工业软件

1. 方案面向对象与问题解决 本方案面向中小型制造企业,特别是缺乏专业IT团队的传统工厂。这些企业普遍存在职工信息管理混乱、订单跟踪困难、库存状态不透明等痛点。通过本系统,企业管理者可以实时掌握职工配置、订单进度和库存状况,实现生产流程的数字化管理,提升运营效率,降低管理成本。 2. 相比市场常规方案的特点 相比传统的Excel表格管理或昂贵的ERP系统,本方案具有显著优势:首先,采用轻量级Spring Boot架构,部署简单,维护成本低,特别适合预算有限的中小企业;其次,系统界面采用现代化响应式设计,操作直观友好,员工培训成本低;第三,支持多条件智能搜索和实时数据统计,管理者可以快速获取关键信息;最后,系统具备完整的CRUD功能,支持数据的增删改查,确保信息的准确性和时效性。 3. 方案产品组成与技术选型 本方案采用B/S架构,前端使用Thymeleaf模板引擎配合CSS3实现响应式界面,后端基于Spring Boot框架构建RESTful API,数据层采用JPA进行对象关系映射,数据库选用MySQL保证数据安全性和稳定性。系统包含职工管理、订单管理、库存管理三大核心模块,支
140Java工业软件
一、系统概述​ 工厂 MES 生产管理系统是面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统,它通过信息传递,对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。当工厂中有实时事件发生时,MES 能对此及时作出反应、报告,并利用当前的准确数据对它们进行约束和处理。这种对状态变化的迅速响应使得 MES 能够减少企业内部没有附加值的活动,有效地指导工厂的生产运作过程,提高工厂及时交货的能力,改善物料的流通性能,提高生产回报率。​ 二、核心功能​ (一)生产计划与排程管理​ MES 系统接收企业 ERP 系统下达的生产计划,结合工厂实际生产资源(设备、人力、物料等)状况,进行精细化排程。通过高级排程算法,综合考虑订单优先级、交货期、设备产能、工艺流程等因素,自动生成最优的生产作业计划,将生产任务精确分配到具体的车间、产线、设备和时间段,确保生产有序进行,提高设备利用率和生产效率。同时,支持计划的动态调整,当出现订单变更、设备故障、物料短缺等突发情况时,系统可快速重新排程,最大限度减少对生产进度的影响。​ (二)生产过程监控​ 利用物联网技术,将生产现场的各类设备(如数控机床、自动化生产线、传感器等)
650Java工业软件
工业场景需要客户端显示,本方案可以轻松实现VUE界面展示功能 1、用户需要在客户端展示业务数据 2、客户端运行的环境复杂,如各类windows系统和linux系统,甚至是嵌入式系统 3、需要跨平台维护界面功能 很多产品选择界面是QT,但本方案推荐界面是VUE,界面更好看而且通用性更新 只要可以运行浏览器的平台,都可以通过VUE展示,而且VUE编译打包之后是JS脚本, 不需要像QT一样,在每个平台下重新编译 采用前后端分离,后端代码采用restful API结构,mvc模型编码,非常方便嵌入自己的 业务 支持http和https模式,基于restful API开发,追从目前的微服务架构
850C/C++工业软件
匠联是一款由全控机电科技自主研发的工业物联网(IIoT)边缘服务系统。它定位于工业现场与云端之间的“边缘层”,旨在解决工业设备数据采集难、协议繁杂、实时性要求高、系统集成复杂等痛点,为智能制造、设备远程监控、能源管理、预测性维护等场景提供强大、灵活且高效的边缘计算与数据处理能力。 核心功能:高速采集 、自定义脚本、对外提供丰富的API接口、仪表盘功(采用开放的Web开发模式 + API驱动 + 委托发布的创新架构)
180C#物联网
1、该主板集成了液晶显示、按键处理、CPU卡应用功能、RFID感应卡应用功能、打印机、条码扫描应用等功能。在加油机里负责客户的人机交互、卡处理、交易的生成,同时跟其它加油机板块如计控主板、核心板等通过CAN总线进行通讯,传输数据。 2、本工程采用VS CODE作为开发工具,以C语言为基础进行开发,主要面向客户是中石化、社会加油站等客户,实际应用数量超过10万块,极少有异常反馈。
160C/C++工业软件1000.00元
软件系统实现车辆从进厂、取样、计量、收发货、出厂各业务环节信息共享、业务环节相互验证、物流实时监控,充分利用信息化工具提高物流管理的效率和可控度;实现取样业务视频监控,取样信息、视频信息、照片信息与物流信息一一对应,通过取样和物流记录能够回放该车次取样和物流的视频录像和抓拍照片;控制操作预留远程自动采样功能;具备就地机上自动、手动控制两种方式。上位机能接收、显示并打印工况信息、装载高度、进给值、采样点、车箱号、时间信息、故障显示、班号等信息,并可根据实际需要进行设置,设备具备对车箱进行自动识别的功能。采样满足随机采样的要求。能实现对单车进行采样点数量控制,采样深度定点控制,采样深度随机控制。
570C/C++作业/任务调度
基于C#和.Net技术,参与开发EasyBIM(二三维一体的施工图软件)软件,负责基于D3D11、SharpDX技术的三维引擎研发;负责建立基于模板方法模式和观察者模式机制的建筑电气模块的底层机制,并基于MVVM的WPF技术,负责建筑电气的主要功能研发;基于递归、DFS、二分法等图论算法,负责部分建筑电气模块的智能化功能的上层开发;基于ODA技术和D3D图形引擎,对智能建造(管线综合)模块进行技术支持;基于三层架构技术对云数据库和本地数据库进行搭建和应用;基于自研软件,进行过部分项目的照明模型和配电网络模型的设计及搭建
1720C#3D图形处理库10000.00元
1. 协议栈开发专精:10年+专注通信协议栈开发,尤其擅长层二(L2)协议设计与优化, 包括MAC层调度、信道管理、数据封装/解封装等核心模块开发。 2. 深度技术积累:精通GSM/TD-SCDMA/TD-LTE层二协议栈全链路开发,熟悉3GPP标准, 能快速定位协议兼容性、吞吐量优化等复杂问题。 3. 嵌入式协同能力:具备层二协议与硬件(如基带芯片、射频模块)的联合调试经验,确 保协议栈高效运行于资源受限的嵌入式环境。
570C/C++电话/通讯/IM聊天
项目背景:化工行业面临 “双碳” 政策强制要求(如 2025 年重点企业碳排放强度下降 18%),各基地普遍存在碳排放数据采集零散(依赖人工填报,准确率不足 60%)ESG 披露缺乏数字化工具等痛点。目标为打造覆盖 “数据采集 - 分析 - 决策” 的全链路碳管理系统,助力企业满足政策合规要求并挖掘绿色生产价值。 1.需求定义 ▶ 深度调研走访2家化工生产基地,梳理出能源消耗(水 / 电 / 蒸汽)、物料流转(原材料采购 - 生产 - 废弃物处理)、设备排放(窑炉、反应釜)等核心场景的数据采集需求;将基地和总部迫切需求 “数据监控”“碳指标可视化” “改质沥青碳足迹实时追踪” 作为核心功能优先级。 2.产品设计 搭建碳排放量核算模型(覆盖 ISO14064 标准),设计碳排因子公式,系统自动计算 Scope1/2/3 排放。 开发碳指标可视化看板(含碳强度、减排趋势、合规预警等 15 + 图表),支持管理层决策。 3.项目成果 ▶ 成果量化:实施16个工厂,碳排放数据透明度提升 :自动采集数据占比从 40% 提升至 80%,人工填报工作量减少 60%,数据准确率提升。 ▶ 碳管理
1050SAAS1000.00元
绿能项目主要面向建筑能源管理行业,特别是针对那些致力于实现节能减排、提高能源利用效率的现代智能建筑。该软件适用于商业楼宇、工业厂房、学校、医院等多种业务场景,帮助管理者实时监控建筑内的能源消耗情况,及时发现并解决能耗问题,从而实现绿色可持续发展。 能项目根据功能需求被细分为系统总览模块、电池状态模块、环境监测模块、光伏系统模块、新风系统模块。 项目的技术: 底层使用自研物联网平台作为项目的底层支撑,能够实时收集建筑内各种设备的数据,并进行高效传输和存储。前端Vue框架,实现了数据的动态绑定和组件化开发。
150C#时序数据库
流量监测平台产品系统
1.本方案面向流量监测场景,解决传监测中存在的三大核心问题: 实时监测缺失:通过MQTT协议实现工控机数据秒级采集,WebSocket确保前端界面毫秒级更新 数据分析滞后:集成ECharts动态图表与MySQL历史数据库,支持压力/沙比等关键参数的实时趋势分析与历史回溯 多维度监控困难:首创"四维监控体系"(压力+沙比+用砂量+用水量)结合4路视频流,构建全景式作业视图 2.方案创新性体现在: ▶ 混合架构设计:分层架构保证模块解耦,微服务思想提升横向扩展能力(如独立部署MQTT消息处理服务) ▶ 双协议数据管道:MQTT+WebSocket组合实现99.9%消息可达率(MQTT保活机制+WebSocket断线重连) ▶ 内存状态映射:基于ConcurrentHashMap的油井状态表,配合事件驱动机制实现全系统状态同步 ▶ 轻量化前端:Thymeleaf模板引擎+jQuery动态渲染,无需复杂框架即可实现10万+数据点流畅展示 ▶ 配置热更新:通过@ConfigurationProperties实现动态区域配置加载,支持不停机调整监测参数 3.核心技术矩阵: 后端
720Java工业软件
为物流控股有限公司设计并开发基于Spring Cloud的分布式风控管理系统,通过动态预警规则配置、跨系统数据拉取、自动化风险处理流程,实现全链路风险监控与闭环管理,覆盖客户信用、库存积压、合同履约、收入成本对比等核心业务场景。(1)通过nacos实现服务注册与配置中心统一管理。 (2)通过aviator和nacos开发规则引擎,实现预警规则的动态配置 (3)使用OpenFeign实现跨子系统接口调用以获取实时数据,响应时间在1s以内。 (4)基于GateWay统一鉴权,拦截非法请求。 (5)通过rabbitMQ实现异步解耦与事件驱动通信,确保预警的处理不会阻碍业务的正常运行,同时也可以避免因数据处理不及时导致的数据丢失。 (6)通过APA机器人对公司财务系统抓取银行数据,替代人工每日的繁琐操作提高财务人员工作效率。 (7)根据报表需求进行多表联查的sql的编写,提高报表生成效率。 通过echart开发可视化图表,更加直观感受数据的变化
750Java工业软件
打印机修复大师,智能识别打印机品牌及型号自动安装官方驱动,一键连接打印机: 1、打印机一键连接电脑 2、打印机报错一键修复 3、支持惠普/佳能等100+品牌 4、打印机驱动自动安装 5、打印机驱动搜索下载 6、操作简单傻瓜式安装 打印机修复大师不仅解决了客户的驱动问题,还提供了丰富的功能,让客户免除了大量繁琐的操作。这些功能都非常实用,让客户对打印机的使用更加得心应手。真的是一款全能型的打印机辅助软件!
850Java微服务框架
单人完成前后端开发,面向企业使用的微服务。由个人在一定程度的ai辅助下,独立完成Next.js前端,以及包括Flask后端的开发。核心功能包括:支持账号密码登录、会话管理和权限控制的用户认证系统 ;用户个人信息管理 ;带权限控制的月报发布与评论系统 ;以及消息通知功能 。后台管理端将实现舰队成员数据的高级搜索、信息管理与数据导出 。项目技术栈采用 Next.js 14、TypeScript 及 Ant Design Pro 等现代技术。
310Python工业软件6000.00元
本项目是为丰田汽车厂定制开发的“方向盘无线角度检测系统”,解决的是汽车在出厂前方向盘角度是否安装准确的问题。 系统利用手机陀螺仪配合自研算法,实现对方向盘角度的精准检测,并具备以下核心功能: * 自动识别方向盘左右打角、回正情况; * 对中功能,判断是否处于出厂标准状态(如 ±9 度); * 一键重置、上传检测结果到数据库; * 完全无线部署,便于工厂作业人员使用。 本系统已实际应用于丰田汽车工厂,提高了检测效率和准确率,规避了人工误差。 技术栈包含:Vue 前端、原生 JS、HTML5 传感器接口、后端 Python/FastAPI、MySQL。 备注: 该项目为商业外包项目,已在客户处上线使用。 因商业保密协议和项目已结束,演示地址已失效,无法提供演示地址,还望理解。
720Python汽车7000.00元
物流系统产品系统
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。
520Python项目构建500.00元
小胖蜂工单宝产品系统
本系统主要服务与机加工行业,主要用于工单管理跟踪。提供极简式操作,透明化生产看板、自动化预警、数据化绩效考核,不良品精准分析等关键功能。各种精确化的报表数据,提供多端使用,微信公众号,手机app, 电视大屏都可以使用。员工端可进行生产上下级,报工等,管理员可实时跟踪工单流转情况。使用本系统将大大降低企业生产遇到的繁忙繁琐的工作。
580Java工业软件
准时交货系统(如ERP和MES)通过数字化整合供应链和生产流程,确保订单高效履行,其核心用处包括: ‌提升客户满意度与忠诚度‌:按时交付满足客户时间需求,增强品牌信任和承诺兑现能力‌ ‌优化运营效率与成本‌:减少延误引发的额外运输、退货及投诉处理费用,实现成本节约‌ ‌强化市场竞争力‌:在激烈竞争环境中,准时交货作为差异化服务,成为争取客户订单的关键优势‌ ‌精准生产计划调度‌:通过MRP和CRP功能自动协调订单、物料、设备与人员,提高计划可执行性和稳定性‌ ‌物料供应可视化监控‌:实时库存预警和采购触发,降低缺料风险,确保生产按时启动‌ ‌生产过程动态调整‌:集成MES系统实时监控进度,及时预警瓶颈并优化工单安排,保障交付可控性‌ ‌跨部门协同作业‌:打破信息孤岛,实现销售、采购、生产等环节实时同步,减少沟通延误‌ ‌数据驱动持续优化‌:分析订单履行数据,识别延期原因并改进流程,提升长期交付能力‌
530Java工业软件
工业CT扫描控制软件,具备对射线源、探测器、运动控制系统的综合管理,同时提供数据采集、图像处理以及分析功能. 模块化设计 系统采用模块化设计,将功能划分为以下核心模块: - UI模块:用户界面层,负责与用户交互 - 数据模块:数据处理与管理层 - 通信模块:设备通信层,负责与硬件设备交互 - 算法模块:图像处理与分析算法 - 系统模块:系统服务与管理 - 文件模块:文件管理与存储 - 工具模块:辅助工具与实用功能 - 扩展模块:第三方集成与扩展功能 设计模式 系统采用多种设计模式,实现UI与数据的分离: - MVC/MVVM模式:实现界面与业务逻辑的分离 - 工厂模式:创建各类组件实例 - 观察者模式:实现模块间的通信与数据同步 - 策略模式:灵活切换各类算法实现 - 单例模式:对关键系统组件进行全局管理 - 命令模式:实现可撤销操作和操作历史 - 适配器模式:兼容不同设备接口
480C/C++Visual Studio Code 扩展
1. 目标用户/业务方: 企业全球电商业务(如商城、海外电商平台) 供应链与仓储管理团队(依赖库存数据进行商品调拨、销售预测) 财务与风控团队(需精准库存数据对账,避免资金损失) 2. 核心问题: 高并发与稳定性:全球多机房库存服务面临流量洪峰(如新品发售),原有物理机架构扩容慢、故障恢复难。 数据一致性与安全:百亿级库存流水数据存在MySQL健壮性风险(如主从延迟、数据丢失)。敏感数据(如库存调拨记录)需提升加密等级(KeyCenter升级)。 业务效率瓶颈:ToC订单寻仓算法未考虑跨区调货成本,导致物流费用高。虚拟库存数据差异(如超卖/少卖)缺乏实时监控手段。 3. 相比于市场常规方案,本方案有哪些特点 特点1: 架构设计方面,市场常规方案是物理机部署,静态资源分配。本方案创新点:物理机部署,静态资源分配 容器化(Matrix)+ 微服务,秒级扩缩容,支撑大促流量,灰度发布、熔断降级等SRE能力集成。 特点2: 数据治理方面,市面常规方案是单一机房MySQL,定期人工核对差异,多机房DB治理+KeyCenter加密。本方案采用分库分表+分布式事务优化,百亿数据查询性能提升30%
480PHPERP10000.00元
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