这是我大学的小组作业，用小程序写的一个视频网站-视频小程序

生产计划制定：承接ERP下发的销售订单或长期计划，结合当前库存水平与生产能力，拆解并制定详细的生产任务、时间节点与数量目标。 智能排程调度：融合高级计划排程（APS）算法，综合考量设备产能、人员排班、物料状态等变量，实现有限产能下的自动排产。支持紧急插单、换模优化及动态重排，大幅缩短人工排产耗时，提升排产准确率与订单准交率。 工单全生命周期管控：覆盖工单创建、派工、首件检验、过程报工、完工入库及返工返修的全链路闭环流转。

一、立项背景及目标 传统 CRM 往往停在"客户档案 + 跟进记录"的静态台账，销售过程中常见三类痛点：获客线索难持续导入与转化、商机推进依赖个人经验难量化、会议纪要与多方决策信息难沉淀为可执行动作。B2B 复杂销售更依赖决策链、健康度与风险闭环，仅靠手工表格难以支撑团队协同与管理者督办。 ASICRM（AI Sales Intelligence CRM）面向销售团队与销售管理者立项建设，定位为"对象图谱 + AI 驱动"的智能销售工作台。建设目标包括： 打通获客到成交主链路：线索采集/认领 → 客户与商机沉淀 → 任务与风险闭环。 用 AI 降低录入成本、提高过程质量：会议纪要结构化、候选变更人工审核落库、局势分析与下一步动作建议。 用可解释指标支撑推进：商机健康度、决策链缺口、关系图谱、销售工作状态（推进中/空转/过载/卡点）。 支持多租户 SaaS 交付：租户隔离、角色权限（销售 / 销售经理 / 租户管理员）、可配置规则与演示/试用能力。 一句话目标：让销售"找得到人、看得清局、推得动单"，让管理者"看得见节奏、管得住风险"。 二、软件功能与核心功能模块介绍 系统按"基础 CRM + 智能分析 + 主动获客 + 知识与治理"分层组织，主要模块如下。 基础 CRM 与协作 客户 / 联系人：客户档案、等级、工商信息补全；联系人敏感信息保护与授权查看 商机管理：阶段配置、金额与负责人、协作成员、详情时间线 互动与任务：会议/通话等互动记录；任务创建、逾期聚合、来源追溯 风险中心：风险识别、责任人、升级与 SLA、状态历史 商机智能与图谱 商机健康度：综合分与维度解释、趋势图、下降预警、租户规则配置 决策链：拍板/采购/技术等角色建模，缺口展示与补链任务 关系图谱：客户/商机双视角，立场与主决策路径可视化编辑 下一步动作引擎：聚合逾期、风险、决策链、健康度与局势分析，排序后可转任务 AI 纪要与候选变更 AI 输入与解析：文本/多模态纪要解析，关联商机与客户 候选变更审核：新增联系人、更新商机、关联决策链等变更的确认/驳回/批量审核 AI 治理：准确率看板、用量与成本预算、Prompt 与模型配置 主动获客与触达 线索引擎：采集、评分、认领、转化客户/商机，线索看板统计 社区/企微承接：意图发现与会话承接（可扩展真实通道） 合规触达：触达任务与转化联动（合规前提下自动跟进） 工作台、知识与平台治理 销售 Dashboard：「今日推进」：人态标签、客户/线索/商机证据、动作队列 管理 Dashboard：按人矩阵看过载/卡点/空转，跳转任务与商机 知识库：文档版本、切片向量检索（RAG）、业务问答 多租户管理：注册试用、套餐菜单、配额；平台可一键生成演示环境

*项目名称**：企业级数字化项目管理系统（ERP集成版） **产品名称**：智管云（SmartManage ERP） **业务和功能介绍**：本项目旨在为大型企业提供一套集项目全生命周期管理、资源调度与财务核算于一体的数字化解决方案。核心业务涵盖从项目立项、需求分析、进度追踪到交付验收的全流程闭环管理，并深度集成企业ERP系统，实现业务流与资金流的实时同步。 在功能层面，系统主要包含四大核心模块： 1. **项目进度可视化看板**：支持甘特图、里程碑及WBS工作分解结构，实时追踪任务状态，确保项目按期交付。 2. **资源与成本管控**：自动关联ERP系统，实现人力、物料成本的精细化核算与预算预警，杜绝资源浪费。 3. **跨部门协同办公**：集成文档管理与即时通讯，支持多角色权限分配，打破部门信息孤岛。 4. **数据决策驾驶舱**：通过多维度报表分析，为管理层提供项目健康度评估与风险预测。**项目实现**： 作为项目经理，我主导了该项目从0到1的落地实施，具体工作如下：1. **需求分析与规划**：组织跨部门需求调研，梳理核心业务流程，制定详细的项目章程与WBS分解结构，明确关键里程碑节点。 2. **进度与风险管理**：运用Microsoft Project制定精细化项目计划，建立每日站会与周报机制。针对ERP接口对接这一高风险点，提前制定技术备选方案，成功规避了2次重大延期风险。 3. **团队统筹与沟通**：协调前端、后端、设计及测试团队共15人协同工作，利用Excel进行资源负载分析，动态调整人员分配，确保团队人效最大化。 4. **质量与交付管控**：建立严格的UAT验收标准，主导系统上线前的压力测试与数据迁移，确保新旧ERP系统平滑切换。最终，项目提前1周完成交付，系统上线后帮助企业项目管理效率提升30%，成本核算准确率提升至99%，获得客户高度认可。

冶炼厂关于设备的智能化控制上位机软件，主要功能包含设备的实时数据采集与显示、设备控制、设备自动化控制实现（设备全自动与半自动控制）、多台设备调度、数据存储与查询、故障提醒与查询等

1.项目背景和目标 背景：工业视觉场景（冷库安全监测、区域入侵检测、人员行为识别）普遍依赖云端 AI 方案，存在带宽成本高、延迟大、数据隐私风险等问题。端侧 AI 推理是明确趋势，但 RK3588 等边缘平台在工程化落地时面临模型部署、硬件加速、进程管理、稳定性保障等一系列工程难题。 目标：在 RK3588 平台上，从零构建一套可交付的边缘 AI 视觉推理系统，实现摄像头采集 → 硬件解码/预处理 → NPU 推理 → 结构化事件输出 → 远程运维监控的全链路产品化闭环。 2. 软件功能 核心功能模块 多源采集：V4L2 USB 摄像头、RTSP 网络流、视频文件、 硬件加速预处理：RGA 硬件加速 resize / CSC / letterbox，释放 CPU 给推理 NPU 推理引擎：RKNN 模型加载/推理、YOLO 检测类后处理适配、INT8 量化 结构化输出：JSONL 检测结果实时输出、TCP/UDS 事件流，直接对接业务系统 进程守护：mlfw-d 守护进程管理 pipeline 生命周期，异常自动重启 远程运维：Agent + tunnel-server 构建设备心跳/诊断上报链路 3.核心业务流程 命令行启动 →camera/rtsp/视频文件流 →MPP 解码 → NV12 原始帧 → RGA resize + letterbox (640x640) → RKNN NPU 推理 → 后处理 (NMS + 坐标映射) → 检测框绘制