CN109885556B - 一种设备数据模型的实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种设备数据模型的实现方法，包括：模型匹配定位，将不同的生产设备与设备数据模型绑定进行数据泛化，将其数据结构解析为具备相同格式和结构的可读属性并作为主参数进行存储；将不同的生产设备产生的字段使用映射器进行映射处理，并插入便于人工分析的字段叙述说明；设备数据正常流通时，根据设备数据模型中预置的数据规则自动生成此设备的运维数据，并打通信息写入入口，同时设备数据模型中的产能数据分析模块开始运行，进行综合性能分析和生产数据分析，对多个分析项目进行计算以及生产数据分析告警；本发明一定程度上可以解决数据的异构异主问题，实现信息互通，且在提升设备生产能力和设备生命周期管理上起到重要作用。
Description
技术领域
本发明涉及数据模型技术领域，特别是一种设备数据模型的实现方法。
背景技术
在工业互联和智能制造的新型制造场景下，数据作为整个生产体系的血液 一般，在流转性、一致性、可解析性上有了更高的要求，需要解决普遍面对的 数据异构、异地、异主这些主要问题，通过实地分析，在以下三个方面体现出 了一些发展瓶颈和技术难点，也为本专利提供了原始需求和实践机会。
设备入驻：目前具有的一些三方设备管理系统中，设备的入驻和注册是比 较费时耗力的过程，而且更多是针对某一类别的设备进行专项管理，个性化突 出，而且跟设备制造厂商、设备使用企业都有较强的关联性，行业特征明显， 设备管理系统很难做到大行业规范通用，需要一套可定制性程度较高、可维护 性较高、可扩展性较高的规范管控及统一解决方案
数据采集和流动：在设备的在线监控、实时运行数据采集之前，较为数据 采集方式为现场的工控机显示，通过传感器表显或者PLC进行数据收集，亦无 法进行远程查看，数据流转不灵活不互通，形成一些信息孤岛，且在传统PC之 外的移动端、平板电视端无法实现实时的数据展示和主动推送，对设备状况难 以做到最及时的处理。
数据分析：由于传统模式数据信息难以提取，无法直接取得数据进行分拆、 清洗过滤、也没有办法进行大数据的采集和分析工作，对设备的维保方面都集 中在线下，以手动进行日志记录或者在一些陈旧的ERP系统中进行维护，在此 场景中很难将设备的生产价值发挥到最大。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种旨在解决制造型 设备在不同数据协议下进行数据重组、数据泛化，并遵循预置的规则进行生产 监控、维保指导管理、综合性能分析、生产数据分析的设备数据模型的实现方 法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种设备数据模型的实现方 法，包括：
模型匹配定位，将不同的生产设备与设备数据模型绑定进行数据泛化，设 备数据模型获取不同生产设备产生的数据并进行审核、正则匹配和异构分析， 将其数据结构解析为具备相同格式和结构的可读属性并作为主参数进行存储；
将不同的生产设备产生的字段使用映射器进行映射处理，并插入便于人工 分析的字段叙述说明；
设备数据正常流通时，根据设备数据模型中预置的数据规则自动生成此设 备的运维数据，并打通信息写入入口，同时设备数据模型中的产能数据分析模 块开始运行，进行综合性能分析和生产数据分析，对多个分析项目进行计算， 其中如果出现数据缺失则暂时禁用，往下一个分析项目进行；当数据规则中的 告警规则开始进行监控，若出现预警公式所需参数不明或者缺失则发出预警错 误提示，并做降级处理；同时设备数据模型会采集此设备已经存在的生产状态 进行大数据分析，得出正常运行的常规性数据，以便对瞬时数据进行比对，若 在一定周期内连续出现较大差异的顺势数据，则发出预警通知。
作为一种优选的实施方式，不同生产设备产生的数据包括设备日志数据、 PLC或工控机数据。
作为另一种优选的实施方式，不同生产设备产生的数据中若存在已编码的 数据，则采用多种解码方式对其轮询解码。
作为另一种优选的实施方式，模型匹配定位中还包括人工进行手动匹配。
作为另一种优选的实施方式，具备相同格式和结构的可读属性的格式和结 构为json/xml、base64或filestream。
作为另一种优选的实施方式，所述的映射器包括有数据键值对集合，使产 生的字段快速匹配到与其对应的数据规则。
作为另一种优选的实施方式，根据设备数据模型中预置的数据规则自动生 成此设备的运维数据的具体过程为：利用匹配到设备数据模型的一类设备的典 型特征和常规生产规律而定制的参数范围，并在设备运行过程中根据即时生产 状态和运行时间进行随机、workflow形式流转，或者定制性推送。
作为另一种优选的实施方式，所述综合性能分析和生产数据分析时对匹配 到设备数据模型的一类设备进行多个分析项目的分析，具备一些指标特征并且 会输出统计数据。
作为另一种优选的实施方式，所述的多个分析项目包括成品良品率、OEE综 合效率、原料/产出比率、排放能耗利用率、设备健康度分析，且多个分析项目 中的数据分析规则组可定制新增、升级和拆卸。
本发明的有益效果是：
本发明的设备数据模型存在于设备入驻、运行、维保提升和报废期，对设 备的数据不断收集分析，并针对某一类设备进行不断的优化升级甚至框架迭代， 基础在于大量的设备入驻后不断产生的海量数据，所以本发明可构成一套设备 与规范之间互相协作、促进、不断演进的可持续性方案。
本发明利用数据的不断集成，以建立一套高并发、低耦合、高效率的数据 库及服务器支撑框架，其中不限定于具体的实施语言，但皆会保证数据存储形 式和数据结构的一致性，通过通用集成方案完成数据流存取的迅速及准确，并 可定制化各接口字段。
本发明还可以通过不断的行业跟踪分析工作，对行业的制造规律和生产数 据进行收集验证，并匹配到较为合理的数据模型中，结合大数据分析，得出在 新型的制造规范下应该达到的制造效率和设备生产性能、OEE综合性能指数，分 析设备的阈值预警值，并得出设备运行健康度与成品质量品控、制造成本等方 面的关系，并融入到设备生产模型中，形成一套较为完整的生产规范，可应用 于制造型设备云平台、设备管理平台等在线的物联Iot交互系统。
附图说明
图1为本发明实施例中设备数据模型的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
实施例
如图1所示，一种设备数据模型的实现方法，包括：模型匹配定位，将不 同的生产设备与设备数据模型绑定进行数据泛化，通过对不同生产设备产生的 数据、日志数据、PLC及工控机等数据等进行审核、正则匹配、异构分析，已编 码数据则进行多种解码方式进行轮询解码，必要的时候可人工介入，解析为 json/xml、base64或filestream等数据，存储为主参数。产生的字段使用映射 器进行映射处理，并根据具体情况插入字段叙述说明，便于人工分析。其中映 射器包含大量的数据键值对集合，并能快速匹配到可能对应到的数据规则，并 提供映射关系建议，当数据覆盖面足够广的时候，可以提供更多精准的映射匹 配。
当设备绑定完成，数据的流通正常，即根据预置的数据规则自动生成此设 备的运维数据，即产生第一条维保建议及状态日志，并打通信息写入入口，同 时设备数据模型内的产能数据分析模块开始运行，进行综合性能分析和生产数 据分析，对多个分析项目进行计算，其中如果出现数据缺失则暂时禁用，往下 一个分析项目进行。当设备数据模型告警规则开始进行监控，若出现预警公式 所需参数不明或者缺失则发出预警错误提示，并做降级处理，比如只做阈值溢 出监控处理等。同时会采集此设备已经存在的生产状态进行大数据分析，得出 正常运行的常规性数据，以便对瞬时数据进行比对，若在一定周期内连续出现 较大差异的顺势数据，则发出预警通知。
本实施例中，数据泛化对数据通过一系列规则或者既定流程进行异构解析、 数据重组，将数据转化为某一类具备相同格式和结构的可读属性，其中这一系 列规则和流程可以通过编码形式进行调整和升级。
本实施例中，根据设备数据模型中预置的数据规则自动生成此设备的运维 数据的具体过程为利用匹配到设备数据模型的一类设备的典型特征和常规生产 规律而定制的参数范围，并在设备运行过程中根据即使生产状态和运行时间进 行随机、workflow形式流转，或者定制性推送。
本实施例中，综合性能分析和生产数据分析特征在于对匹配到设备数据模 型的一类设备进行多组类型分析，具备一些指标特征并且会输出统计数据，这 些类型包含了成品良品率、OEE综合效率、原料/产出比率、排放能耗利用率、 设备健康度分析等，这类数据分析规则组可定制新增、升级和拆卸。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细， 但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域 的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和 改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种设备数据模型的实现方法，其特征在于，包括：
模型匹配定位，将不同的生产设备与设备数据模型绑定进行数据泛化，设备数据模型获取不同生产设备产生的数据并进行审核、正则匹配和异构分析，将其数据结构解析为具备相同格式和结构的可读属性并作为主参数进行存储；
将不同的生产设备产生的字段使用映射器进行映射处理，并插入便于人工分析的字段叙述说明；
设备数据正常流通时，根据设备数据模型中预置的数据规则自动生成此设备的运维数据，并打通信息写入入口，同时设备数据模型中的产能数据分析模块开始运行，进行综合性能分析和生产数据分析，对多个分析项目进行计算，其中如果出现数据缺失则暂时禁用，往下一个分析项目进行；当数据规则中的告警规则开始进行监控，若出现预警公式所需参数不明或者缺失则发出预警错误提示，并做降级处理；同时设备数据模型会采集此设备已经存在的生产状态进行大数据分析，得出正常运行的常规性数据，以便对瞬时数据进行比对，若在一定周期内连续出现较大差异的瞬时 数据，则发出预警通知。
2.根据权利要求1所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，不同生产设备产生的数据包括设备日志数据、PLC或工控机数据。
3.根据权利要求1或2所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，不同生产设备产生的数据中若存在已编码的数据，则采用多种解码方式对其轮询解码。
4.根据权利要求1所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，模型匹配定位中还包括人工进行手动匹配。
5.根据权利要求1所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，具备相同格式和结构的可读属性的格式和结构为json/xml、base64或filestream。
6.根据权利要求1所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，所述的映射器包括有数据键值对集合，使产生的字段快速匹配到与其对应的数据规则。
7.根据权利要求1所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，根据设备数据模型中预置的数据规则自动生成此设备的运维数据的具体过程为：利用匹配到设备数据模型的一类设备的典型特征和常规生产规律而定制的参数范围，并在设备运行过程中根据即时生产状态和运行时间进行随机、workflow形式流转，或者定制性推送。
8.根据权利要求1所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，所述综合性能分析和生产数据分析时对匹配到设备数据模型的一类设备进行多个分析项目的分析，具备一些指标特征并且会输出统计数据。
9.根据权利要求1或8所述的设备数据模型的实现方法，其特征在于，所述的多个分析项目包括成品良品率、OEE综合效率、原料/产出比率、排放能耗利用率、设备健康度分析，且多个分析项目中的数据分析规则组可定制新增、升级和拆卸。
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