程序聚合软件案例智享食堂——校园一体化点餐配送平台-校园一体化点餐配送平台

智享食堂——校园一体化点餐配送平台-校园一体化点餐配送平台

2025-07-11 17:13:37

行业：外卖跑腿

载体：小程序

技术：Python、Axure RP

业务和功能介绍

专为高校场景打造的“食堂点餐+即时配送+数字营销”智慧解决方案，解决学生用餐痛点，赋能食堂降本增效,下课高峰食堂排队超20分钟，30%学生因等待放弃就餐；
传统外卖平台抽佣高达25%，食堂利润被挤压。
雨天/夜间宿舍区无餐食服务，学生需求未被满足；
校外外卖无法入校，配送最后一公里中断。
菜品浪费率超15%，缺智能销量预测工具；
学生偏好数据缺失，菜单更新滞后。
1. 多模式点餐系统
功能1：NFC碰一下点餐，手机贴桌贴秒开小程序，黑暗环境无障碍操作，陈香贵牛肉面（日均交易翻3倍）
功能2：多人协同点餐，同桌扫码合并订单，实时同步菜品选择，温县川香阁（节省1名服务员/月）
功能3:预约订餐,提前1天锁定套餐，食堂按量备餐减少浪费,普陀长者助餐（提前预订率87%）
2. 会员与营销引擎
分层权益体系：
9.9元月卡享5折（参考德克士，复购率提升40%）；
积分兑免费配送券，绑定高频用户。
裂变营销：
“拼单免配送费”：宿舍组团下单，老带新占比达35%；
消费后弹券：“满15减3”限时券，核销率28%。
3. 智能调度与分账
配送优化：
系统按宿舍楼聚类订单，骑手单次配送量提升3倍；
学生兼职骑手APP接单，校内配送时效8分钟（对比校外外卖30分钟+）。
多方分账：
每笔订单自动拆分：食堂收入（75%）、配送员（15%）、平台（10%）；
资金T+1结算至各方账户，纠纷率降至0.2%。
4. 数据驾驶舱（运营后台）
销量预测：基于Elasticsearch分析历史数据，预警高需求菜品（如考试周咖啡订单增50%）2；
浪费监控：关联预订量与实际出餐，将食材损耗从15%压至7%

项目实现

graph TD
A[微信小程序] --> B(SpringCloud微服务)
B --> C[MySQL分库分表]
B --> D[Redis集群缓存]
B --> E[RabbitMQ异步队列]
D --> F[缓存菜单/订单状态]
E --> G[解耦支付与分账]
C --> H[Canal监听binlog]
H --> I[实时同步ES]
I --> J[生成销量热力图]
动态负载均衡：
用餐高峰自动扩容至50个微服务实例，支持每秒1000+订单；
实时分账引擎：
基于Canal监听支付成功消息，200ms内触发分账规则计算；
智能调度算法：
结合GIS路径规划，骑手配送距离缩短40%
该项目已具备复制到产业园区、老年社区等封闭场景潜力

示例图片视频

合肥天穹数贸网络科技有限责任公司

30天前活跃

交付率：100.00%

查看主页

相似推荐

公安系统管理

1.项目背景当前公安监所面临着在押人员管理精细化不足、安防防控智能化水平偏低、业务流程协同效率不高、数据价值挖掘不充分等挑战。为响应 “智慧公安” 建设号召，落实监所 “安全、规范、高效” 管理要求，构建 “科技赋能、数据驱动、全流程管控” 的现代化监所管理体系，特启动公安监所实战平台项目。 2.核心功能模块智能安防模块在押人员管理模块管教工作模块决策分析模块

AI个性化学习平台

面向用户需要复习课程、掌握知识点备考的大中小学学生需要个性化学习规划、内容解析的社会自主学习人士需要AI 增强课堂教学、学生测评的教育培训机构多模型AI 支持系统：支持国内5 家主流大模型调用，可按需动态切换，确保服务高可用性；支持所有基于OpenAISDK 的大模型，现已内置DeepSeek、文心一言、星火、ChatGLM、Moonshot Prompt(提示词)管理系统：：可视化管理AI 提示词模板，支持版本控制和A/B 测试；5 分钟 TTL 缓存，提升性能；系统自动注入Prompt 提高AI 调用可用性；多场景支持：支持不同场景的 Prompt 模板(系统提示、出题组卷、批改) 。文件上传与学习计划生成：用户上传学习资料、笔记（PDF、Word、PPT、TXT、MD）文件，AI 自动解析内容并生成个性化学习计划 AI 自动评测系统:：AI 根据学习主题或者设置的个性化参数（学段、考试科目、考试时间等）自动生成测验题目甚至实现智能组卷，支持在线答题、自动批改和错题讲解知识图谱系统:将学习内容转化为可视化知识卡片图谱，展示知识点之间的依赖关系，帮助学习者理解知识结构，并以此推荐学习资源学习可视化与成长报告:多维度（统计卡片、折线图、饼状图、弱项分析）展示学习进度和成绩，生成PDF 学习报告。管理后台系统:数据大屏仪表盘统计展示系统后台信息，支持模型配置、Prompt 管理、用户管理、系统配置。

头盔护卫AI——基于YOLOv5的头盔识别系统

在工业和建筑领域，头盔是保护工人免受头部伤害的首要安全装备。在交通、体育、娱乐等领域，头盔都是我们不可或缺的保护伙伴，确保我们在各种环境下的安全。通过我们的头盔识别系统，我们能够更好地监控和促进头盔的正确使用，进一步提升公共安全。通过yoloV5，做头盔识别系统。

secomm电子商务平台-网上书店

一、立项背景和目标在数字化消费趋势下，线上购物成为主流，但现有电商平台对书籍、文创等垂直品类覆盖不足，存在交互繁琐、加载慢等问题，线下书店又受地域限制。基于此，“我的书店” 电商项目应运而生，采用前后端分离架构，以解决用户精准购物需求，适配多端使用场景。项目目标清晰：用户层面，打造界面友好、操作便捷的平台，实现商品浏览、搜索、购物车管理等功能；技术层面，用 Vue 3、Spring Boot 等主流技术搭建可维护架构，验证技术应用价值；业务层面，完成基础电商流程闭环，为后续拓展预留空间。二、软件功能与核心模块软件整体围绕 “找货 - 选货 - 管货” 核心场景，涵盖商品展示、分类筛选、实时搜索、购物车管理、分页浏览等功能。产品展示模块（HomePage.vue）是核心，左侧侧边栏提供五大分类导航，选中分类高亮显示，主体用响应式网格展示商品卡片，含图片、名称等信息，还支持分页调整。实时搜索模块带 300ms 防抖，避免无效请求，搜索范围覆盖商品多字段，且与分类协同，仅显示所选分类下匹配商品，提升精准度。购物车管理模块（cart.js）基于 Pinia，支持添加、移除、更新商品数量及清空操作，通过计算属性实时统计总数量和价格，与产品展示模块无缝衔接。路由与页面管理模块依托 Vue Router，配置首页、详情页、购物车页面路由，实现页面无缝切换，保持全局样式统一。三、业务流程与功能路径核心业务流程为：用户进首页→选分类 / 搜关键词→系统筛选分页展示商品→用户浏览卡片→加购→进购物车调整→查看总价，全程无刷新，交互连贯。分类筛选路径：用户点侧边栏分类→触发 selectCategory 方法→重置关键词与页码→按分类 ID 过滤商品→更新分页→展示对应商品，分类与商品通过 categoryId 关联。搜索功能路径：用户输关键词→300ms 后执行搜索→未选分类则筛选全量匹配商品，已选则筛选对应分类下商品→实时更新结果与分页，兼顾效率与精准度。购物车操作路径：用户点 “加入购物车”→Pinia 存储数据→更新总数量与总价；进购物车页面→调整数量或删除商品→状态同步，确保数据一致。

AI逆向分析-AI逆向分析

这是一个桌面端的 AI 安全分析平台，简单来说，它就是一个能指挥专业安全工具干活的 AI 聊天助手。核心业务就是通过对话的方式，辅助你完成以下四类安全分析任务： APK 逆向：上传安卓安装包，它会在后台调用 JADX 帮你分析代码逻辑和漏洞。主机逆向：扔进去 exe 或 elf 文件，它配合 IDA Pro 帮你分析汇编和程序行为。流量分析：上传抓包文件（pcap），它利用 Wireshark 帮你识别异常流量和攻击特征。文件破解：遇到加密文件或哈希，它能调用 Hashcat 帮你跑字典或掩码破解。技术亮点：它不仅仅是套了个 AI 的壳，而是通过 MCP协议，真正打通了 AI 模型与本地安全工具（JADX, IDA 等）的连接。AI 可以读取工具的分析结果，结合知识库，给你提供有理有据的分析报告。