业务和功能介绍
1.立项背景与目标
在检邀与检测业务快速扩张的背景下，传统人工排班与工单分配方式已无法满足高效运营的需求。区域划分模糊、检测师排班不透明、检邀下单盲目、工单路线规划不合理等问题频发，导致工单分配不均、检测师频繁折返、客户等待时间过长，严重制约了业务增长与服务体验。
为解决上述痛点，我们立项开发了“地图排班排线系统”。目标是通过可视化地图与智能排班机制，实现检测区域精准配置、检测师排班灵活管理、检邀下单实时可视、工单路径智能规划，全面提升检邀转化效率与检测师作业效能，打造标准化、智能化、可视化的检邀检测一体化调度平台。
2.软件功能
系统围绕“区域—人员—工单—路线”四大核心要素，构建了完整的排班排线闭环。主要功能包括：
检测区域配置：支持城市端灵活绘制上门、到店、远程区域，区域数据实时同步，减少人工沟通成本。
检测师管理：支持区域人员设置、调班管理、交通工具配置，实现每日检测师排班可视化。
检邀CRM集成：在呼叫线索与下检测工单环节，实时展示检测师排班、空闲时段、实时位置与预计路程时间，帮助检邀人员快速匹配最优检测师。
检测经理APP：提供派单页面，支持检测经理查看检测师工单情况，支持调单、强制派单，保障紧急工单的灵活处理。
检测配置：支持城市级检测时长与默认交通工具配置，统一服务标准。
3.核心功能介绍
系统最大的亮点在于“检邀下单可视化”与“检测师智能排线”。检邀人员在沟通客户时，可实时查看检测师当前工单状态、实时位置及排班空闲时段，系统自动预估路程时间与检测时长，辅助检邀人员精准约定检测时间，避免工单冲突与无效等待。检测经理端则支持全局视角下的工单调度，可跨区域、跨时段灵活调配资源，确保工单响应效率最大化。
4.业务流程描述
业务流程贯穿检邀、调度、检测三大角色。检邀人员根据客户定位与系统推荐，选择检测方式并查看周边检测师排班与实时位置，选择空闲时段下单。检测经理在APP端接收工单，可选择系统推荐检测师或手动派单，支持调班与紧急派单。检测师通过移动端接收工单，完成检测后系统自动回显实际检测时间，形成工单闭环。整个过程实现从线索到工单、从调度到完成的端到端数字化管理。
在检邀与检测业务快速扩张的背景下，传统人工排班与工单分配方式已无法满足高效运营的需求。区域划分模糊、检测师排班不透明、检邀下单盲目、工单路线规划不合理等问题频发，导致工单分配不均、检测师频繁折返、客户等待时间过长，严重制约了业务增长与服务体验。
为解决上述痛点，我们立项开发了“地图排班排线系统”。目标是通过可视化地图与智能排班机制，实现检测区域精准配置、检测师排班灵活管理、检邀下单实时可视、工单路径智能规划，全面提升检邀转化效率与检测师作业效能，打造标准化、智能化、可视化的检邀检测一体化调度平台。
2.软件功能
系统围绕“区域—人员—工单—路线”四大核心要素，构建了完整的排班排线闭环。主要功能包括：
检测区域配置：支持城市端灵活绘制上门、到店、远程区域，区域数据实时同步，减少人工沟通成本。
检测师管理：支持区域人员设置、调班管理、交通工具配置，实现每日检测师排班可视化。
检邀CRM集成：在呼叫线索与下检测工单环节，实时展示检测师排班、空闲时段、实时位置与预计路程时间，帮助检邀人员快速匹配最优检测师。
检测经理APP：提供派单页面，支持检测经理查看检测师工单情况，支持调单、强制派单，保障紧急工单的灵活处理。
检测配置：支持城市级检测时长与默认交通工具配置，统一服务标准。
3.核心功能介绍
系统最大的亮点在于“检邀下单可视化”与“检测师智能排线”。检邀人员在沟通客户时，可实时查看检测师当前工单状态、实时位置及排班空闲时段，系统自动预估路程时间与检测时长，辅助检邀人员精准约定检测时间，避免工单冲突与无效等待。检测经理端则支持全局视角下的工单调度，可跨区域、跨时段灵活调配资源，确保工单响应效率最大化。
4.业务流程描述
业务流程贯穿检邀、调度、检测三大角色。检邀人员根据客户定位与系统推荐，选择检测方式并查看周边检测师排班与实时位置，选择空闲时段下单。检测经理在APP端接收工单，可选择系统推荐检测师或手动派单，支持调班与紧急派单。检测师通过移动端接收工单，完成检测后系统自动回显实际检测时间，形成工单闭环。整个过程实现从线索到工单、从调度到完成的端到端数字化管理。
项目实现
1.整体架构设计思路
本项目采用前后端分离的微服务架构，围绕“高可用、可扩展、实时性”三大目标进行设计。整体架构划分为接入层、业务层、数据层与基础服务层。
接入层：通过Nginx反向代理与API网关统一管理流量入口，实现鉴权、限流、路由转发，保障系统稳定与安全。
业务层：按领域拆分为区域配置服务、排班管理服务、工单调度服务、实时位置服务、用户权限服务等独立微服务模块，服务间通过OpenFeign进行通信，确保高内聚低耦合，便于独立迭代与水平扩展。
数据层：采用读写分离与分库分表策略，核心业务数据使用MySQL存储，结合Redis缓存热点数据（如检测师排班、实时位置），降低数据库压力，提升查询效率。
基础服务层：集成高德地图API实现区域绘制、路径规划与距离计算；通过WebSocket实现检测师实时位置上报与工单状态推送；引入消息队列（RabbitMQ）处理工单流转、状态变更等异步任务，确保数据最终一致性。
在实时性方面，系统通过定时任务与Redis缓存相结合，实现检测师排班数据的秒级刷新；在地图交互场景下，通过前端异步加载与后端数据聚合，保证页面响应时间在300ms以内。
技术栈
后端框架：Spring Boot + Spring Cloud Alibaba（Nacos作为注册中心与配置中心），实现服务治理与配置统一管理。
持久层：MyBatis-Plus作为ORM框架，结合ShardingSphere实现分库分表与读写分离。
缓存：Redis集群，用于存储检测师排班、实时位置、用户会话等高频访问数据。
消息队列：RabbitMQ，用于工单创建、状态同步、日志记录等异步解耦场景。
实时通信：WebSocket + Netty，实现检测师位置上报与工单实时推送。
调度任务：XXL-JOB，用于定时刷新检测师排班、清理过期数据。
数据库：MySQL 8.0，主从架构，保障数据高可用。
第三方服务：高德地图API，用于区域绘制、路径规划、距离计算。
本项目采用前后端分离的微服务架构，围绕“高可用、可扩展、实时性”三大目标进行设计。整体架构划分为接入层、业务层、数据层与基础服务层。
接入层：通过Nginx反向代理与API网关统一管理流量入口，实现鉴权、限流、路由转发，保障系统稳定与安全。
业务层：按领域拆分为区域配置服务、排班管理服务、工单调度服务、实时位置服务、用户权限服务等独立微服务模块，服务间通过OpenFeign进行通信，确保高内聚低耦合，便于独立迭代与水平扩展。
数据层：采用读写分离与分库分表策略，核心业务数据使用MySQL存储，结合Redis缓存热点数据（如检测师排班、实时位置），降低数据库压力，提升查询效率。
基础服务层：集成高德地图API实现区域绘制、路径规划与距离计算；通过WebSocket实现检测师实时位置上报与工单状态推送；引入消息队列（RabbitMQ）处理工单流转、状态变更等异步任务，确保数据最终一致性。
在实时性方面，系统通过定时任务与Redis缓存相结合，实现检测师排班数据的秒级刷新；在地图交互场景下，通过前端异步加载与后端数据聚合，保证页面响应时间在300ms以内。
技术栈
后端框架：Spring Boot + Spring Cloud Alibaba（Nacos作为注册中心与配置中心），实现服务治理与配置统一管理。
持久层：MyBatis-Plus作为ORM框架，结合ShardingSphere实现分库分表与读写分离。
缓存：Redis集群，用于存储检测师排班、实时位置、用户会话等高频访问数据。
消息队列：RabbitMQ，用于工单创建、状态同步、日志记录等异步解耦场景。
实时通信：WebSocket + Netty，实现检测师位置上报与工单实时推送。
调度任务：XXL-JOB，用于定时刷新检测师排班、清理过期数据。
数据库：MySQL 8.0，主从架构，保障数据高可用。
第三方服务：高德地图API，用于区域绘制、路径规划、距离计算。
示例图片视频
相似推荐
基于pytorch和monai的颅内动脉瘤检测人工智能程序
主要功能为实现颅内动脉瘤的智能化检测。其核心功能包括：1. 加载与预处理DICOM格式的医学影像数据；2. 训练深度学习模型对影像进行自动分析识别，精准判断是否存在疑似动脉瘤区域；3. 预测存在颅内动脉瘤的概率，为医生提供诊断决策支持。
基于安全领域大模型智能问答系统
面向大型企业等对安全合规要求极高的行业，打造基于私有化大模型 + 领域知识库的智能问答系统。系统深度融合网络安全、数据安全、合规审计、应急响应等专业知识，为安全运营、管理决策及一线人员提供精准、可信、实时的智能问答与辅助决策服务。主要功能如下：
多源知识接入：支持安全标准（ISO 27001、GB/T 22239等）、漏洞库（CVE、CNNVD）、内部安全制度、应急演练预案、历史事件报告等文档的快速接入与向量化索引。
RAG（检索增强生成）：基于企业私有安全知识库进行精准检索，结合大模型生成答案，有效降低幻觉，确保回答出处可追溯。
多轮对话理解：支持复杂安全场景下的连续问答，自动补全上下文，如“等保三级需要哪些安全产品？”
企业官网建设
核心业务一：AI与自动化技术服务：聚焦中小企业及各类机构用户，提供RPA机器人部署、AI-agent智能助手定制、智能流程优化等服务，解决企业人力成本高、重复工作效率低、客户对接不及时等核心痛点，无需专业技术基础即可快速落地，打造标准化、个性化的自动化解决方案，每天可为企业节省2-3小时人力成本，让员工聚焦核心工作。
核心业务二：数据服务与网站建设：依托专业技术实力，为用户提供合规数据爬虫、行业数据抓取与分析、低成本网站搭建三大服务，其中数据爬虫可精准抓取行业动态、竞品价格、客户需求等信息，网站建设主打7天快速落地、多终端适配，无需懂技术即可完成搭建，帮助企业掌握市场先机、提升品牌曝光、承接线上流量。
核心业务三：科研辅助服务：面向高校、科研院所及科研工作者，提供一站式科研服务，涵盖文献检索与分析、知识图谱生成、文献综述撰写、科研报告模板适配、课题信息汇总、领域前沿追踪等，收录过亿篇外文文献资源，覆盖全学科领域，助力科研人员提升研究效率、精准把握研究方向。
核心业务四：智慧教育与智能硬件服务：聚焦教育领域，提供“硬件+算法+平台+服务”的完整解决方案，核心产品为慧根智能头环，可通过非侵入式技术捕捉大脑脑波信号，分析专注度、认知负荷等指标，生成可视化学情报告，同时提供教师驾驶舱、学情数据管理平台，适配K12学生、职场人士等多类人群，助力高效学习与脑力提升。
智能CAD读图、审图助手
面向工程总包单位、制造企业及审图机构，打造一款基于多模态大模型 + 领域知识图谱的智能审图工具。系统能够自动读取CAD图纸（DWG、DXF等格式），识别图形元素、尺寸标注、文字说明及图元关系，结合行业规范（建筑、结构、机电、消防等）与企业内部标准，实现自动化合规审查、图纸一致性比对、智能错误识别与可视化问题标注，助力审图人员从繁琐的重复劳动中解放，专注于设计优化与决策。
1. 智能读图与图纸解析
多格式兼容：支持DWG、DXF、PDF、图片等主流图纸格式的自动解析，无需人工转换。
图元识别与分类：精准识别图纸中的各类图元，包括墙体、门窗、轴线、尺寸线、标注文本、设备符号、管线等，构建结构化图纸信息模型。
图面文字提取（OCR）：高效提取图纸中的文字标注、说明、图名、比例尺等关键信息，支持中英文及专业符号识别。
图层与图块解析：自动识别图层结构与图块定义，理解图纸组织逻辑，便于后续按专业、按区域进行分区审查。
2. 规范合规性智能审查
内置行业规范库：预置建筑、结构、给排水、暖通、电气、消防等领域常用国家标准（GB）、行业标准及地方规范，支持企业自定义规范库导入。
强条自动检查：针对强制性条文（强条）进行自动化比对，如“消防通道宽度是否满足要求”“疏散门开启方向是否正确”“楼层净高是否符合标准”等，生成不符合项清单。
规范条款智能匹配：根据图纸内容自动关联相关规范条款，并给出解释说明，辅助审图人员理解判定依据。
3. 图纸一致性比对
版本差异对比：快速比对不同版本的图纸（如初设版与施工图版），以热力图或高亮方式展示增、删、改的内容，避免人为漏查。
跨专业一致性校验：自动检查建筑、结构、机电、装修等专业图纸之间的匹配性，如“结构梁与机电管线是否冲突”“门窗洞口与机电预留孔位是否对应”。
图模一致性检查：支持与BIM模型进行比对，确保二维图纸与三维模型信息一致。
4. 设计缺陷与错误识别
常见设计错误检测：基于深度学习模型，识别图纸中的典型设计错误，如尺寸标注缺失、图层混乱、文字重叠、比例尺错误、图元异常重叠等。
空间冲突检测：自动识别不同系统（如风管、水管、桥架）之间的空间碰撞问题，生成碰撞报告，辅助管线综合优化。
标注完整性校验：检查图纸中关键元素的标注是否齐全、合理，如“门窗编号是否缺失”“梁板配筋信息是否完整”。
5. 审图报告自动生成
问题清单结构化呈现：自动汇总所有审查发现的问题，按专业、按优先级（严重、一般、建议）分类整理，支持一键导出Excel或PDF格式。
问题可视化定位：在图纸上以红框、箭头、批注等形式直接标记问题位置，审图人员双击即可跳转至图纸对应区域。
修改建议推送：结合规范与设计经验，对常见问题提供初步修改建议，辅助设计师快速修复。
6. 大模型交互式问答
自然语言图纸查询：支持用自然语言向图纸提问
基于豆包模型开发了AGENT-老登
1. 立项背景和目标
当前酒店行业面临人力成本高、服务标准化不足、客群个性化需求难以满足等痛点，同时现有酒店管理系统（如西软 C7）缺乏开放 API，无法与智能设备、AI 服务高效集成。老登 AI 以 “贾维斯” 为技术原型，旨在打造一款开源免费、可本地部署的酒店场景智能体，通过语音交互、声纹识别、自动化流程等技术，实现酒店运营降本增效、提升宾客体验，同时支持开发者二次定制，适配多门店集中化管理需求。
2. 软件功能、核心功能模块介绍
老登 AI 核心分为三大模块：
智能交互模块：支持粤语 / 普通话语音识别与合成（TTS），通过声纹识别记忆宾客偏好，实现客房控制、服务咨询、会议记录等多场景对话；
系统集成模块：通过反向工程、脚本开发等方式对接西软 C7 等酒店管理系统，实现订单同步、报表自动生成、审批流程触发，打通与钉钉等办公工具的数据流；
硬件联动模块：适配安卓电视棒、自制电路板等硬件，将普通电视改造为 AI 交互终端，同时支持华为 GT3 Pro 等智能设备扩展，实现客房设备自动化控制。
3. 业务流程、功能路径描述
宾客交互流程：宾客入住后通过声纹 / 语音唤醒老登 AI → 系统识别身份并调取历史偏好 → 提供客房服务、餐饮推荐、本地游玩等个性化应答 → 自动同步服务需求至酒店管理系统；
运营管理流程：酒店员工通过 Web 界面配置 AI 规则 → 老登 AI 自动抓取西软 C7 订单数据 → 生成运营报表并推送至钉钉 → 管理员通过界面监控服务状态、优化 AI 应答策略；
功能访问路径：本地部署后通过浏览器 / 客户端登录 → 选择 “宾客交互”/“运营管理”/“硬件配置” 模块 → 按向导完成声纹录入、系统对接、设备绑定等操作。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服