业务和功能介绍
某头部连锁便利店 8 000+ 门店，日均 SKU 动销 1.2 亿笔，缺货率 6.8%→导致日损失 300 万元。传统 ERP 补货依赖人工经验，无法处理节日爆品、天气、商圈活动等 200+ 维度的实时变量。项目目标：
将缺货率降至 1.5% 以下；
库存周转天数从 21 天降到 12 天；
店员盘点时长从 2 小时/日降到 15 分钟/日。
智能视觉盘点
‑ AI 摄像头 + 边缘盒 5 秒扫描整货架，输出 SKU-级库存数；
‑ YOLOv8-Seg 识别 3 500 种包装，mAP 0.93；
‑ 遮挡/叠放场景利用深度补全网络，误差<2%。
需求感知预测
‑ DeepAR 融合天气、节假日、促销、社媒热度，预测未来 14 天销量；
‑ 在线 AutoML 每日自动重训，滚动窗口 MAPE 4.7%。
动态补货决策
‑ 强化学习（PPO）生成门店-SKU-天级补货量；
‑ 支持“负库存”紧急调拨；
‑ 约束：最小陈列面、仓容、物流车次。
实时库存孪生
‑ Flink CDC 捕捉 POS、WMS、TMS 变更事件，秒级更新；
‑ 3D 数字孪生货架，WebGL 渲染，点击商品可查看预测曲线。
低代码策略工厂
‑ 区域经理通过拖拽规则节点（AND/OR/加权）快速配置本地化策略；
‑ 规则实时热部署，无需重启。
将缺货率降至 1.5% 以下；
库存周转天数从 21 天降到 12 天；
店员盘点时长从 2 小时/日降到 15 分钟/日。
智能视觉盘点
‑ AI 摄像头 + 边缘盒 5 秒扫描整货架，输出 SKU-级库存数；
‑ YOLOv8-Seg 识别 3 500 种包装，mAP 0.93；
‑ 遮挡/叠放场景利用深度补全网络，误差<2%。
需求感知预测
‑ DeepAR 融合天气、节假日、促销、社媒热度，预测未来 14 天销量；
‑ 在线 AutoML 每日自动重训，滚动窗口 MAPE 4.7%。
动态补货决策
‑ 强化学习（PPO）生成门店-SKU-天级补货量；
‑ 支持“负库存”紧急调拨；
‑ 约束：最小陈列面、仓容、物流车次。
实时库存孪生
‑ Flink CDC 捕捉 POS、WMS、TMS 变更事件，秒级更新；
‑ 3D 数字孪生货架，WebGL 渲染，点击商品可查看预测曲线。
低代码策略工厂
‑ 区域经理通过拖拽规则节点（AND/OR/加权）快速配置本地化策略；
‑ 规则实时热部署，无需重启。
项目实现
训练流水线
PyTorch Lightning + DVC 管理数据版本 → Weights&Biases 超参搜索 → ONNX 导出 → Tekton 自动部署到 Triton Inference Server。
GPU 共享
通过阿里云 cGPU 将一张 A10 切分为 4 个 6 GB 实例，支持 4 家门店并发推理，成本下降 65%。
灰度与回滚
Argo Rollouts 按门店 ID 做 Canary，监控缺货率、库存周转双指标，违背 SLO 自动回滚上一版本模型。
PyTorch Lightning + DVC 管理数据版本 → Weights&Biases 超参搜索 → ONNX 导出 → Tekton 自动部署到 Triton Inference Server。
GPU 共享
通过阿里云 cGPU 将一张 A10 切分为 4 个 6 GB 实例，支持 4 家门店并发推理，成本下降 65%。
灰度与回滚
Argo Rollouts 按门店 ID 做 Canary，监控缺货率、库存周转双指标，违背 SLO 自动回滚上一版本模型。
示例图片视频
相似推荐
CCD视觉检测-CCD检测设备
视觉测量设备开发,本项目开发用于检测产品尺寸，提高产品良率，包括设备采购，硬件设计，硬件调试，软件开发，软件测试等步骤。能与其他机台进行数据传输，完成软件串口通信开发，通过控制底层IO卡，PLC驱动整个机台正常运行，数据处理程序，通过HTTP通信能够将数据实时上传数据库。
车辆调度系统
国内车辆调度系统经历了从手工调度到信息化调度的发展过程。早期系统主要基于简单的规则进行车辆分配，功能相对单一。近年来随着物联网和大数据技术的发展，出现了G7、易流等智能物流平台，这些系统开始整合GPS定位、大数据分析和人工智能算法，提供实时监控、智能配载和路线优化等服务。但在算法精度、系统易用性和成本控制方面仍存在提升空间，特别是针对中小企业的解决方案较为缺乏。
本系统前端技术栈：HTML5 + CSS3 + JavaScript + ECharts，采用响应式设计，集成高德地图API实现车辆位置可视化展示。
UniLink+ AI驱动的产学研协同创新平台-UniLink+ AI驱动的产学研协同创新平台
1、立项背景和目标
针对产学研合作中存在的信息不对称、资源错配、合作效率低下等痛点，立项开发UniLink+平台。目标是通过AI技术实现企业需求与高校资源的精准匹配，为中小科技企业提供低成本的技术验证服务，为高校盘活闲置科研资源，为学生提供真实的实践项目机会。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
VeriMind™ AI引擎：企业用自然语言描述需求，AI在60秒内生成2-3套技术验证方案，预测成功率，并智能匹配高校团队和实验室资源
三端服务系统：企业端（需求发布、项目管理、财务中心）、学生端（项目大厅、任务看板、团队协作）、高校端（设备管理、资源预约、项目监督）
项目Copilot助手：AI全程指导学生执行项目，提供步骤指引、问答咨询、数据分析反馈
托管支付系统：分阶段支付、资金托管、多方自动结算
激励体系：VI信用分动态评分、DDC数字能力证书自动生成
生态扩展：知识资产交易市场、创意悬赏擂台、VC投融资直通车、导师合伙人匹配
设备预约系统：支持实验室设备预约、冲突检测、签出归还管理
互评系统：项目完成后三方互评，评价结果影响信用分
3、业务流程、功能路径描述
企业发布需求 → AI生成方案并匹配团队 → 签署协议并托管资金 → 学生在AI Copilot指导下执行项目 → 分阶段交付审核 → 托管资金分期释放 → 三方互评 → 生成DDC证书 → 优质项目进入VC通道或知识市场交易
谷歌学术智能体
基于LangChain框架，给GPT模型以谷歌学术工具，输入要搜索的文献关键字，智能体能够自动搜索文献并返回结果。并且加入了历史消息对话功能，能让智能体针对上下文进一步处理用户输入，比如用户先输入了要查询的主题为"LLM"，智能体返回第一次结果，用户可以针对结果输入相关的提示词，如"刚刚第一篇论文的作者是谁？"
xx智慧社区项目 （pc端+三维大屏）
业务背景：旨在利用先进的信息技术手段和智能化设备，以提升社区管理和居民生活质量，实现社区管理的数字化、智能化的新型社区模式。横向连接政府、街道、物业、居民、商家，纵向支持街道、社区、小区、物业、居民多级架构，运用云计算、大数据、数字孪生、物联网等技术，提供覆盖社区治理、社区安防、智慧物业、数字服务等场景的智慧社区综合管理平台，助力构建集人性化、数字化、生态化为一体的新管理形态智慧社区。
功能介绍：一屏总览 党建大屏 安防大屏
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服