随着信息技术的飞速发展和企业服务意识的不断提升，售后服务作为连接产品与用户的最后一环，其效率和质量直接影响着客户满意度与品牌忠诚度。传统的售后管理模式往往依赖于人工记录、电话沟通和分散的线下流程，存在信息不透明、响应速度慢、资源调配不合理、数据难以分析等问题。针对这些痛点，设计并实现一个高效、智能、一体化集成的售后管理系统显得尤为重要。本文旨在阐述一个基于SpringBoot框架的计算机毕业设计项目——“一体化智能售后系统B870I9”，该系统专注于计算机系统服务领域的售后流程优化。

一、 系统概述与设计目标

本系统被命名为“B870I9智能售后系统”，其核心目标是构建一个覆盖售后全流程的在线管理平台。系统主要面向提供计算机系统集成、硬件维护、软件支持等服务的企业或部门，旨在实现以下目标：

1. 流程一体化：将报修受理、工单派发、工程师处理、配件管理、服务评价等环节无缝集成到一个平台，消除信息孤岛。
2. 响应智能化：利用预设规则和算法，实现工单的智能分派（基于工程师位置、技能、负载）、常见问题的自动回复（结合知识库），以及服务预警。
3. 管理数据化：全程记录服务数据，通过多维度的统计报表，为管理层提供决策支持，如工程师绩效、常见故障分析、客户满意度趋势等。
4. 操作便捷化：提供清晰友好的Web界面，支持多角色（客户、客服、工程师、管理员）协同工作，提升整体操作效率。

二、 核心技术架构

系统采用当前Java领域主流的微服务基础框架SpringBoot进行开发，其优势在于简化配置、内嵌服务器、便于快速构建独立运行的应用程序。

• 后端技术栈：SpringBoot 2.x + MyBatis-Plus（数据持久层） + Spring Security（安全控制） + Redis（缓存与会话管理）。
• 前端技术栈：Vue.js 或 React（构建用户界面） + Element UI / Ant Design（UI组件库），前后端通过RESTful API进行分离式开发。
• 数据库：采用关系型数据库MySQL存储核心业务数据（用户、工单、设备、配件库存等），同时可考虑使用非关系型数据库如MongoDB存储日志或非结构化数据。
• 辅助技术：集成WebSocket实现客服实时在线聊天与工单状态实时推送；使用Quartz或Spring Task进行定时任务调度（如定期生成报表、发送满意度调查）；利用ECharts等图表库进行数据可视化。

三、 核心功能模块设计

系统主要围绕四大角色设计功能模块：

1. 客户门户：

• 自助服务：在线提交报修单，描述故障、上传图片/视频，并可选择服务类型与紧急程度。

• 进度追踪：实时查看已提交工单的处理状态、负责工程师信息及历史记录。

• 知识库查询：浏览常见问题解答与自助排障指南。

• 服务评价：对已完成的服务进行满意度评分与留言反馈。

1. 客服调度中心：

• 工单受理：审核客户提交的报修单，进行初步分类与优先级判定。

• 智能派单：系统根据规则（地理位置、技能匹配、当前工单量）自动推荐或手动指派给合适的现场工程师。

• 全程监控：在地图视图上查看工程师位置，监控所有在办工单的进度，及时进行协调与干预。

• 客户沟通：通过内置聊天工具与客户进行实时沟通，更新处理情况。

1. 工程师工作台：

• 任务接收：通过APP或Web端接收新派发的工单，查看客户信息、设备详情及故障描述。

• 现场作业：记录现场诊断过程、所用工时、更换的配件（与库存系统联动），并上传处理前后的照片作为凭证。

• 知识贡献：可将处理过程中的新解决方案提交至公共知识库。

• 个人报表：查看个人工作量、完成率、客户评价等数据。

1. 管理后台：

• 系统管理：用户、角色、权限的配置与管理。

• 资源管理：管理服务产品目录、备件配件库存（入库、出库、预警）、服务车辆等。

• 智能分析：基于历史数据，生成各类分析报表，如故障类型分布、工程师KPI、客户满意度分析、配件耗用趋势等，为服务优化和商业决策提供数据洞察。

• 规则引擎配置：配置智能派单规则、服务SLA（服务水平协议）标准、自动提醒规则等。

四、 系统特色与创新点

1. 一体化闭环管理：从报修到结算评价，形成完整的线上闭环，大幅提升流程可控性与效率。
2. 基于LBS的智能调度：结合地图服务，实现工程师的智能、高效调度，减少响应时间与路途成本。
3. 数据驱动决策：将售后数据转化为可视化的分析报告，帮助企业识别服务短板、优化资源配置、预测备件需求。
4. 良好的扩展性：基于SpringBoot的模块化设计，便于未来集成呼叫中心（CTI）、物联网（IoT）设备远程诊断、AI智能客服等更高级的功能。

五、 总结与展望

“一体化智能售后系统B870I9”作为计算机科学与技术专业的毕业设计，不仅综合运用了SpringBoot、前端框架、数据库等多种技术，更聚焦于解决计算机系统服务行业中的实际管理问题。它体现了软件工程从需求分析、系统设计到编码实现的全过程。通过该系统的设计与实现，能够有效提升售后服务的管理水平、响应速度与客户体验，为企业数字化转型提供有力支撑。系统可进一步探索与人工智能的结合，如图像识别自动诊断硬件故障、利用机器学习预测设备故障概率从而实现预防性维护，使售后服务变得更加主动和智慧。