智能制造系统

传统铅酸电池制造企业面临生产过程不透明、质量追溯困难、能耗管控不精准等核心问题。随着环保要求日益严格和市场竞争加剧，企业迫切需要通过数字化手段提升生产效率、确保产品质量一致性、实现全流程追溯管理。项目旨在解决生产计划执行不到位、工艺参数监控缺失、质量数据孤立、设备运行状态不可视等关键痛点。

系统包含生产计划管理、工艺流程管控、生产投料、物料异常管理、流程引擎、工资管理、预警中心、质量管理、设备管理、库存管理、。对于使用者而言，实现了生产计划的精准执行和动态调整、关键工序参数的实时监控和异常预警、从原材料到成品的全流程质量追溯、设备运行状态的可视化管理、库存的实时监控和自动预警、能耗数据的精确采集和分析优化、环保指标的持续监测和合规报告生成等功能。系统还提供了丰富的数据分析和报表功能，帮助管理者进行生产决策和持续改进。

各项目角色参与人数和开发周期：项目团队总计12人，开发周期8个月。其中项目经理1人，系统架构师1人，后端开发工程师5人，前端开发工程师2人，测试工程师2人，运维工程师1人。我作为核心后端开发工程师，主要负责工艺流程管控、生产投料、物料异常管理、流程引擎、工资管理、预警中心等6个关键模块的设计与开发工作。这些模块涉及系统核心业务逻辑，开发难度较高，占据了项目整体工作量的40%左右。
技术栈、架构及亮点难点：
项目采用SpringBoot+MySQL+Redis+RabbitMQ的微服务架构，前端使用Vue3+ElementPlus。我负责的流程引擎模块基于Activiti7设计，支持复杂的工艺流程建模和动态流程调整。工艺流程管控模块通过与现场PLC系统的OPC通信，实现了毫秒级的参数采集和实时监控。生产投料模块采用扫码识别+重量传感器的双重校验机制，确保投料精度。物料异常管理通过规则引擎和机器学习算法，实现了智能异常检测和预警。预警中心基于消息队列和WebSocket技术，实现了多级预警的实时推送。主要难点在于复杂工艺流程的建模抽象、大量实时数据的高效处理以及多系统间的数据同步与一致性保证。