专业能力
关键业务物流系统背后的工程纪律
十余年设计、开发、实施与运维持续运行系统的经验。
10+
年物流工程经验
设计、开发、实施、运维
50+
个已交付项目
8+ 处设施长期运维
25
项生产环境集成
海关、铁路、ERP、设备、政府系统
10 000+
名运营用户
调度员、操作员、管理者、客户
220 万 TEU
系统年处理量
码头、仓储与铁路作业
99.9%
系统可用性
SLA 7×24 — 作业不停机
工程原则
我们不会把通用企业软件改造成物流系统，而是围绕货物的真实流转设计系统：闸口、堆场、仓库、海关区、铁路作业面与船舶作业。
01
流程先于产品
由运营流程决定架构，而不是相反。
02
集成是一等公民
交换契约与运营内核以同等严谨程度设计。
03
可追溯
任何运营事件与智能体动作都可以被还原。
04
优雅降级
一条集成失败，不应让整个设施停摆。
05
操作员工效
面向倒班作业、操作速度与低误操作率设计界面。
06
长期可维护
系统的构建方式，要让若干年后的其他工程师也能改动。
方法论
交付方法论
从运营调研到长期运维的可复用工程路径。
- 01
运营调研
现场流程梳理、数据源、设备、交换格式与运营约束。
- 02
架构设计
目标架构、集成契约、角色模型、容错方案与数据归属。
- 03
原型验证
在全面开发之前，与操作员一起验证关键场景。
- 04
开发
迭代交付，每个周期结束进行运营侧评审。
- 05
集成实施
在受控测试下对接海关、铁路、ERP、设备与政府系统。
- 06
试运行
并行运行、数据核对以及在真实设施上的操作员培训。
- 07
正式投产
切换方案、回滚预案，并自第一天起进行监控。
- 08
运维与演进
SLA 支持、运营变更需求与监管更新。
工程技术栈
技术选型服从运营要求 — 可用性、可追溯性、集成深度与长期可维护性。
平台
.NETJavaNode.jsPython
数据
PostgreSQLMS SQLOracleClickHouse
交换
RESTSOAPEDI消息中间件
基础设施
本地部署私有云Kubernetes可观测性
人工智能
单证智能处理预测模型向量检索智能体编排