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基于Web的制造业库存管理系统的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-14页
    1.1 课题研究背景第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 论文的主要研究内容和作者的主要工作第12页
    1.4 论文组织结构第12-14页
2 系统相关技术第14-19页
    2.1 B/S结构模式第14-15页
    2.2 Django技术第15-17页
        2.2.1 Python语言第15-16页
        2.2.2 Django语言第16-17页
    2.3 MySQL数据库第17-18页
    2.4 Nginx技术第18-19页
3 系统需求分析第19-23页
    3.1 库存管理现存问题第19页
    3.2 系统功能需求分析第19-22页
    3.3 系统技术目标第22页
    3.4 系统环境第22-23页
4 系统设计第23-42页
    4.1 系统总体结构设计第23-24页
    4.2 系统功能模块设计第24-30页
        4.2.1 用户权限模块设计第24-25页
        4.2.2 入库管理模块设计第25-26页
        4.2.3 领用管理模块设计第26-27页
        4.2.4 退库管理模块设计第27-28页
        4.2.5 台账管理模块设计第28-29页
        4.2.6 材料存储管理模块设计第29页
        4.2.7 库存基础数据管理模块设计第29-30页
    4.3 数据库设计第30-42页
        4.3.1 数据实体设计第30-34页
        4.3.2 数据库表设计第34-42页
5 系统功能实现第42-56页
    5.1 系统基础功能模块实现第42-44页
        5.1.1 系统用户权限模块实现第42-43页
        5.1.2 系统首页模块实现第43-44页
    5.2 库存管理模块实现第44-54页
        5.2.1 入库管理模块实现第44-46页
        5.2.2 领用管理模块实现第46-47页
        5.2.3 退库管理模块实现第47-48页
        5.2.4 台账管理模块实现第48-51页
        5.2.5 材料存储管理模块实现第51-53页
        5.2.6 库存基础数据管理模块实现第53-54页
    5.3 数据管理模块实现第54-56页
        5.3.1 系统数据管理模块实现第54-55页
        5.3.2 数据备份与还原模块实现第55-56页
6 系统关键技术第56-66页
    6.1 基于网络流的库房分配第56-60页
        6.1.1 问题描述与模型建立第56-57页
        6.1.2 网络流第57-59页
        6.1.3 最小费用最大流模型第59-60页
    6.2 基于神经网络的库存安全量预测第60-66页
        6.2.1 问题描述与模型建立第60-62页
        6.2.2 BP神经网络第62-66页
7 系统测试与部署第66-69页
    7.1 系统运行环境第66页
    7.2 系统测试第66-68页
        7.2.1 登录界面测试第66-67页
        7.2.2 入库单界面测试第67-68页
    7.3 系统部署与运行第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第73-74页
致谢第74-75页

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