一、系统开发背景
川味冻品行业需要快速响应市场变化，实现口味创新与迭代。开发一套支持口味迭代记录的系统，可以帮助企业：
1. 跟踪口味研发过程
2. 管理配方变更历史
3. 分析口味市场反馈
4. 优化生产流程
二、核心功能模块设计
1. 口味基础信息管理
- 口味编码体系：建立唯一标识符（如SC-001代表经典麻辣）
- 基础参数：辣度等级(1-10)、麻度等级、香料配比等
- 分类管理：按产品类型（火锅底料、调味料、预制菜等）分类
2. 口味迭代记录模块
```mermaid
graph TD
A[口味研发] --> B{迭代类型}
B -->|配方调整| C[成分比例变更]
B -->|工艺改进| D[生产参数调整]
B -->|包装更新| E[规格/设计变更]
C --> F[记录变更原因]
D --> F
E --> F
F --> G[生成迭代版本]
```
3. 版本控制实现
```python
class FlavorVersion:
def __init__(self, version_id, base_flavor, changes, test_results, release_date):
self.version_id = version_id 格式：SC-001-V1.2
self.base_flavor = base_flavor 基础口味ID
self.changes = changes 变更详情字典
self.test_results = test_results 测试数据
self.release_date = release_date
self.status = "draft" draft/tested/approved/rejected
```
4. 迭代流程管理
1. 提案阶段：记录市场调研数据、消费者反馈
2. 研发阶段：记录实验室测试数据、小试结果
3. 中试阶段：记录生产线适配情况、成本变化
4. 上市阶段：记录销售数据、客户评价
三、技术实现方案
1. 数据库设计
```sql
CREATE TABLE flavor_master (
flavor_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
category VARCHAR(50),
base_formula TEXT,
current_version VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE flavor_versions (
version_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
flavor_id VARCHAR(20) REFERENCES flavor_master(flavor_id),
version_number VARCHAR(10),
change_log TEXT,
test_results JSON,
production_params JSON,
status VARCHAR(20),
created_at TIMESTAMP,
created_by VARCHAR(50)
);
CREATE TABLE flavor_feedback (
feedback_id SERIAL PRIMARY KEY,
version_id VARCHAR(20) REFERENCES flavor_versions(version_id),
source VARCHAR(50), -- 门店/经销商/消费者
rating INT, -- 1-5分
comments TEXT,
feedback_date DATE
);
```
2. 关键接口设计
```java
// 创建新版本接口
public FlavorVersion createNewVersion(String flavorId, String changeDescription,
Map formulaChanges) {
// 业务逻辑实现
}
// 获取版本历史
public List getVersionHistory(String flavorId) {
// 查询数据库并返回版本列表
}
// 提交市场反馈
public void submitFeedback(String versionId, Feedback feedback) {
// 存储反馈数据
}
```
四、口味迭代分析功能
1. 趋势分析：
- 辣度/麻度随时间变化趋势
- 消费者评分变化
2. 成本影响分析：
- 原料变更对成本的影响
- 工艺改进带来的效率提升
3. 市场接受度预测：
- 基于历史数据的成功概率预测
- 区域偏好分析
五、实施路线图
1. 第一阶段(1-2月)：
- 基础数据模型建立
- 版本控制功能实现
2. 第二阶段(3-4月)：
- 研发流程管理
- 测试数据采集接口
3. 第三阶段(5-6月)：
- 数据分析看板
- 移动端反馈收集
六、预期效益
1. 研发周期缩短30%
2. 口味失败率降低25%
3. 新品上市速度提升40%
4. 原料浪费减少15%
七、扩展功能建议
1. 集成AI口味预测模型
2. 消费者口味偏好画像
3. 供应链协同优化
4. 食品安全追溯增强
该系统应采用敏捷开发模式，每2周迭代一个版本，优先实现核心流程，再逐步完善分析功能。建议使用微服务架构，便于后续功能扩展和与现有ERP/MES系统集成。
广告
