MES生产制造执行系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

MES生产制造执行系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

摘要

随着工业4.0和智能制造的快速发展,制造企业对生产过程的精细化管理需求日益增长。传统生产管理模式依赖人工记录和纸质单据,存在数据滞后、信息孤岛和效率低下等问题,难以满足现代制造业对实时性、透明化和数字化的要求。MES(制造执行系统)作为连接企业计划层与控制层的关键桥梁,能够实现生产过程的实时监控、资源优化和数据分析,提升生产效率和产品质量。本系统通过信息化手段解决生产过程中的数据采集、任务调度和质量追溯等核心问题,助力企业实现数字化转型。关键词:MES系统、智能制造、数字化转型、生产管理、工业4.0。

本系统采用前后端分离架构,后端基于SpringBoot框架实现RESTful API,提供高性能的数据处理和业务逻辑服务;前端使用Vue.js框架构建动态交互界面,提升用户体验;数据库采用MySQL存储生产数据,确保数据的一致性和可靠性。系统功能涵盖生产计划管理、设备监控、质量追溯、物料管理和报表分析等模块,支持多角色权限控制和移动端适配。通过实时数据采集与分析,系统能够优化生产排程、减少停机时间并提高资源利用率,为企业决策提供数据支持。关键词:SpringBoot、Vue.js、MySQL、生产监控、质量追溯。

数据表设计

生产任务数据表

生产任务数据表用于存储生产工单的基本信息,包括任务状态、优先级和关联设备等。任务创建时间通过函数自动生成,任务编号是该表的主键,记录生产任务的完整生命周期。结构表如表3-1所示。

字段名数据类型说明
task_idVARCHAR(32)任务编号(主键)
task_nameVARCHAR(64)任务名称
product_codeVARCHAR(32)关联产品编码
device_bindVARCHAR(32)绑定设备编号
task_statusINT任务状态(0待执行,1进行中,2完成)
priority_levelINT优先级(1-5)
start_timeDATETIME计划开始时间
end_timeDATETIME计划结束时间
create_timeDATETIME任务创建时间(自动生成)
设备监控数据表

设备监控数据表记录生产设备的运行状态和实时参数,用于故障预警和性能分析。设备编号是该表的主键,数据通过物联网终端实时上报。结构表如表3-2所示。

字段名数据类型说明
device_idVARCHAR(32)设备编号(主键)
device_nameVARCHAR(64)设备名称
runtime_hoursFLOAT累计运行时长(小时)
current_statusINT运行状态(0离线,1空闲,2忙碌,3故障)
last_maintainDATETIME上次维护时间
temperatureFLOAT当前温度(℃)
vibration_levelFLOAT振动幅度(mm/s)
update_timeDATETIME数据更新时间
质量检测数据表

质量检测数据表存储产品质检结果,支持质量追溯与统计分析。检测编号是该表的主键,关联生产任务和操作员信息。结构表如表3-3所示。

字段名数据类型说明
check_idVARCHAR(32)检测编号(主键)
task_linkVARCHAR(32)关联任务编号
operator_idVARCHAR(32)质检员编号
defect_typeVARCHAR(64)缺陷类型(如划痕、尺寸偏差)
check_resultINT检测结果(0合格,1不合格)
check_timeDATETIME检测时间
remarkTEXT备注信息

博主介绍:

💼 毕业设计解决方案
构建完整的毕业设计生态支撑体系,为学生提供从选题到交付的全链路技术服务: 技术选题库

微信小程序生态:精选100个符合市场趋势的前沿选题 Java企业级应用:汇集500个涵盖主流技术栈的实战选题
项目案例资源池:3000+经过验证的企业级项目案例

🏗️ 专业技术服务

技术路线规划:基于行业发展趋势和个人技术背景,制定差异化的技术成长路径 架构设计咨询:运用企业级开发标准,指导构建高可用、可扩展的系统架构
技术选型决策:结合项目特点和技术生态,提供最优的技术栈选择建议

详细视频演示

请联系我获取更详细的演示视频

系统介绍:

MES生产制造执行系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】,拿走直接用(附源码,数据库,视频,可提供说明文档(通过AIGC技术包括:MySQL、VueJS、ElementUI、(Python或者Java或者.NET)等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

文档参考:

在这里插入图片描述

技术架构栈

🔧 后端技术:Spring Boot
Spring Boot 作为现代Java企业级开发的核心框架,以其**“约定优于配置”**的设计哲学重新定义了应用开发模式。 核心特性解析:

零配置启动:集成自动配置机制,大幅减少XML配置文件编写 嵌入式服务器:内置Tomcat/Jetty/Undertow,支持独立JAR包部署
生产就绪:集成Actuator监控组件,提供健康检查、指标收集等企业级特性 微服务友好:天然支持分布式架构,与Spring
Cloud生态无缝集成

开发优势:
通过Starter依赖体系和智能自动装配,开发者可将精力完全聚焦于业务逻辑实现,而非底层基础设施搭建。单一可执行JAR的部署模式极大简化了运维流程。
🎨 前端技术:Vue.js
Vue.js 以其渐进式框架设计和卓越的开发体验,成为现代前端开发的首选解决方案。 技术亮点:

响应式数据流:基于依赖追踪的响应式系统,实现高效的视图更新 组件化架构:单文件组件(SFC)设计,实现样式、逻辑、模板的完美封装
灵活的渐进式设计:可从简单的视图层库扩展至完整的SPA解决方案 丰富的生态系统:Vue Router、Vuex/Pinia、Vue
CLI等官方工具链完备

开发效率:
直观的模板语法结合强大的指令系统,让复杂的用户交互变得简洁明了。优秀的TypeScript支持和开发者工具,为大型项目提供可靠的开发保障。

核心代码

 package com.controller; import java.util.Arrays; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.Map; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import com.annotation.IgnoreAuth; import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper; import com.entity.TokenEntity; import com.entity.UsersEntity; import com.service.TokenService; import com.service.UsersService; import com.utils.CommonUtil; import com.utils.MPUtil; import com.utils.PageUtils; import com.utils.R; import com.utils.ValidatorUtils; /** * 登录相关 */ @RequestMapping("users") @RestController public class UsersController{ @Autowired private UsersService userService; @Autowired private TokenService tokenService; /** * 登录 */ @IgnoreAuth @PostMapping(value = "/login") public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) { UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username)); if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) { return R.error("账号或密码不正确"); } String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole()); return R.ok().put("token", token); } /** * 注册 */ @IgnoreAuth @PostMapping(value = "/register") public R register(@RequestBody UsersEntity user){ // ValidatorUtils.validateEntity(user); if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) { return R.error("用户已存在"); } userService.insert(user); return R.ok(); } /** * 退出 */ @GetMapping(value = "logout") public R logout(HttpServletRequest request) { request.getSession().invalidate(); return R.ok("退出成功"); } /** * 密码重置 */ @IgnoreAuth @RequestMapping(value = "/resetPass") public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){ UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username)); if(user==null) { return R.error("账号不存在"); } user.setPassword("123456"); userService.update(user,null); return R.ok("密码已重置为:123456"); } /** * 列表 */ @RequestMapping("/page") public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UsersEntity user){ EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>(); PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params)); return R.ok().put("data", page); } /** * 列表 */ @RequestMapping("/list") public R list( UsersEntity user){ EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>(); ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( user, "user")); return R.ok().put("data", userService.selectListView(ew)); } /** * 信息 */ @RequestMapping("/info/{id}") public R info(@PathVariable("id") String id){ UsersEntity user = userService.selectById(id); return R.ok().put("data", user); } /** * 获取用户的session用户信息 */ @RequestMapping("/session") public R getCurrUser(HttpServletRequest request){ Long id = (Long)request.getSession().getAttribute("userId"); UsersEntity user = userService.selectById(id); return R.ok().put("data", user); } /** * 保存 */ @PostMapping("/save") public R save(@RequestBody UsersEntity user){ // ValidatorUtils.validateEntity(user); if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) { return R.error("用户已存在"); } userService.insert(user); return R.ok(); } /** * 修改 */ @RequestMapping("/update") public R update(@RequestBody UsersEntity user){ // ValidatorUtils.validateEntity(user); UsersEntity u = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())); if(u!=null && u.getId()!=user.getId() && u.getUsername().equals(user.getUsername())) { return R.error("用户名已存在。"); } userService.updateById(user);//全部更新 return R.ok(); } /** * 删除 */ @RequestMapping("/delete") public R delete(@RequestBody Long[] ids){ userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids)); return R.ok(); } } 

文章下方名片联系我即可~

✌💗大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看✌💗
👇🏻获取联系方式👇🏻
精彩专栏推荐订阅:在下方专栏👇🏻

Read more

近五年体内微/纳米机器人赋能肿瘤精准治疗综述:以 GBM 为重点

近五年体内微/纳米机器人赋能肿瘤精准治疗综述:以 GBM 为重点

摘要 实体瘤治疗长期受制于递送效率低、肿瘤组织渗透不足以及免疫抑制与耐药等问题。传统纳米药物多依赖被动累积与扩散,难以在肿瘤内部形成均匀有效的药物浓度分布。2021–2025 年,体内微/纳米机器人(包括外场驱动微型机器人、自驱动纳米马达以及生物混合机器人)围绕“运动能力”形成了三条相互收敛的技术路线: 其一,通过磁驱、声驱、光/化学自驱等方式实现运动增强递药与深层渗透,将治疗从“被动到达”推进到“主动进入”; 其二,与免疫治疗深度融合,实现原位免疫唤醒与肿瘤微环境重塑; 其三,针对胶质母细胞瘤(glioblastoma, GBM)等难治肿瘤,研究趋势转向“跨屏障递送(BBB/BBTB)+ 成像/外场闭环操控 + 时空可控释放”的系统工程。 本文围绕“运动—分布—疗效”的因果链条,总结 2021–2025 年代表性研究与关键评价指标,讨论临床转化所需的安全性、

By Ne0inhk
群消息机器人统计分析

群消息机器人统计分析

文章目录 * 一、企业微信群机器人 + 腾讯云函数 * 1.1 注册企业微信 * 1.2 注册腾讯云 * 1.3 创建群聊并添加机器人 * 1.4 创建腾讯云函数 * 二、个人微信(封号风险) * 3.1 itchat * 3.2 Wechaty * 3.3 ChatLog * 3.4 群洞察小程序 * 3.5 koishi * 三、钉钉开发平台 * 3.1 使用手册 * 3.2 钉钉机器人API * 3.3 Python脚本实现Send_message * **** 权限隔离 vs. 会话存档: * **** @机器人触发统计

By Ne0inhk
英伟达开源DreamDojo:4.4万小时“梦境”,破解机器人数据鸿沟

英伟达开源DreamDojo:4.4万小时“梦境”,破解机器人数据鸿沟

摘要:本文深度解析英伟达开源的DreamDojo世界模型,详解DreamDojo的核心定位与开源战略,拆解44711小时超大规模数据集的优势、连续潜在动作的技术创新,剖析其实时遥操作、策略评估等应用场景,对比其与1XWM、Genie 3的技术路线差异,解读其与扬·勒丘恩物理AI理念的契合点,探讨DreamDojo对破解机器人物理鸿沟、推动物理AI发展的核心作用,为技术从业者、行业观察者、投资者提供最专业、最全面的深度解读,助力了解2026年世界模型与物理AI领域的最新技术革新与赛道趋势。 一、行业痛点:数据鸿沟,困住人形机器人的核心瓶颈 长期以来,“数据短缺+数据低效”是制约机器人行业发展的致命痛点——机器人想要掌握一项技能,需要海量真实场景下的动作数据进行训练,但真实数据的采集的成本极高、周期极长,且场景覆盖有限;与此同时,传统机器人数据集规模偏小、多样性不足,难以支撑通用型机器人的训练需求,形成了难以逾越的“数据鸿沟”。 更关键的是,多数企业陷入了“重指令、轻物理”的误区:大量布局视觉-语言-动作(VLA)模型,过度依赖文本推理驱动机器人动作,却忽略了直觉物理规律的核心价值。

By Ne0inhk

AI Skills:从低代码工作流到“包管理”生态的范式跃迁

AI Skills:从低代码工作流到“包管理”生态的范式跃迁 作者: zs 日期: 2026年1月30日 摘要 我们正处于一个关键的时代转折点,AI 代理的能力正在经历一场深刻的范式变革。这场变革的核心,是将 AI 的能力从封闭、孤立的工具集,转化为一套开放、可互操作的 Skills(技能) 生态系统。本文将追溯 Skills 的演进脉络:从 Coze 和 Dify 等低代码平台中工作流的原始形态,到 Anthropic 推动 Model Context Protocol (MCP) 实现标准化,最终由 Vercel 推出 skills.sh 目录,构建起类似 npm 的分布式“包管理”分发机制。

By Ne0inhk