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开题报告内容
一、选题背景
关于餐饮门店订货系统的研究，现有研究多集中在餐饮供应链管理的宏观层面，如供应链的整合与优化等方面。专门针对餐饮门店这一特定主体的订货系统的深入研究较少。目前的研究成果主要以提高餐饮企业整体运营效率为主，对于餐饮门店订货系统内部功能模块，如员工管理、商品分类、订单处理等环节与整体订货系统的协同关系探讨不足。在国内外，虽然供应链管理系统的相关研究较为丰富，但针对餐饮门店独特需求的订货系统研究存在空白。本选题将以餐饮门店为研究情景，重点分析和研究其订货系统的构建、功能优化等问题，以期探寻餐饮门店订货系统高效运作的机制，提出针对性的改进对策建议，为后续更加深入的研究提供基础。餐饮门店在日常运营中，订货环节至关重要，而现有的通用订货系统难以完全满足其特殊需求，所以对该问题的研究是有价值的，旨在提升餐饮门店的订货效率和管理水平。[1]
二、研究意义
（一）现实意义
本选题针对餐饮门店在订货环节存在的效率低下、信息不准确等问题的研究具有重要的现实意义。通过对餐饮门店订货系统的研究，可以优化订货流程，减少人工操作失误，提高订单处理速度。例如，准确的商品信息管理和高效的入库、出库信息处理，有助于餐饮门店更好地控制库存，避免缺货或积压情况的发生，直接提升餐饮门店的经营效益。
（二）理论意义
本选题研究将对餐饮门店运营管理相关理论进行深入剖析。餐饮门店订货系统涉及多个功能模块的协同运作，研究它有助于丰富供应链管理理论在餐饮行业特定场景下的应用，完善餐饮门店运营管理的理论体系。
三、研究方法
本研究将采用文献研究法和案例研究法相结合的综合研究方法。
- 文献研究法：通过查阅国内外关于餐饮供应链管理、订货系统等方面的学术文献、行业报告等资料，了解相关领域的研究现状和发展趋势，为餐饮门店订货系统的研究提供理论基础。从已有的研究成果中汲取经验，分析不同观点的优劣，避免重复前人的研究错误。
- 案例研究法：选取若干具有代表性的餐饮门店作为案例，深入分析其现有的订货系统。通过实地调研、访谈等方式，获取第一手资料，包括系统的功能使用情况、存在的问题等。以这些实际案例为依据，构建出符合餐饮门店需求的订货系统模型，并对模型进行验证和优化。
四、研究内容
餐饮门店订货系统包含多个功能模块，以下是对各模块相关的研究内容：
- 员工模块：研究员工在订货系统中的角色和权限设置。不同岗位的员工如采购员、仓库管理员等在系统中的操作权限应有所区别，以确保系统数据的安全性和操作的规范性。例如，采购员应能创建和修改订单，仓库管理员能确认收货等操作。
- 商品分类与商品信息模块：分析如何对餐饮门店的商品进行科学分类，如按食材种类、菜品原材料等分类。同时，准确管理商品信息，包括商品名称、规格、价格等，确保在订货过程中信息的准确性，避免因商品信息错误导致的订货失误。
- 入库信息与出库信息模块：探究如何实现入库和出库信息的实时更新与准确记录。入库信息的准确记录有助于库存管理，而出库信息则与餐饮门店的实际销售和库存消耗相关联，通过研究这两个模块的优化，可以提高库存管理的精准度。
- 货物采购与供应商模块：研究如何在系统中整合供应商资源，选择合适的供应商。在货物采购方面，分析如何根据销售数据、库存情况等因素制定合理的采购计划，实现采购成本的控制和供应的稳定性。
- 订单与确认收货模块：研究订单的创建、流转、跟踪以及确认收货的流程优化。订单在餐饮门店订货系统中是核心环节，确保订单的高效处理和准确跟踪，能够提高整个订货系统的效率。
五、拟解决的主要问题
- 系统功能的协同性问题：餐饮门店订货系统中的各个功能模块，如员工操作、商品管理、采购等，需要相互协同才能高效运作。本研究将致力于解决各功能模块之间可能存在的信息不畅通、流程衔接不紧密等问题，确保整个系统的协同性。
- 数据准确性问题：在订货过程中，商品信息、库存信息等数据的准确性至关重要。研究将着重解决因数据录入错误、信息更新不及时等导致的数据不准确问题，提高系统数据的可靠性，从而为餐饮门店的订货决策提供准确依据。
六、研究方案
（一）可能遇到的困难和问题
- 数据获取难度：在研究过程中，获取餐饮门店真实、全面的订货数据可能存在困难。一些餐饮门店可能出于隐私或管理不便等原因，不愿意提供详细的数据资料。
- 系统复杂性理解：餐饮门店订货系统涉及多个功能模块，各模块之间的交互关系复杂。理解系统的整体架构和功能模块之间的内在联系可能是一个挑战，这将影响对系统优化的研究。
（二）解决的初步设想
- 数据获取难度解决：通过与多家餐饮门店建立合作关系，签订保密协议，承诺数据仅用于研究目的，并且为参与研究的门店提供一定的研究成果反馈或管理建议，以提高其参与积极性。同时，采用多渠道数据收集方式，如实地观察记录部分数据、获取门店公开的部分运营数据等。
- 系统复杂性理解解决：深入学习软件工程相关知识，构建餐饮门店订货系统的概念模型，采用分层分析的方法，逐步剖析各功能模块的作用和相互关系。借鉴已有的成功订货系统案例，对比分析，加深对系统复杂性的理解。
七、预期成果
- 构建餐饮门店订货系统模型：通过研究，构建一个功能完善、各模块协同运作良好的餐饮门店订货系统模型，包括系统的架构设计、功能模块的详细设计等内容。
- 提出优化建议报告：针对现有餐饮门店订货系统存在的问题，提出具有针对性和可操作性的优化建议报告。报告内容涵盖系统功能优化、流程改进、数据管理等方面的建议，为餐饮门店提升订货效率和管理水平提供参考。
进度安排：
1.2023年12月1日至2023年12月11日，查阅收集文献资料，确定论题，准备开题报告。
2.2023年12月11日至2023年12月15日，进一步修正设计目标、内容和方法，完成开题报告。
3.2023年12月15日至2024年1月15日，实现系统的大部分功能，为论文写作做准备。
（二）写作阶段
1.2024年1月16日至1月30日，梳理系统的业务流程和数据，准备撰写论文初稿。
2.2024年2月1日至2月20日，撰写论文初稿。
3.2024年2月22日至3月30日，提交论文初稿，并根据指导教师意见修改论文一、二、三稿。
4.2024年4月2日至4月20日，论文定稿、打印、送审，准备论文答辩。
（三）答辩阶段
论文答辩的具体时间由学院确定。
参考文献：
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[3] 伍万鹏. Node.JS平台下Web前端架构的研究[J]. 信息通信, 2016, (02): 103-104.
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以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！
系统环境搭建步骤：
1．访问Node.js官网下载并安装适用于Windows的Node.js版本，确保安装过程中包含NPM。安装完成后，通过命令提示符验证Node.js和NPM的安装情况。
2.搭建Vue.js前端开发环境，使用npm或Vue CLI安装Vue.js，并创建Vue项目进行前端开发与本地测试。接着，从MySQL官网下载并安装MySQL Server，设置root用户密码，并可选安装Navicat作为数据库管理工具。
3.配置Navicat连接到本地MySQL数据库。
4.开发Node.js后端，创建项目并安装如Express等所需的npm包，编写后端代码，前端利用Vue.js等前端技术栈实现用户界面和用户交互逻辑；同时，后端使用Node.js等技术实现业务逻辑、数据处理以及与前端的数据交互。并实现与MySQL数据库的连接。
技术栈：
前端：Vue.js、npm、Vue CLI
后端：Node.js、NPM、Express、MySQL
开发工具：Vscode、mysql5.7、Navicat 11
毕设程序界面：
源码、数据库获取↓↓↓↓
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