一、系统概述
　　
　　针对川味冻品行业特点，开发一套包含辣度分级管理功能的系统，帮助企业实现产品标准化、生产可控化和市场精准化。系统应涵盖原料管理、生产加工、库存管理、销售分析等全流程，重点突出辣度分级管理功能。
　　
　　 二、辣度分级管理核心功能设计
　　
　　 1. 辣度标准体系建立
　　- 辣度等级定义：建立企业自定义的辣度分级标准（如微辣、中辣、重辣、变态辣）
　　- 辣度量化指标：
　　 - 斯科维尔指数(SHU)范围定义
　　 - 辣椒素含量范围
　　 - 感官评价标准（色、香、味、辣感持续时间）
　　- 辣度认证体系：与第三方检测机构对接，获取权威辣度认证
　　
　　 2. 原料管理模块
　　- 辣椒原料库：
　　 - 记录不同产地、品种辣椒的辣度特性
　　 - 批次管理，跟踪每批原料的辣度检测数据
　　 - 供应商评估，建立优质辣椒供应商名录
　　- 原料配比管理：
　　 - 不同辣度等级产品的标准原料配比
　　 - 配比调整审批流程
　　 - 配比历史记录与追溯
　　
　　 3. 生产加工管理
　　- 辣度控制工艺：
　　 - 腌制、炒制等关键工序的辣度控制参数
　　 - 工艺参数与辣度等级的关联关系
　　 - 工艺变更记录与审核
　　- 在线辣度检测：
　　 - 集成辣度检测设备数据接口
　　 - 生产过程中的实时辣度监测
　　 - 异常辣度预警与处理机制
　　
　　 4. 产品质量管理
　　- 辣度检验标准：
　　 - 成品辣度检验方法与频次
　　 - 检验设备校准管理
　　 - 不合格品处理流程
　　- 质量追溯系统：
　　 - 从原料到成品的全程追溯
　　 - 辣度异常批次快速定位
　　 - 召回管理功能
　　
　　 5. 销售与市场管理
　　- 辣度标签管理：
　　 - 符合国家标准的辣度标识
　　 - 多语言标签支持（出口需求）
　　 - 标签打印与防伪功能
　　- 市场反馈分析：
　　 - 消费者辣度偏好分析
　　 - 区域市场辣度需求差异
　　 - 竞品辣度对比分析
　　
　　 三、技术实现方案
　　
　　 1. 系统架构
　　- 前端：Vue.js/React框架，响应式设计
　　- 后端：Spring Boot/Django框架，微服务架构
　　- 数据库：MySQL/PostgreSQL（关系型）+ MongoDB（非关系型）
　　- 接口：RESTful API设计，支持第三方检测设备接入
　　
　　 2. 关键技术点
　　- 辣度预测模型：基于机器学习的辣度预测算法
　　- 物联网集成：连接辣度检测传感器，实现实时数据采集
　　- 大数据分析：消费者行为分析与市场趋势预测
　　- 区块链应用：用于辣度认证和供应链溯源
　　
　　 3. 移动端应用
　　- 生产端APP：
　　 - 工艺参数实时查看与调整
　　 - 异常情况即时报警
　　 - 生产数据实时上传
　　- 管理端APP：
　　 - 关键指标看板
　　 - 审批流程处理
　　 - 移动端报表查看
　　
　　 四、实施步骤
　　
　　1. 需求调研阶段（1个月）
　　 - 调研企业现有流程与痛点
　　 - 确定辣度分级标准
　　 - 制定系统功能清单
　　
　　2. 系统设计阶段（1.5个月）
　　 - 数据库设计
　　 - 接口设计
　　 - UI/UX设计
　　
　　3. 开发测试阶段（3个月）
　　 - 核心模块开发
　　 - 第三方设备对接
　　 - 系统集成测试
　　
　　4. 试点运行阶段（1个月）
　　 - 选定生产线试点
　　 - 收集反馈优化系统
　　 - 培训操作人员
　　
　　5. 全面推广阶段（持续）
　　 - 全厂区部署
　　 - 供应商系统对接
　　 - 持续优化升级
　　
　　 五、预期效益
　　
　　1. 产品质量提升：通过标准化辣度管理，确保产品口感一致性
　　2. 生产效率提高：减少因辣度不符导致的返工和浪费
　　3. 市场响应加快：根据市场反馈快速调整产品辣度等级
　　4. 品牌价值增强：建立专业的辣度管理体系，提升品牌专业性
　　5. 合规性保障：满足食品安全法规对调味品标示的要求
　　
　　 六、后续优化方向
　　
　　1. 引入AI技术实现辣度智能预测与调整
　　2. 开发消费者互动平台，收集实时反馈
　　3. 扩展至其他调味品维度管理（如麻度、酸度等）
　　4. 建立行业辣度标准数据库，促进行业交流
　　
　　该系统开发需要食品工程专家、IT开发团队和企业管理层紧密合作，确保技术实现与业务需求的高度契合。