处理」状态流转视图；⑥单据自动生成——发票与发货单按原始版式复刻为 PDF，支持拆箱套打与单订单一键合并打印（页序固定）；⑦快递面单 API 集成，在线出单并自动挂载到订单；⑧手机网页看板（仓库现场即用）与可搜索的订单总览、Excel 导出；⑨统一 SQLite 数据库：删除留痕、改前快照可回退、单文件即备份。
独立负责需求分析、架构设计、开发、测试与上线交付（2026 年 7 月—10 月交付投入使用）。技术栈：Python + Flask + SQLite + REST API（Waitress），Docker 容器化，部署于 Linux 云服务器，nginx + HTTPS、基于角色的登录权限、fail2ban 防护、每日自动备份（14 份轮换）。我完成的核心工作：整体架构与三层提取管线设计（规则优先、大模型兜底、人工工作台收尾）；GLS 快递 REST API 集成，自动生成运输标签、发货单与发票；复杂商业单据的 PDF 版式复刻与套打/合并打印；基于 PIN 的快速认证模块；移动端优先的作业界面。亮点与难点：扫描件/纯文本单据的多模态识别与逐层降级，在保证准确率的同时把 AI 成本最小化；按原始版式还原商业单据并支持拆箱套打；用单一 SQLite 库简化备份与迁移。成果：订单处理时间缩短约 80%，单据查找人工环节清零，百余项自动化回归测试保障每次变更。
评论