项目构建

## 1. 项目概述 ### 1.1 项目背景 为PCBA生产加工企业开发一套完整的MES（制造执行系统），集成ERP功能，实现生产制造全流程数字化管理，提升生产效率和质量管控水平。 ### 1.2 系统目标 - 实现生产制造全流程数字化管理 - 提供完整的ERP功能支持 - 建立产品和物料全程追溯体系 - 集成防错料扫描和智能货架管理 - 支持标签打印功能 ## 2. 功能需求 ### 2.1 ERP模块 #### 2.1.1 订单管理 - 客户订单录入、修改、删除 - 订单状态跟踪（待生产、生产中、已完成、已发货） - 订单优先级管理 - 订单变更历史记录 - 订单成本核算 #### 2.1.2 采购管理 - 供应商信息管理 - 采购计划制定 - 采购订单管理 - 采购成本控制 - 供应商评估 #### 2.1.3 库存管理 - 原材料库存管理 - 半成品库存管理 - 成品库存管理 - 库存预警设置 - 库存盘点功能 - **智能货架对接** - 智能货架状态监控 - 货架位置管理 - 自动上下架操作 - 货架容量预警 - 货架使用率统计 #### 2.1.4 财务管理 - 成本核算 - 收入管理 - 费用管理 - 财务报表生成 - 财务分析 ### 2.2 生产制造模块 #### 2.2.1 生产计划管理 - 生产计划制定 - 产能分析 - 生产排程 - 计划调整 - 计划执行监控 #### 2.2.2 生产执行管理 - 工单管理 - 生产进度跟踪 - 设备状态监控 - 人员管理 - 生产异常处理 #### 2.2.3 防错料扫描系统 - **PDA扫码功能** - 物料条码扫描 - 工单条码扫描 - 设备条码扫描 - 实时防错验证 - **防错料验证** - 物料与工单匹配验证 - 物料批次验证 - 物料有效期验证 - 设备与物料匹配验证 - **扫描记录管理** - 扫描历史记录 - 错误记录统计 - 扫描效率分析 - 异常情况报警 #### 2.2.4 质量控制 - 质量检验标准管理 - 检验记录管理 - 不合格品处理 - 质量统计分析 - 质量改进建议 ### 2.3 追溯管理模块 #### 2.3.1 产品追溯 - 产品批次管理 - 产品生产记录 - 产品检验记录 - 产品流向跟踪 - 产品召回管理 #### 2.3.2 物料追溯 - 物料批次管理 - 物料使用记录 - 供应商追溯 - 物料流向跟踪 - 物料质量追溯 ### 2.4 标签打印模块 #### 2.4.1 物料标签打印 - 物料条码标签设计 - 批量标签打印 - 标签模板管理 - 打印历史记录 - 标签内容验证 #### 2.4.2 产品外箱标签打印 - 产品外箱标签设计 - 发货标签打印 - 标签模板管理 - 打印历史记录 - 标签内容验证 #### 2.4.3 标签管理系统 - 标签模板库 - 标签格式配置 - 打印机管理 - 打印任务队列 - 打印状态监控 ## 3. 非功能需求 ### 3.1 性能需求 - 系统响应时间：页面加载时间 < 3秒 - 并发用户数：支持100个并发用户 - 数据处理能力：日处理订单1000+，生产记录10000+ - 系统可用性：99.5% ### 3.2 安全需求 - 用户身份认证和授权 - 数据加密传输 - 操作日志记录 - 数据备份和恢复 - 防SQL注入和XSS攻击 ### 3.3 可用性需求 - 界面友好，操作简单 - 支持多浏览器兼容 - 响应式设计，支持移动端 - 提供操作帮助和提示 - 错误信息清晰明确 ### 3.4 兼容性需求 - 支持主流浏览器（Chrome、Firefox、Safari、Edge） - 支持Windows、Linux、macOS操作系统 - 支持移动端访问 - 支持PDA设备扫码 - 支持智能货架设备对接 ## 4. 技术架构 ### 4.1 系统架构 - 采用前后端分离架构 - 微服务架构设计 - RESTful API接口 - 数据库读写分离 ### 4.2 技术栈 - 前端：React + TypeScript + Ant Design - 后端：Node.js + Express + MySQL - 缓存：Redis - 消息队列：RabbitMQ - 文件存储：阿里云OSS ## 5. 模块划分 ### 5.1 前端模块 - 用户管理模块 - 订单管理模块 - 采购管理模块 - 库存管理模块 - 生产管理模块 - 质量管理模块 - 追溯管理模块 - 标签打印模块 - 财务管理模块 ### 5.2 后端模块 - 用户认证服务 - 订单服务 - 采购服务 - 库存服务 - 生产服务 - 质量服务 - 追溯服务 - 标签打印服务 - 财务服务 - 文件服务 ## 6. 开发计划 ### 6.1 第一阶段（4周） - 项目基础框架搭建 - 用户认证系统 - 基础数据管理 ### 6.2 第二阶段（6周） - ERP核心功能开发 - 订单管理 - 采购管理 - 库存管理 ### 6.3 第三阶段（8周） - 生产制造功能 - 防错料扫描系统 - 质量管理 - 智能货架对接 ### 6.4 第四阶段（4周） - 追溯管理 - 标签打印功能 - 财务管理 ### 6.5 第五阶段（2周） - 系统集成测试 - 性能优化 - 部署上线 ## 7. 风险评估 ### 7.1 技术风险 - 新技术学习成本 - 系统集成复杂度 - 性能优化挑战 ### 7.2 项目风险 - 需求变更风险 - 进度延期风险 - 人员变动风险 ### 7.3 风险应对 - 制定详细的技术方案 - 建立变更管理流程 - 加强团队沟通协作 ## 8. 成功标准 ### 8.1 功能标准 - 所有核心功能正常运行 - 系统性能满足要求 - 用户体验良好 ### 8.2 质量标准 - 代码质量达标 - 测试覆盖率 > 80% - 缺陷率 < 5% ### 8.3 时间标准 - 按计划完成开发 - 按时部署上线 - 及时响应用户反馈

人工智能技术的快速发展正在重塑客户服务模式。元睿信息基于智谱AI、DeepSeek等国内领先的大语言模型框架，打造了新一代智能客服系统。该系统深度融合自然语言处理（NLP）和机器学习技术，具备精准语义理解、多轮对话管理和智能学习能力，可为企业提供全天候、高效率的智能客户服务支持。我们的智能客服系统支持多渠道接入（如网站、小程序、微信公众号等），该系统适用于电商、教育、金融等多个行业，能够大幅降低人工成本，提高客户满意度，助力企业构建更高效的客户服务体系。

（1）测试： 1.参与需求评审，提取测试要点，编写测试计划 2.设计测试用例并搭建测试环境 3.执行相关模块的测试用例并跟踪测试结果 4.编写维护软件说明文档及测试报告 5.对于日常各类问题的查询、处理及跟踪提交详细报告 （2）产品： 1.收集客户需求，对客户需求进行分析，形成文档 2.参与需求评审，依据软件设计规范，进行系统设计，指导软件开发 确保产品质量 3.输出产品设计所需的思维导图、产品设计文档、交互原型等 （3）实施以及运维： 1.制定软硬件实施计划、项目现场软硬件实施等工作 2.在实施计划的约束下，协调公司相关资源，完成相关事实工作（包含系统安装、用户培训、系统上线、系统试运行等。） 3.配合跟踪产品使用情况、搜集用户需求等。 4.对软件系统、硬件系统以及数据库进行相应维护、升级，对客户反映的问题进行解答与处理

本方案面向三坐标测量仪生产厂家，用于汽车零部件产线检测。本方案与PLC、传感器配合，可由检测工人通过实体按键操作检测，检测结果以图像形式实时显示在屏幕上。软件可进行硬件校零，设置测量偏移值、操作时间倒计时、测量结果保存并自动导出、历史结果查询、分级权限操作。软件已按照客户要求进行了几次迭代，使用方便

产品介绍：针对投前研究的分析工作平台,旨在为风控、投资及研究等部门提供相关业务支持。平台覆盖债券定价及利差分析、信用评级与管理、债券跟踪与预警、债券投资池管理等固收业务流程所需功能，此外提供市场行情、宏观分析及市场统计等日常统计分析功能模块。 技术栈：Spring Boot,xxl-job, Redis, RabbitMQ, ORACLE、websocket、Flowable

1、解决了企业内部文件管理的问题，将文档可以按照类型或者业务进行分类规划 2、根据权限动态分配账号，不同角色管理不同的文件内容，同时支持部分文件的在线预览功能 3、所有的操作都有日志记录 3、动态设置网盘文件的大小 4、支持多平台部署系统，包括windows的IIS部署、linux系统下的.net core方式部署

核心优势 ✅ 高效开发：比传统编程快5-10倍，适合敏捷迭代和MVP验证。 ✅ 降低门槛：业务人员也可参与搭建，减少对专业开发者的依赖。 ✅ 灵活扩展：支持自定义代码嵌入，满足复杂业务需求。 ✅ 多端适配：一次开发，多端发布（Web、App、小程序等）。 典型应用场景 企业内部系统：OA、CRM、ERP等管理后台。 数据可视化：拖拽生成动态报表、大屏看板。 流程自动化：审批流、工单系统等BPM场景。 快速原型：创业公司或产品经理验证创意

1 通用APP开发方案，QT QUICK一次开发，适配所有常用终端设备。 2 使用最新成熟技术开发跨平台的APP，对移动端设备适配度高，相比其它方案，使用C++做为后端处理语言，确保高性能和高效率。 3 使用C++处理低层逻辑和实现网络功能，性能有保证，使用qml实现前端UI，js实现前端逻辑，并提供方便的途径实现前后端模块交互，对开发人员技术要求高，但兼顾了性能和开发效率，以及优秀的跨平台能力。

本项目建成后主要满足创新创业联合办公、创业孵化、产业升级消费、国际化交流，新业态交互体验、商务社交、城市休闲等多元复合功能，集众创空间、孵化器、加速器于一体，作为全生态的创新创业创造基地新中心。 1、解决了园区智慧化办公 2、园区内有餐厅、商户超市，解决了线下排队购买的困境，更智能化 更便捷 3、 园区物业缴费，电梯维修等工作线上智能化

项目简介 **金融数据管理平台**是一款专业级金融合同管理和计算工具，专为解决金融机构和企业财务部门在融资管理中面临的复杂计算问题而设计。本人独立开发完成核心功能，现寻求合作伙伴或出售源代码。 **技术栈**：Python + Tkinter + SQLite + Pandas **开发进度**：核心功能已完成，可直接使用 ## ✨ 核心功能亮点 ### 1️⃣ 精确的利率计算引擎 - ✅ **支持LPR浮动利率**：自动查询最近LPR，精确计算利率 - ✅ **复杂调息规则**：支持多种调息周期和调息日 - ✅ **首笔提款日机制**：支持以首笔提款日为基准的利率确定 - ✅ **固定利率支持**：支持全期固定利率不调息 ### 2️⃣ 强大的还本付息计算 - ✅ **多笔放款支持**：一个合同下支持多笔放款独立计算 - ✅ **灵活还本方式**：按计划还本、利随本清、到期一次还本 - ✅ **多样付息方式**：定期付息、利随本清、复利计息、还本时结清利息 - ✅ **自定义付息日**：支持自定义各种付息日期组合 ### 3️⃣ 特殊业务场景支持 - ✅ **信托特殊结息**：支持信托业务特有的结息规则 - ✅ **同日还本付息**：正确处理同一天既有还本又有付息的情况 - ✅ **多担保情况**：支持记录和显示多种担保情况 ### 4️⃣ 完善的报表功能 - ✅ **融资台账**：自动生成融资台账，显示担保情况和起止日期 - ✅ **汇总还本付息表**：查看所有合同的还本付息明细 - ✅ **数据导出**：支持Excel/CSV格式导出 ## ? 目标客户 - **金融机构**：银行、信托公司、租赁公司、小贷公司 - **企业财务部门**：大中型企业的资金管理部门 - **投资管理公司**：私募基金、资产管理公司 - **财务咨询公司**：为客户提供融资规划服务的咨询机构 ## ? 商业价值 1. **提高工作效率**：自动化复杂计算，节省大量人工时间 2. **降低错误风险**：精确计算避免人工错误，降低财务风险 3. **优化决策支持**：提供准确的现金流预测，辅助融资决策 4. **满足合规需求**：符合金融监管要求的精确计算和报表

工程项目管理系统 介绍 工程项目管理系统实现工程管理行业的项目立项、招投标、项目规划、预算成本、合同、进度、财务、材料、设备、采购、劳务分包、机械、质量、安全、物联网全寿期一体化管理。核心阶段跨越前期商务、中期实施、后期成本利润自动核算，同时围绕工程物料进行ERP统一管理。 特点 项目全生命周期管理 以项目为中心，实现:项目立项阶段→项目跟进阶段→项目投标阶段→合同签约阶段→项目实施阶段→项目售后阶段→项目结案阶段，项目全生命周期的管理。 建立统一的工程编码规则和台帐管理 解决基础数共享问题,保证了数据的一致性。系统通过建立统一的工程编码规则和台帐管理系统,支持各建设项目的业主、监理、承包商以及工程建设主管部门的协同管理,很好地解决了基础数据共享问题,保证了数据的一致性。 以预算为中心实现项目成本利润核算 以项目为中心，通过全项目生命周期的过程管理，以预算为中心实现项目收入（合同收入，签证收入），成本（材料成本，分包 成本，人工成本，费用成本，资金成本，分摊成本及其它），利润的自动核算 项目360°可视化及各维度统计报表 通过系统数据化的积累形成企业内部的大数据平台，通过多个维度对数据的挖掘实现风险预警并为经营提供决策参考 以项目为中心建立点线面体的流程管理体系 点:岗位/角色；线：业务流程线；面：项目的各个阶段；体：项目工作流程化→流程数据化→数据可视化；理清公司各部门岗位职责，同时实现工作流程的标准化，逐渐从依靠人到依靠流程做事

通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力，提升物流运作效率、自主研发可控性强，解决企业个性化流程问题，业务财务数据一站式数据服务，可自定义可视化报表，帮助决策管理，提供科学依据，可接入deepseek进行数据分析，自定义AI知识库

✨ 项目亮点 1. 前沿技术栈 - 基于 React + Ant Design 构建，采用 TypeScript 严格类型控制 - 集成 ECharts 动态可视化与 Mock.js 高效数据模拟 2. 高扩展架构 - 模块化设计，已实现「数据看板」「商品列表」等核心模块 - 预留 API 对接入口，可快速接入真实业务系统 ? 当前阶段 - 已完成：商品列表展示、数据看板框架 - 开发中：物流跟踪、消息推送模块 - 规划中：多语言支持、AI辅助功能 ? 潜在应用场景 ? 电商后台：快速扩展库存管理/促销系统 ? 医疗管理：适配病历数据可视化需求 ? 教育系统：轻松对接考勤/成绩模块 注：本演示版聚焦「技术可行性验证」，实际业务逻辑需根据需求调整

项目描述：领导开发的高性能模拟信号采集系统，支持多通道实时数据采集与分析。该系列产品采用 USB/TCP 双通信方式，具备高达 125MHz 的采样率和 10MB/s 的数据传输能力，支持最多8通道并行采集和伪差分模式，满足工业级信号采集精度要求。 项目职责：作为技术负责人全面主导上位机软件架构设计、核心功能开发及性能优化，同时负责二次开发SDK的设计与维护，为客户提供定制化解决方案 技术栈：Qt、C/C++、QCustomPlot、vcpkg、spdlog、boost-asio、fftw、libusb、yaml-cpp 主要工作： 设计并实现模块化架构，通过抽象接口层实现对不同型号 DAQ 设备的统一管理 开发高性能原生 C++ SDK 动态库，提供跨平台API接口，支持上位机调用及 C# 等语言的二次开发 优化大数据量实时处理算法，解决高速采集下的数据处理瓶颈问题 项目成果： 通过条件编译机制实现单一代码库适配5种不同型号 DAQ 设备，降低维护成本80%，提高开发效率 重构 QCustomPlot 渲染引擎，突破显示限制，实现上亿数据点的流畅可视化，性能提升300% 优化触发模式数据处理速度，数据显示速度从300ms/次提升至实时采样 创新设计基于本地缓存的持续采集模式，突破内存限制，将连续采集时长从分钟级提升至小时级 开发高效文件转换系统，支持 txt、csv、bin 等多种格式无损转换，数据处理速度提升 50% 集成并优化 fftw 库的 FFT 算法实现，将频谱分析速度提高 5 倍，确保实时频域分析不落后于采集速度

本系统是参照某公司的校园管理系统重新开发的。 1、后台服务器：Linux下的vs code开发的webapi应用，使用docker部署到服务器； 2、前端：使用Visual Studio开发的MVC的； 3、移动端：使用Android Studio开发的，包括： （1）使用AgentWebView开发的专用浏览器； （2）为了方便使用，开发了离线版的App； （3）为每个教室开发专用的电子班牌； 4、软件系统主要功能包括： （1）学生德育考评系统； （2）教师教学评测系统； （3）班级评选系统； （4）班级精细化管理系统； （5）选修课管理系统； （6）听评课系统； （7）后勤管理系统； （8）后勤物资管理系统； 等等

本系统是一套面向企事业单位及政府机构的网络安全防护平台，集成了多种安全防护、检测与响应功能，旨在提升信息系统的安全防护能力，防止网络攻击、数据泄露与系统入侵等安全风险 系统通过对网络流量、主机行为、应用层通信等多维度的数据进行实时监控与智能分析，实现对以下关键安全能力的支持： 威胁检测与预警：基于特征识别与行为分析，实时识别木马、蠕虫、勒索病毒等恶意行为； 漏洞扫描与资产管理：自动化识别系统与应用的安全漏洞，并建立动态资产清单； 入侵防御与访问控制：提供深度包检测（DPI）与访问控制策略，阻断非法通信； 日志审计与可视化：收集并分析系统日志、网络日志等关键数据，支持图形化展示与合规审计； 态势感知与响应联动：基于大数据与AI技术，识别安全态势变化并联动防护策略，快速响应攻击事件。

本项目旨在优化物流中心的运营效率，通过引入先进的算法和机器人技术，实现快递的智能化分拣。这些机器人将根据预设的算法，自动识别和分类包裹，从而大幅提高分拣速度和准确性。相比传统的人工分拣方式，机器人分拣不仅减少了人力成本，还降低了错误率，确保了物流中心的高效运作。此外，通过实时数据分析和调整，机器人系统能够不断优化分拣流程，进一步提升整体运营效率。这种智能化的解决方案将为物流中心带来显著的经济效益和竞争优势。

技术架构：vue3、vue-router、bootstrap-vue-next、node.js、mongoose、koa 项目描述：ai大模型对话、在线书签文件夹，支持微信登录、微信支付。响应式设计、适配所有屏幕大小。轻量级，性能极佳，项目前端打包大小仅约300KB 个人职责：需求设计、前后端开发、服务器部署等

为全球人力资源商业化数据、医疗健康、知识付费领域提供分销服务的互联网科技公司，也是致力于通过数字科技突破效率边界，构建全球个人数据商业价值互联数据云平台，提供全球个人数据资产变现需求端到供应端的一站式服务平台。专注AI+医疗、AI+家政、AI+获客的全域数据模型开发应用，通过为生活服务、医疗健康等行业提供数字化业务场景的建设和运营整合数据资源，赋能全国3亿多中小企业、8千多万电商商家实现数字化转型升级，增强综合盈利能力，并持续深入挖掘不同垂直领域的数字产业边界。

本项目脚手架快速搭建web服务。基于epoll/poll/select + c + cmake +react19 +vite 5 +antd。 本项目特点：基于epoll，轻量级，资源消耗少，跨平台（linux/windows）。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。