项目目标：提升数据准确性，减少损耗。
符合 FSSC 22000 和日本出口标准（批次追溯、FLW 报告）。
模块化开发，确保灵活扩展。
项目范围：软件开发+集成测试，不包括硬件采购（但需接口兼容）。试点一个车间，冬天低产期上线，6 月加工季前全厂推广。
假设与约束：工厂局域网稳定，低温环境（-18°C ），用户为工人/主管（操作简单）。
2. 需求描述 2.1 整体架构要求交付形式：可执行 EXE 文件（ Windows 兼容），附带安装包/运行环境。源代码完整交付（ Python/C#优先），知识产权归甲方。
模块化扩展性：积木式微服务架构（ e.g., Docker 支持），每个模块独立、可热插拔。预留 API 接口，便于未来扩展 RFID/MES/AI 预测。
技术栈：后端 Python/Node.js （优先 Python for 数据处理），前端 Web/App （ React/Vue ），数据库 MySQL/PostgreSQL 。支持云部署（阿里云/本地服务器）。
接口标准：RESTful API ，预留扩展口（ e.g., RFID 数据接入）。
安全：数据加密（ AES 标准）、角色权限控制（最小化，如班长只读重）、防篡改日志（区块链可选）、漏洞扫描报告。支持局域网部署，无云依赖（可选云备份）。
透明度：开发过程周报（代码提交日志）、开源框架优先、完整文档（ API/用户手册）。代码注释率>80%，支持审计审查。
环境：耐工业场景（局域网稳定，兼容 Windows/Linux ），移动端支持（平板/手机扫描）。
2.2 阶段性功能规格阶段 1：称重管理模块（优先开发，核心起步）功能点：实时读取电子秤/地磅数据（ RS232/RS485 转 Ethernet ，支持 Modbus/TCP 协议）。
数据采集：自动记录重量、时间、操作员 ID （登录验证）。
平衡计算：核心公式 - 投入重量 - 产出重量 - 废料重量 = 未知损耗（阈值>1%报警）。
UI 仪表盘：实时显示（ Web 页面），支持查询/报表（每日/月 FLW 总结）。
异常报警：短信/APP 推送（ e.g., 废料率>3%）。
测试数据：模拟 100kg 投入，计算平衡。
输入/输出：输入：秤硬件数据、人工输入（批次 ID ）。
输出：JSON 日志、Excel 报告。
阶段 2：RFID 扩展模块（后续叠加）功能点：RFID 扫描整合：读取货架 ID （抗金属标签），关联重量（ e.g., 货架总重=Σ单包）。
回流追踪：标记空架状态、路径日志（基于车间布局）。
追溯链：批次继承（半成品->成品），支持 BRC/FSSC 审计查询。
API 接口：与阶段 1 对接，异常联动（ e.g., 重量偏差报警触发 RFID 核查）。
扩展性：预留“产品族”字段（未来混合蔬菜）。
其他模块（可选扩展）：视觉计数整合。
AI 得率预测（基于历史数据）。
2.3 非功能需求可用性：99% uptime ，易用界面（工人培训<1 天）。
兼容性：硬件如上海耀华秤、远望谷 RFID 。
文档：提供 API 文档、用户手册、源代码（知识产权归甲方）。
测试：单元/集成/压力测试，覆盖冬天低温场景。
性能指标（详见附件或以下）：响应时间：数据采集延迟<500ms ；报警响应<1s ；查询/报表生成<5s 。测试：冬天低温下稳定，高峰并发无卡顿。
吞吐量：每秒处理 10-2000 条记录；每日峰值>10,000 条；并发用户 5-50 人。测试：模拟 6 月高峰，负载 100%无丢包。
可用性：系统可用性>99.9%（每月<45min downtime ）；离线容错：本地缓存>1 小时，网络恢复自动同步。
数据存储与检索：存储容量>2 年数据（估 1GB/年）；检索速度<5s ；备份：每日自动，恢复<30min 。
容错与可靠性：错误恢复自动重试 3 次，失败率<0.1%；负载测试：80% CPU/内存下稳定>24h ；环境适应：-20°C 到+40°C 。
实施：开发商提供压力测试报告（用 JMeter 等工具）。
3. 时间表与里程碑总周期：3-6 个月（阶段 1：1-2 个月试点）。
里程碑：周 1-2：需求确认/合同签订。
月 1：阶段 1 开发/测试。
月 2：试点上线（一个车间）。
月 3-6：阶段 2 扩展/全厂优化。
交付物：源代码、部署包、培训服务、测试报告。
AI 生成的需求书。。大佬们可以联系我
