核心价值：为汽车零部件制造商构建从生产订单到发货质检的全链路数字化质量追溯系统，实现物料、批次、质检报告的100%精准关联，问题追溯时间从小时级降至分钟级。 项目难点与解决方案： * 挑战一：BOM物料清单结构复杂，版本管理困难 * 解决方案：设计版本化BOM管理模块，支持物料清单的增量更新和快照对比，确保每个生产批次都有据可查。 * 挑战二：多工厂、多租户数据隔离与权限控制 * 解决方案：采用基于Schema的数据隔离方案，在保证数据安全的同时，简化跨工厂的数据统计与分析。 * 挑战三：与第三方系统（如MES、WMS）高效集成 * 解决方案：设计统一API网关，定义标准数据接口，降低系统间耦合度，提高集成效率和可维护性。 技术架构亮点： * 架构：领域驱动设计，六边形架构 * 关键技术：Redis缓存，RabbitMQ消息队列，IdentityServer4认证授权 * 前端：Vue.js + Element UI，支持复杂表单和可视化看板

核心价值：为企业质量检验部门实现无人化、秒级响应的报告审核，将单份报告审阅时间从 10分钟缩短至10秒，效率提升60倍，年节省人力成本约35万元。 项目难点与解决方案： * 挑战一：报告格式不一，传统OCR识别率低 * 解决方案：采用计算机视觉技术，先对报告进行版式分析和关键区域定位，再使用OCR引擎进行精准提取，使识别准确率从70%提升至98%以上。 * 挑战二：审阅逻辑复杂，需模拟专家决策 * 解决方案：设计规则引擎+AI模型的双重校验流程。规则引擎处理明确标准，AI模型负责处理模糊逻辑和异常检测，确保审阅结果的可靠性。 * 挑战三：高并发下的系统响应延迟 * 解决方案：采用.NET Core微服务架构，结合异步编程和内存缓存，将系统核心响应时间优化至200毫秒以内，支持百份报告同时处理。 技术架构亮点： * 后端：ASP.NET Core Web API, Entity Framework Core * AI集成：Python CV模型服务，通过gRPC与.NET服务高效通信 * 部署：Docker容器化，基于Kubernetes编排，实现高可用性