鸿鹄企业工程项目管理系统 Spring Cloud+Spring Boot+前后端分离构建工程项目管理系统源代码

本文介绍了使用SpringCloud、SpringBoot、Mybatis、Vue和ElementUI等技术开发的工程项目管理系统,旨在提升企业工程管理效率,通过模块化的业务流程覆盖从系统管理到竣工验收的全过程。

     鸿鹄工程项目管理系统 Spring Cloud+Spring Boot+Mybatis+Vue+ElementUI+前后端分离构建工程项目管理系统

1. 项目背景
一、随着公司的快速发展,企业人员和经营规模不断壮大。为了提高工程管理效率、减轻劳动强度、提高信息处理速度和准确性,公司对内部工程管理的提升提出了更高的要求。

二、企业通过数字化转型,不仅有利于优化业务流程、提升经营管理能力和风险控制能力,还可强有力地促进企业体制机制的全面创新。

三、以数据要素为核心,协同创新加快企业数字化转型、优化资源配置效率,是数字经济时代提升企业市场竞争力和价值创造能力的关键所在。

四、在企业里建立一个管过程、提效率、降风险、控成本的工程项目管理环境,科学化、规范化是至关重要的。

2. 业务流程

    工程项目各模块及其功能点清单
一、系统管理
    1、数据字典:实现对数据字典标签的增删改查操作
    2、编码管理:实现对系统编码的增删改查操作
    3、用户管理:管理和查看用户角色
    4、菜单管理:实现对系统菜单的增删改查操作
    5、角色管理:管理和查看用户角色的权限
    6、系统消息:查看系统消息
二、系统设置
    1、项目前期模板设置:实现对项目前期模板文档的增删改查操作
    2、项目权限管理:管理各项目的成员名单
    3、资源管理:实现对资源清单的增删改查操作
    4、考核指标:实现对考核指标的增删改查操作
    5、预警指标:实现对预警指标的增删改查操作
    6、模板管理:实现对模板的增删改查操作
    7、提醒消息模板:实现对提醒消息模板的增删改查操作
三、项目管理
    1、项目列表:实现对项目列表的增删改查操作,包括查看各项目的立项人、创建时间、
                项目经理、计划开始时间、计划结束时间等信息,可以进行终止和导出操作
    2、项目计划管理:项目计划查看和管理模块,可执行增删改查操作,包括查看甘特图
    3、进度上报管理:项目进度上报模块,可上报任务或任务步骤进度
    4、形象进度:形象进度管理
    5、指引:项目指引详情
四、合同管理
    1、项目合同:项目合同详情查询和展示页面
    2、问题合同:问题合同详情查询和展示页面
    3、合同收付款:合同收付款详情查询和展示页面
    4、资金计划:实现各项目资金计划的详情查看及其增删改和导出操作
    5、项目考核:项目考核详情查看页面
    6、奖惩管理:奖惩查看管理页面
五、预警管理
    1、预警管理:预警管理和信息查看页面,可以执行设置预警指标操作
    2、预警记录:预警记录管理
六、竣工管理
    1、工程竣工移交:工程竣工移交管理
    2、工程竣工验收:工程竣工验收管理
七、质量管理
    1、中间验收:中间验收记录管理
    2、质量检查:质量检查记录管理
    3、隐患整改:隐患整改记录管理
八、统计报表
    1、项目汇总:项目汇总信息查看,包括进度、计划时间等信息
    2、进度报表:项目进度报表,包括计划时间和已用资源等信息
    3、收支报表:项目收支报表,包含总体收支、项目收支和收支统计模块
    4、资金计划报表:资金计划详情展示
    5、资金计划统计:资金计划统计模块,提供信息导出功能
    6、差异报表:项目差异报表,进入详情界面可执行基线对比
    7、每周报表:项目每周报表
九、工作台
    1、我的待办:我的待办和已办工作
    2、我的消息:我的消息清单,包含未读信息和已读信息

内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输与处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度与绿色计算技术,进一步优化系统性能与能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参与或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输与结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性与实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学与应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI与物联网场景下的演进方向。
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