擅长 Python 自动化、Excel 数据处理、pandas/NumPy 数据清洗、报表自动生成、库存/订单/物料匹配分析、PyQt 桌面工具开发。曾开发生产计划辅助程序,实现数据导入、自动匹配、缺口分析、异常提示和结果导出,也具备 YOLOv11 物体识别和 AI 工具应用经验。
项目一:生产计划排产辅助系统
项目角色: 独立开发 / 需求分析 / 功能设计 / 测试优化
技术栈: Python、PyQt6、pandas、NumPy、Excel、OCR、AI 工具辅助开发
项目描述:
结合制造部生产计划、物料核对、库存分析、加工单缺口计算等实际工作场景,独立开发生产计划排产辅助程序,用于替代大量人工 Excel 核对和重复统计工作。
主要功能:
1. 支持生产计划、库存、出库、加工单、物料对照表等多类 Excel 数据导入与清洗。
2. 实现机型、物料编码、线体、工单等字段的自动匹配与校验,发现不一致数据时进行异常提示。
3. 实现库存覆盖分析、加工单缺口计算、订单缺口对比、物料需求统计等功能。
4. 支持结果导出 Excel,便于生产计划、物料核对和异常跟进。
5. 开发 PyQt6 图形界面,方便非技术人员直接操作使用。
6. 加入 OCR 识别功能,支持从图片中识别计划信息,减少手工录入。
项目成果:
该工具应用于日常生产计划和物料核对工作中,减少了重复人工统计,提高了数据处理效率和准确性,辅助发现物料缺口、计划异常和库存风险。
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项目二:YOLOv11 物体识别应用
项目角色: 独立开发 / 模型测试 / 识别效果优化
技术栈: Python、YOLOv11、OpenCV、AI 视觉识别
项目描述:
基于 YOLOv11 开发物体识别功能,用于对图片或视频中的目标物体进行自动检测和识别,探索 AI 视觉技术在实际业务场景中的应用。
主要功能:
1. 搭建 YOLOv11 目标检测环境,完成模型调用和识别流程测试。
2. 支持图片、视频中的目标物体检测,并输出识别结果。
3. 结合实际场景对识别效果进行调试和优化。
4. 可用于物体识别、数量统计、异常识别等场景的基础开发。
项目成果:
具备 AI 视觉识别项目开发经验,能够将 YOLO 目标检测技术应用到实际业务辅助场景中。
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项目三:AI 工具辅助办公与自动化开发
项目角色: AI 工具应用 / 本地模型部署 / 效率优化
技术栈: 本地部署 Qwen 3.6 27B、GPT、Gemini、Kimi、Claude、Python
项目描述:
在日常工作和程序开发过程中,使用本地部署大模型及多种 AI 工具辅助代码编写、数据分析、文档整理、问题排查和方案优化。
主要内容:
1. 使用本地部署的 Qwen 3.6 27B 模型进行代码辅助、思路整理和问题分析。
2. 结合 GPT、Gemini、Kimi、Claude 等工具提高代码开发、文档撰写和数据处理效率。
3. 将 AI 工具与 Python、Excel 自动化结合,用于解决实际办公和生产数据处理问题。
4. 通过 AI 辅助排查程序报错、优化功能逻辑、整理项目说明和简历材料。
项目成果:
提升了自动化开发效率和问题解决速度,形成“业务理解 + 数据处理 + AI 辅助开发”的工作方式。
本人独立开发生产计划排产辅助系统,主要用于制造业生产计划、物料核对、库存缺口分析和异常数据提示等场景。系统基于 Python 开发,使用 PyQt6 搭建桌面操作界面,结合 pandas、NumPy、openpyxl 等工具处理 Excel 数据,可导入生产计划、库存、出库、加工
本人基于 Python 和 YOLOv11 开发物体识别检测系统,主要用于图片、视频中的目标物体自动识别、定位和检测。项目通过调用 YOLOv11 目标检测模型,对输入画面中的目标进行识别,并输出检测框、类别信息和识别结果,可应用于物体识别、数量统计、异常识别、生产现场辅助检测等