案例介绍
智能补货预测：基于历史销售数据的LSTM预测模型（准确率92%），自动生成采购计划
三维仓储可视化：WebGL开发立体仓库模型，实时显示货架状态与拣货路径
区块链溯源：Hyperledger Fabric记录原料流转信息，扫码即可查看全链路质检报告
技术亮点：
攻克高并发难题：采用Redis缓存热点数据+数据库读写分离，QPS从800提升至3500
自研OCR组件：PyTorch训练定制化票据识别模型，采购单录入效率提升15倍
微服务化改造：将单体架构拆分为6个独立服务，API响应时间降低60%
担任角色：全栈开发负责人（团队5人），独立完成核心算法开发与系统架构设计
项目成果：客户库存周转率提升40%，人工操作错误率下降75%，获2022年省级数字化创新奖
关键词：供应链系统、Django全栈、库存预测、区块链溯源、高并发优化、OCR识别
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