仓库管理系统

2025-12-15 10:27:23

行业：企业内部管理、物流仓储

载体：网站、小程序

技术：Java、Vue

业务和功能介绍

立项背景：传统仓库管理多依赖人工记录与纸质单据，存在库存数据更新不及时、出入库流程混乱、盘点效率低下等问题。这些问题容易导致库存积压或缺货，增加企业运营成本，无法满足现代化仓储高效、精准的管理需求。
立项目标：搭建一套数字化仓库管理系统，实现库存数据实时同步、出入库流程标准化、盘点自动化，降低人工操作失误率。同时提升仓库周转效率，为企业决策提供精准的库存数据支撑，助力降本增效。
核心功能模块
基础信息管理模块
维护仓库、货位、商品、供应商、客户等基础数据。支持数据的新增、修改、删除、查询，是系统运行的基础保障。
出入库管理模块
覆盖采购入库、销售出库、调拨出入库、退货出入库等全场景流程。支持扫码录入商品信息，自动生成出入库单据，实时更新库存数量。
库存管理模块
提供库存实时查询、库存预警、库存盘点功能。支持设置商品安全库存阈值，库存低于阈值时自动提醒；盘点时可生成盘点清单，自动对比账面与实际库存差异。
报表统计模块
自动生成库存台账、出入库明细、库存周转率等报表。支持报表导出与打印，为企业运营分析和决策提供数据依据。
3. 业务流程，功能路径描述
以采购入库业务流程为例，功能路径为：基础信息管理→供应商信息维护→采购入库申请→扫码录入商品与货位→生成采购入库单→库存管理→库存数据更新→报表统计→入库明细报表查询。

项目实现

前端层：以 Vue 为核心构建 SPA（单页应用），通过路由匹配项目菜单（销售管理、采购管理等），实现页面组件化渲染与交互。
后端层：以 Spring Boot 为基础搭建 RESTful API 服务，按菜单模块拆分业务接口（如库存管理接口、应收与收款接口），同时集成权限控制、数据校验等通用能力。
数据层：通过 MySQL 存储菜单对应业务数据（如库存、订单、供应商信息），利用 ORM 框架实现数据持久化。
交互层：前后端通过 HTTP/HTTPS 协议通信，前端用 Axios 调用后端 API，实现菜单功能的数据交互与状态同步。

示例图片视频

尘埃

24小时内活跃

方向：前端-Web前端、后端-Java、

交付率：100.00%

查看主页

相似推荐

python源代码加密混淆-python源代码加密混淆

（一）定制化Python爬虫开发 1. 全场景数据采集定制 - 支持网页、APP接口、小程序、API接口等多源数据采集，适配静态页面、动态JavaScript渲染（Vue/React）、反爬机制（验证码、IP封锁、Cookie验证）等复杂场景。 - 可定制数据字段提取、格式转换（Excel/CSV/JSON/数据库直连）、定时采集、增量更新等个性化需求。 2. 反爬策略深度适配 - 内置IP池自动切换、User-Agent随机伪装、请求频率控制、Cookie池管理等基础反爬方案； - 针对高难度反爬场景（滑块验证、短信验证、设备指纹识别），提供定制化破解方案，确保爬虫稳定运行。 3. 爬虫性能优化 - 支持多线程、多进程、异步协程（aiohttp）优化，提升采集效率； - 实现断点续爬、异常重试、日志监控功能，避免数据丢失，便于问题排查。（二）高强度代码加密混淆 1. 多层级混淆防护 - 基础混淆：变量名/函数名/类名随机替换（支持自定义规则）、代码逻辑打乱、冗余代码插入、注释清空； - 进阶混淆：控制流扁平化（嵌套分支重构）、指令乱序、字符串加密（Base64/AES/RC4）、常量加密隐藏； - 高强度混淆：虚拟机保护（将核心逻辑转为自定义字节码）、反调试（禁止断点调试、检测调试工具）、反编译防护（防止PyInstaller打包后被反编译）。 2. 爬虫专属混淆优化 - 针对爬虫核心逻辑（请求参数构造、反爬策略、数据解析算法）重点加密，避免核心思路泄露； - 保留爬虫运行效率，混淆后不影响采集速度与稳定性。 3. 多格式输出支持 - 支持.py源码直接混淆、.pyc字节码加密、PyInstaller打包后exe/elf文件加固，适配Windows、Linux、Mac多系统。（三）附加增值服务 1. 售后技术支持：提供1-3个月免费bug修复、爬虫反爬策略更新适配、混淆方案优化； 2. 个性化定制：根据客户需求整合代理IP、验证码识别接口、云存储等第三方服务； 3. 教程文档配套：提供混淆后代码使用说明、爬虫部署教程、常见问题排查手册。三、服务优势 1. 技术专业性：深耕Python爬虫与代码安全领域，适配各类复杂场景，拒绝“通用化模板”，每单均为定制开发； 2. 安全可靠性：加密混淆方案经过多轮反编译、反调试测试，确保代码难以破解，爬虫稳定抗封； 3. 高效响应：快速对接需求，明确开发周期（简单需求1-3天，复杂需求3-7天），支持加急开发； 4. 灵活合作：支持“爬虫开发+加密混淆”一站式服务，也可单独承接爬虫开发或代码混淆需求，按需求定价。四、适用客户 - 开发者/编程爱好者：需要定制特定场景爬虫，或希望保护自己的爬虫代码不

智能表单助手系统（中国华能驻场项目）

立项原因：传统企业办公流程中，员工填写各类业务表单（如用车申请、物资领用）需反复查找字段、手动输入，耗时长、易出错，且流程割裂。行业场景：在大型能源国企的数字化转型背景下，存在大量标准化业务流程需提效。本项目针对华能内部办公场景，通过对话式AI实现“口述即填表”，将传统纸质/电子表单流程升级为智能交互流程，提升员工体验与行政效率。

餐饮数据分析专家系统-Mobo

该产品定位为“餐饮数据分析专家系统”，背景是餐饮门店数据（菜品、利润、库存、指标波动等）分散且分析门槛高，依赖人工出报表效率低。目标是让经营人员用自然语言直接发起分析，系统自动生成专业提示词并调用数据接口获取结构化结果，再通过多模型分层分析输出可读的 Markdown 报告。核心模块包括：专家模式（提示词选择/自动生成、SSE实时日志、深度报告）、助理模式（多轮对话、历史保存、图片上传分析）、提示词库管理（prompt.json）、报告下载与展示。典型流程：前端选择/生成提示词→后端按ID加载prompt→调用报表API取数并做空结果重试→按菜品整合并分块并行分析→汇总生成报告→前端展示与保存对话

智能目标检测与训练管理平台

随着工业 4.0 与智能制造的快速发展，目标检测技术在质量检测、安防监控、自动驾驶等领域的需求呈爆发式增长。然而，传统的深度学习模型训练流程存在以下痛点：技术门槛高: 需要专业的 AI 工程师进行数据标注、模型训练与调参流程碎片化: 数据管理、训练执行、模型部署分散在不同工具中资源利用率低: GPU 资源调度缺乏可视化管理，成本难以控制本项目旨在打造一个低代码、可视化、一站式的目标检测平台，让业务人员也能快速构建和部署AI 检测模型。 #### 1️⃣ 数据集管理模块 - 支持多种标注格式导入（YOLO、COCO、VOC） - **智能图像预处理**: 自动缩放至 640×640，保持宽高比 - 异步批量处理，支持万级样本数据集 - 数据增强配置：旋转、翻转、色彩抖动等 #### 2️⃣ 模型训练引擎 - 基于 **Ultralytics YOLOv8/v11** 系列模型 - 可视化超参数配置：epochs、batch_size、learning_rate 等 - **实时训练监控**: loss 曲线、mAP 指标、GPU 利用率 - 智能错误诊断：GPU 内存溢出自动提示解决方案 #### 3️⃣ 检测推理服务 - 单图/批量图像检测 - 置信度阈值可调节 - 检测结果可视化与导出 - RESTful API 接口，支持第三方系统集成

管理后台-AI内容生成平台

1、立项背景：本项目基于公司内部人员需求，开发一个AIGC管理后台 2、软件功能：（1）项目管理 --项目列表（2）翻译管理 --分类 --术语 --翻译规则 --翻译列表 --翻译详情 --翻译助手（3）配音管理 --情感音色 --配音列表 --SparkTTS合成&复刻 --F5TTS复刻 --生成音乐（4）AI --模型（5）3D模型 --模型列表（6）配置管理 --语言