CN109308563A - 一种模块化工业服务平台、工作方法及配置方法 - Google Patents

一种模块化工业服务平台、工作方法及配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种模块化工业服务平台、工作方法及配置方法，该平台在云服务器端保存封装好的算法库、知识库等，让使用者可以模块化配置项目、管理项目，从而对工业数据进行监控、处理等操作。数据采集后传至数据存储部分保存；数据存储针对不同数据形式有多种存储形式；服务部分包含各种用于模块化配置的算法、知识库、控制模块等，并支持使用者自行上传模块；应用配置部分用于创建项目、模块化配置；服务展示用于最终给使用者进行反馈。本发明可以达到通过进行模块化配置，从而对工业数据进行监控、分析、控制的效果。

Description

一种模块化工业服务平台、工作方法及配置方法
技术领域
本发明涉及智能制造控制领域，尤其是一种工业服务平台，
本发明还提供了一种工业服务平台的工作方法及配置方法。
背景技术
现如今，云计算已经成为推动经济发展和产业升级的引擎。云计算可以创造新的经济模式，带动现代服务业与文化创意等多种相关产业的发展，现在也与工业领域紧密联系。当前，我国正在发展成为新的国际制造业中心。以制造业为主导的产业结构也显示了中国工业化加速发展的阶段特征，这种结构促进了中国工业的高速发展。不过，工业产业的生产率问题对中国来说也是新的挑战，中国工业化发展没有通过经济和社会的关联性带动，第二、第三产业的共同发展，相反，第一产业不断萎缩，第三产业停留在一个较低的水平上，致使第二产业的发展没有强大的基础和服务保障。生产性服务业在中国的发展尚未成熟。因此，当前以云计算推动我国的工业领域创新发展尤为迫切。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够与云服务相结合、对实际工业生产进行数据监控、分析、控制的工业服务平台，从而增强工业生产的信息化程度、提高生产效率。
本发明另外也提供了一种能够与云服务相结合、对实际工业生产进行数据监控、分析、控制的工业服务平台的工作方法及架构方法。
技术方案：本发明提供的工业服务平台可采用以下技术方案。
一种基于模块化工业服务平台，包括服务器及应用配置模块；
服务器中包括算法库、知识库、控制模块库，其中，
算法库包含多个用于计算分析数据的算法模块；
知识库包含用于根据数据帮助用户提供决策的知识决策树；
控制模块库用于与执行设备相连，通过对执行设备的控制完成根据业务逻辑对工业生产的自动化调度；
应用配置模块用以对工业项目所需要的应用进行模块化配置，包括从算法库中选择所需算法用于数据分析、从知识库中选择指定知识决策树、从控制模板库中选择需要进行自动化调度的设备模块。
有益效果：1、该工业服务平台可以对大规模的数据进行合理的分析与运用，进一步提高工业数据的综合分析能力和提升生产效率。
2、在工业生产的过程中，由于环境的感知能力及控制能力比较有限，大多只可按照固定预设模式，不能根据不同用户动态地生成人性化的服务。因此该服务平台利用云端模块化处理，可对工业生产的过程进行自定义控制。
3、该服务平台提供自定义封装，可对服务库中内容进行更新，提升平台灵活性、多样化。
进一步的，还包括数据存储模块，该数据存储模块包括分布式文件系统、分布式实时数据库、分布式关系数据库，同时包括生产流程和工序的保存。
进一步的，还包括服务展示模块，用来为使用者提供服务反馈，反馈的内容为在平台上运行的应用所得到的结果。
进一步的，云服务器为私有云或公用云。
进一步的，应用配置还具有对工业项目所需要的应用的常规管理、对数据的管理、对服务的管理功能。
对应上述工业服务平台，本发明还提供该工业服务平台的工作方法的技术方案：
包括模块选择、计算分析、决策及控制；
模块选择即从算法库中选择所需算法、从知识库中选择指定知识决策树、从控制模块库中选择需要进行自动化调度的设备模块；
计算分析即通过算法库中选出的算法进行数据分析；
决策即通过知识库中选出的知识决策树作出决策结果；
控制即通过从控制模板库中选择的设备模块完成对执行设备的控制。
进一步的，还包括计算分析之前进行的数据获取，即从数据存储模块的数据源获取数据。
进一步的，通过服务展示为使用者提供服务反馈，服务反馈即在工业服务平台上运行的应用所得到的结果。
技术方案：本发明提供的工业服务平台的配置方法可采用以下技术方案。
一种基于云计算的模块化工业服务平台的配置方法，包括：
(1)、创建项目，一组应用配置作为一个项目；
(2)、选择所需算法用于数据分析、选择指定知识决策树，用于根据输入数据作出决策结果、选择需要进行自动化调度的设备模块；
(3)构成配置的应用，配置完成后执行、查看结果。
有益效果：
1、该方法基于云服务器进行计算，可以对大规模的数据进行合理的分析与运用，进一步提高工业数据的综合分析能力和提升生产效率。
2、在工业生产的过程中，由于环境的感知能力及控制能力比较有限，大多只可按照固定预设模式，不能根据不同用户动态地生成人性化的服务。因此该方法利用云端模块化处理，可对工业生产的过程进行自定义控制。
3、该方法提供云计算服务的自定义封装，可对服务库中内容进行更新，提升平台灵活性、多样化。
进一步的，所述步骤(2)中，预设算法库、知识库、控制模块库，其中，
算法库包含多个用于计算分析数据的算法模块；
知识库包含用于根据数据帮助用户提供决策的知识决策树；
控制模块库中模块与执行设备相连，通过对执行设备的控制完成根据业务逻辑对工业生产的自动化调度。
进一步的，提供数据存储模块，以存储应用中包含的分布式文件、分布式实时数据、分布式关系数据，生产流程和工序。
进一步的，为使用者提供配置的应用对应的服务反馈，反馈的内容为在平台上运行的应用所得到的结果。
进一步的，步骤(3)中所述的应用配置完成后保存在服务器中，服务器为私有云服务器，或服务器设置在公用云服务器上。
附图说明
图1是本发明的整体架构图。
图2是本发明中云计算部分的示意图。
图3是本发明中模块化配置流程图。
图4是本发明中一个模块化配置实例的示意图。
具体实施方式
下面参照附图对本发明进行详细说明，进一步描述本发明的目的、技术方案及优点。
一种基于云计算的模块化工业服务平台配置方法，提供数据存储模块，以存储应用中包含的分布式文件、分布式实时数据、分布式关系数据，生产流程和工序。该方法包括以下内容：
(1)、创建项目，一组应用配置作为一个项目。
(2)、选择所需算法用于数据分析、选择指定知识决策树，用于根据输入数据作出决策结果、选择需要进行自动化调度的设备模块；其中，预设算法库、知识库、控制模块库，算法库包含多个用于计算分析数据的算法模块。
(3)构成配置的应用，配置完成后保存在云平台执行、查看结果。该云平台可以为云平台为私有云或公用云。
同时，可选择为使用者提供配置的应用对应的服务反馈，反馈的内容为在平台上运行的应用所得到的结果。
参见图1，这是本发明中模块化工业服务平台的整体架构图，分为数据采集模块、数据存储模块、服务器、应用配置模块、服务展示模块几个部分。
数据采集模块，负责对从实际生产设备中采集所需数据，与数据存储部分通讯，采集后上传至云平台，包括使用一些用于采集的硬件设备。
数据存储模块包括分布式文件系统、分布式实时数据库、分布式关系数据库多种存储形式。还有生产流程和工序的保存。分布式文件系统可采用如HDFS、盘古；分布式实时数据库可采用如HBASE(Hadoop上分布式面向列的开源数据库)；分布式关系数据库可采用如RDS(relational data-base service，阿里巴巴关系数据库服务)。
服务器包括算法库、知识库、控制模块库。应用配置模块和服务展示模块均在服务器基础上开发实现。算法库中存储用于数据分析计算的各类算法，可以用作实时数据分析结果的展示等，为使用者提供参考；知识库中存储通过决策树作出决策的知识模板，以浓度超标决策树为例，在领域知识库中预先存储了处理浓度超标的决策树，在检测到环境中指定气体浓度超标时就会根据该决策树进行后续处理，从而保证生产安全；控制模块库中包含一些封装好的、可以直接与生产设备交互的模块，通过对这些模块的连接配置，可以实现一些对设备的自动调度。
应用配置模块把应用所需的数据交由封装好的服务处理。包括如前文所述对服务器中的配置在此部分进行。除此之外，还要有对应用项目的常规管理、对数据的管理、对服务的管理等功能，比如增删改查等。
服务展示模块直接为使用者提供服务反馈，在平台上运行的应用所得到的结果在此部分来提供，包括数据监控、报表导出、控制、分析等等功能。
整个平台根据具体需要，可以选择部署在公共云、或在局域网私有云使用均可。
本发明还提供一种上述工业服务平台的工作方法，具体参见图2，这是本发明中云计算部分的示意图。流程为：用户在应用配置部分进行模块化配置，在云计算服务中选择需要的服务模块，如图算法库用于执行算法分析，知识库用于根据数据输出决策结果，控制模板库包含可自动调度的设备控制模板，用于控制设备，多种模块相连构成配置好的应用。整个执行过程为数据输入到配置好的应用，处理结果再通过服务展示部分返回给用户。
参见图3，是本发明中模块化配置流程图。包括以下几个步骤：
步骤S1：创建项目。一组应用配置作为一个项目。创建项目时填写一些基本信息(如项目名称、描述等)，创建项目必须从数据存储部分选择数据源，作为该项目的输入。
步骤S2：从算法库中，选择所需算法用于数据分析；从知识库中选择指定知识决策树，用于根据输入数据作出决策结果；从控制模板库中选择需要进行自动化调度的设备模块。
步骤S3：各模块间的连接构成配置好的应用，配置完成后保存在云平台可以执行、查看结果。
参见图4，以下通过一个实例来更具体地描述本发明，一个基于云计算的模块化工业服务实例的步骤具体为：
步骤S1：创建项目，项目名为“项目1”，选择两个数据源，分别为设备参数和气体数据。
步骤S2：将数据传至云计算服务部分，在云计算服务部分分别从算法库中选择了设备状况分析算法；知识库中选择浓度决策；控制模板库中选择阀门控制。设备参数作为设备状况分析算法的输入，气体数据用于浓度决策，决策结果传至阀门控制模块，浓度超标时关闭阀门。
步骤S3：设备状况分析结果展示反馈给使用者。
综上所述，本发明的方法主要针对工业领域，提出一种与云服务相结合，对实际工业生产进行数据监控、分析、控制的平台架构方法。基于云服务器进行计算，可以对大规模的数据进行合理的分析与运用，进一步提高工业数据的综合分析能力和提升生产效率。该方法利用云端模块化处理，可对工业生产的过程进行自定义控制。同时该方法提供云计算服务的自定义封装，可对服务库中内容进行更新，提升平台灵活性、多样化。有利于推广使用。

Claims (13)

1.一种模块化工业服务平台，其特征在于：包括服务器及应用配置模块；
服务器中包括算法库、知识库、控制模块库，其中，
算法库包含多个用于计算分析数据的算法模块；
知识库包含用于根据数据帮助用户提供决策的知识决策树；
控制模块库用于与执行设备相连，通过对执行设备的控制完成根据业务逻辑对工业生产的自动化调度；
应用配置模块用以对工业项目所需要的应用进行模块化配置，包括从算法库中选择所需算法用于数据分析、从知识库中选择指定知识决策树、从控制模块库中选择需要进行自动化调度的设备模块。
2.根据权利要求1所述的工业服务平台，其特征在于：还包括用于为服务器提供数据源的数据存储模块，该数据存储模块包括分布式文件系统、分布式实时数据库、分布式关系数据库，同时包括生产流程和工序的保存。
3.根据权利要求1或2所述的工业服务平台，其特征在于：还包括服务展示模块以用于展示出应用配置模块中配置完成的应用，该服务展示模块为使用者提供服务反馈，反馈的内容为在平台上运行的应用所得到的结果。
4.根据权利要求1所述的工业服务平台，其特征在于：服务器为私有云服务器，或服务器设置在公用云服务器上。
5.根据权利要求1所述的工业服务平台，其特征在于：应用配置模块还具有对工业项目所需要的应用的常规管理、对数据的管理、对服务的管理功能。
6.如权利要求1至5中任一项所述工业服务平台的工作方法，其特征在于：包括模块选择、计算分析、决策及控制；
模块选择即从算法库中选择所需算法、从知识库中选择指定知识决策树、从控制模块库中选择需要进行自动化调度的设备模块；
计算分析即通过算法库中选出的算法进行数据分析；
决策即通过知识库中选出的知识决策树作出决策结果；
控制即通过从控制模板库中选择的设备模块完成对执行设备的控制。
7.如权利要求6所述工业服务平台的工作方法，其特征在于：还包括计算分析之前进行的数据获取，即从数据存储模块的数据源获取数据。
8.如权利要求6所述工业服务平台的工作方法，其特征在于：通过服务展示为使用者提供服务反馈，服务反馈即在工业服务平台上运行的应用所得到的结果。
9.一种模块化工业服务平台的配置方法，其特征在于，包括：
(1)、创建项目，一组应用配置作为一个项目；
(2)、选择所需算法用于数据分析、选择指定知识决策树，用于根据输入数据作出决策结果、选择需要进行自动化调度的设备模块；
(3)构成配置的应用，配置完成后执行、查看结果。
10.根据权利要求9所述的配置方法，其特征在于：所述步骤(2)中，预设算法库、知识库、控制模块库，算法库包含多个用于计算分析数据的算法模块；
知识库包含用于根据数据帮助用户提供决策的知识决策树；
控制模块库中模块与执行设备相连，通过对执行设备的控制完成根据业务逻辑对工业生产的自动化调度。
11.根据权利要求9所述的配置方法，其特征在于：提供数据存储模块，以存储应用中包含的分布式文件、分布式实时数据、分布式关系数据，生产流程和工序。
12.根据权利要求9所述的配置方法，其特征在于：为使用者提供配置的应用对应的服务反馈，反馈的内容为在平台上运行的应用所得到的结果。
13.根据权利要求9所述的配置方法，其特征在于：步骤(3)中所述的应用配置完成后保存在服务器中，服务器为私有云服务器，或服务器设置在公用云服务器上。
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