业务和功能介绍
项目背景与目标：企业内部的订单、客户、工单等数据分散在多个 CSV、Excel 和数据库里，业务人员想做一次统计要手工拼表，一次分析动辄几个小时，还容易出错。本项目目标是开发一款 Windows 桌面端工具，让非技术人员也能把散落的数据一键导入、自动清洗，并快速得到统计结果和可交付的报表。
核心功能：(1) 支持 CSV / Excel / JSON / SQLite 多种格式批量导入，自动识别编码与分隔符；(2) 可视化字段映射向导，把源字段对应到目标字段并保存为模板复用；(3) 大文件分块解析 + 后台线程处理，界面全程不卡顿；(4) 多维统计分析，支持按时间、区域、类目分组，自动计算同比环比；(5) 一键导出 Excel / PDF 报表，支持定时导出到共享盘；(6) 免安装 exe，双击即用，无需配置运行环境。
业务流程：选择文件 → 配置字段映射 → 后台解析入库并建索引 → 在统计分析页选择维度 → 实时生成图表与明细 → 导出报表或设置定时任务。
核心功能：(1) 支持 CSV / Excel / JSON / SQLite 多种格式批量导入，自动识别编码与分隔符；(2) 可视化字段映射向导，把源字段对应到目标字段并保存为模板复用；(3) 大文件分块解析 + 后台线程处理，界面全程不卡顿；(4) 多维统计分析，支持按时间、区域、类目分组，自动计算同比环比；(5) 一键导出 Excel / PDF 报表，支持定时导出到共享盘；(6) 免安装 exe，双击即用，无需配置运行环境。
业务流程：选择文件 → 配置字段映射 → 后台解析入库并建索引 → 在统计分析页选择维度 → 实时生成图表与明细 → 导出报表或设置定时任务。
项目实现
整体架构与设计思路：项目采用四层架构，把「界面层 / 业务逻辑层 / 数据层 / 运行发布」彻底解耦。界面层用 PyQt 实现，负责交互与图表渲染；业务逻辑层拆成数据解析引擎、统计分析、检索查询、导出渲染和异步任务调度五个模块；数据层用 SQLite 做本地存储，并对时间、区域等高频查询字段建立索引；运行发布层负责打包与版本管理。所有耗时操作都放进 QThread 后台线程，通过信号槽把进度回传到界面，保证主线程永远不被阻塞。
我个人负责的部分：独立完成需求梳理、架构设计、全部模块编码、测试与发布流程。具体包括：实现多格式统一解析引擎，兼容 UTF-8 / GBK 编码自动识别与分隔符推断；实现可视化字段映射向导并把映射配置保存为可复用模板，把重复导入的准备时间从十几分钟降到几十秒；实现分块读取 + 批量写入 + 索引优化，18 万条记录的聚合统计从 4 秒多降到 0.32 秒；实现 Excel / PDF 报表渲染与定时导出；编写 PyInstaller 打包脚本，并额外写了版本一致性校验脚本——从打包好的 exe 内部逐模块提取代码与当前源码比对，校验通过才覆盖发布版本，从流程上杜绝「改了源码但发布的还是旧版」这类问题。
遇到的难点及解决方案：一是导入大文件时界面假死，通过把解析放入 QThread 并只在主线程更新 UI 解决；二是不同来源的 Excel 表头不统一、格式脏乱，通过字段映射模板 + 类型推断 + 异常值过滤解决；三是数据量上来后统计变慢，通过只查询必要字段、建立复合索引、结果分页解决；四是打包发布容易和源码脱节，通过自动化校验脚本 + 旧版本备份回滚机制解决。
我个人负责的部分：独立完成需求梳理、架构设计、全部模块编码、测试与发布流程。具体包括：实现多格式统一解析引擎，兼容 UTF-8 / GBK 编码自动识别与分隔符推断；实现可视化字段映射向导并把映射配置保存为可复用模板，把重复导入的准备时间从十几分钟降到几十秒；实现分块读取 + 批量写入 + 索引优化，18 万条记录的聚合统计从 4 秒多降到 0.32 秒；实现 Excel / PDF 报表渲染与定时导出；编写 PyInstaller 打包脚本，并额外写了版本一致性校验脚本——从打包好的 exe 内部逐模块提取代码与当前源码比对，校验通过才覆盖发布版本，从流程上杜绝「改了源码但发布的还是旧版」这类问题。
遇到的难点及解决方案：一是导入大文件时界面假死，通过把解析放入 QThread 并只在主线程更新 UI 解决；二是不同来源的 Excel 表头不统一、格式脏乱，通过字段映射模板 + 类型推断 + 异常值过滤解决；三是数据量上来后统计变慢，通过只查询必要字段、建立复合索引、结果分页解决；四是打包发布容易和源码脱节，通过自动化校验脚本 + 旧版本备份回滚机制解决。
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智能仓储 · 立库调度监控系统（RMS 调度中间件 + 监控管理后台）-RmsCC
【1】立项背景与目标
自动化立体库是新能源锂电、汽车零部件等行业的主流仓储形态，库内由四向车、提升机、输送线、接驳口协同完成托盘出入库。上游 WMS/WES 只下发"某个托盘要入库或出库"，而"分配到哪个货位、走哪条路、派哪台车、每一段由谁执行"全部由中间的调度系统（RMS）计算并驱动——本项目就是一个立库调度中间件 + 配套的调度监控管理后台。目标：把"任务下发→货位分配→路径规划→派车→分段执行→库存过账"做成可跑通、可观测、可人工干预的闭环，并解决现场最头疼的三个问题：调度计划与现场执行脱节、设备与货位状态不可见、故障（走不通、卡住）无日志可查。
【2】核心功能模块
①基础数据：仓库/货区/货位（层-x-y 坐标、深浅位）/设备/物料建模。
②权限体系：JWT + RBAC 用户-角色-菜单三级权限，菜单级与接口级双重校验。
③上游任务管理（内置 WES 模拟器）：批量下发出入库任务，一键生成托盘号。
④任务调度与分段：任务状态机（待下发/执行中/已完成/异常/取消），入库按固定拓扑自动拆 3 段（库外输送线→提升机→目标层接驳口→货位），出库镜像反向。
⑤路径规划：库内 A* 网格寻路（巷道四向可走、货架区仅纵向、有货货位视为障碍），按"空闲且电量>40% + 曼哈顿距离最近"自动派车，支持小车避让、等待点与自动移库（倒库）。
⑥设备仿真引擎：无真实 PLC，用定时任务按可配置节拍推进每段任务并驱动设备沿路径移动。
⑦实时监控：WebSocket 每秒推送设备位置、状态与任务进度，地图大屏显示库位占用与小车轨迹，另配小车/设备监控页。
⑧库存与数据中心：托盘维度库存、分层占用统计、库存流水（任务完成自动过账）。
⑨接口日志中心：按上游/RCS/WCS 三个通道记录每次调用的请求与返回报文、方向、结果、耗时，支持按托盘号/任务号全链路检索与改报文重发。
⑩AI 作业助手：接入大模型，自然语言下发任务、异常诊断与智能问答，SSE 流式输出，模型不可用自动降级为本地规则。
⑪单车手动控制：顶升/放下/移动/充电/恢复/释放任务等指令，应急时人工接管。
【3】业务流程与功能路径
上游下发（托盘号 + 出入库类型）→ RMS 自动分配货位（浅位优先、低层优先）→ 生成分段计划 → A* 计算路径并派最近的空闲车 → 仿真引擎按节拍推进各段 → 全段完成后自动过账（货位占用/释放、绑定或解绑托盘、写库存流水与系统日志）→ 任务归档。
功能路径：登录 → 首页看板（货位占用 + 任务趋势）→ 上游任务管理下发任务 → 资源监控中心地图大屏观察执行 → 立库任务中心（任务视图/任务管理）→ 数据中心查库存与流水 → 报表数据中心查接口日志 → AI 助手用自然语言下单。
库存订单及项目清单管理系统
业务目标：面向装修公司的硬软装材料库存+订单管理系统，据用库存档案、双类分类、采购入库、项目订单与材料清单(BOM)满足装修需求，进行汇总审核。 打通采购仓储、工地领用、成本核算整体链路；管理多个施工工地领料调拨，库管-采购-工头按角色各取所需，取用留存数据可追溯、可对账、可核算。
功能分块：管理系统包含库存与分类、采购入库、项目订单(材料清单)、领料出库、成本管理几大板块组成。避免硬软装混记，材料出入库无记录，多工地调拨导致库存和成本口径对不上项目利润算不清等痛点。
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文昌超级工厂
本项目服务卫星总装测试现场。计划、工艺、物料、检验和物流原来分散在不同系统，工位执行靠人工传递，结果不能及时回到工单上。立项目标是在制造执行平台上建成 MES：按工单、工序、工步组织作业，把仓储、试验检验和审批接进来，使任务可接收、过程可采集、结果可追溯。
核心功能分八块。一是基础数据，接收物料、设备、工具工装和制造 BOM。二是计划与工单，接收生产计划并按站点、工位下发。三是作业准备，包括人员资质、工艺附件、环境数据和设备点检。四是工序执行，覆盖开工、工步采集、物料装配与拆卸、工装和辅料、完工检查。五是检验回传，包括通用检验、力学、站点、热实验、电测和拍照声像，支持附件。六是仓储物流，包括叫料、配送、转运、入库、退库、临时补料、整星和工装出入库、空托盘回库。七是异常，现场填报确认，并接收环境系统异常。八是审批提醒，通过飞书卡片通知待办。
业务路径按一张工单走通：外部下发计划和 BOM 并生成工单；站点接收时若存在多个接驳位，先选定起点和终点，再向仓储下发配送或转运；准备完成后工序开工，工步采集并完成装配；试验或检验系统回传结果，关键检推送审批；完工前核对采集、物料、工装、辅料四类实绩；仓储回写执行结果后关闭物流任务。
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综合代维管理系统：涵盖考核监控、数据审计、巡检管理、工单管理、风险防控、考核管理、资质管理、费用管理、认证考试、物料管理、系统管理等模块。主要业务针对移动代维公司工单及包年数据汇总进行季度统计结算报账、数据监管、防控分析、重点工单监督，实现对代维公司完成性闭环管理。
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