CN110134727B - 一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明创造提供了一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统，包括数据采集单元、数据转换单元、数据清洗单元以及数据存储单元，所述数据采集单元、数据转换单元、数据清洗单元、数据存储单元依次连接；所述用于采集外部的数据采集单元包括设备数据采集模块以及信息系统数据采集模块；本发明是一个介于企业顶层信息化管理系统和底层的自动化生产设备的系统之间，用于解决数据通讯问题的系统，能快速解决数据系统集成的难题；应用于MES系统能真正发挥MES系统神经中枢的功能。
Description
技术领域
本发明创造属于数字化信息领域，尤其是涉及一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统。
背景技术
在智能工厂建设过程中，MES系统是非常重要的智能数字化管理系统，而在MES系统的实际部署中，存在的最大的也是经常导致MES系统失败的最主要的就是MES系统与底层设备集成和与顶层管理系统集成，如果无法实现与顶层和底层的数据集成交互，则将无法真正的发挥MES的功能，无法达到制造企业信息的互联互通。
发明内容
有鉴于此，本发明创造旨在提出一种从MES全面集成的角度出发，实现数据全面集成的服务于制造执行层的数据采集与分析系统。
为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：
一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统，包括数据采集单元、数据转换单元、数据清洗单元以及数据存储单元，所述数据采集单元、数据转换单元、数据清洗单元、数据存储单元依次连接；所述用于采集外部的数据采集单元，包括设备数据采集模块以及信息系统数据采集模块；
数据采集单元，用于分别采集生产设备及信息管理系统数据；
数据转换单元，用于处理不同的数据源的异构化数据，从而转换为一致性数据；
数据清洗单元，用于清洗错误数据。
数据存储单元，用于将数据按照数据规则存储在数据库中。
进一步的，所述设备数据采集模块用于采集外部的设备数据，设备包括PLC、数控机床、机器人、RFID以及视频采集设备；所述信息系统数据采集模块用于采集外部的信息管理系统数据，信息管理系统包括ERP\CRM\SCM\PLM\OA\QMS。
5、进一步的，所述数据转换单元用于针对不同的来源或设备或系统的数据，提供多协议解析、数据预处理、数据存储以及配置管理。
进一步的，所述数据清洗单元用于对转换后的数据重新审查和校验，从而删除重复数据、纠正错误数据。
一种服务于制造执行层的设备数据采集方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)根据MES业务系统的需求和设备情况，配置设备数据采集模块中的设备信息；
(2)加载设备驱动，实现设备数据采集模块与外部的设备通信连接及数据交互；
(3)在步骤(2)所述的建立外部的设备与设备数据采集模块通信后，测试设备数据采集模块与设备之间的通讯状况；
(4)通讯状况正常，然后采集设备数据，通过数据转换单元、数据清晰单元对异构化数据转换及数据清洗，然后存储于数据存储单元。
(5)根据MES业务系统为参考配置，按照需求配置数据项，输入数据存储单元中的数据。
进一步的，步骤(1)所述MES业务系统为外部的生产过程执行系统，其用于生产车间作业的控制及管理。
一种服务于制造执行层的信息数据采集方法，包括如下步骤：
(1)根据MES业务系统，确定信息系统数据采集模块对接的信息管理系统；
(2)根据外部的信息管理系统的接口协议，建立通信连接；
(3)在步骤(2)所述的建立通信连接后，根据需求配置采集项；
(4)然后，信息系统数据采集模块采集并校验，通过数据转换单元、数据清晰单元对异构化数据转换及数据清洗，然后存储于数据存储单元。
(5)根据MES业务系统为参考配置，按照需求配置数据项，输入数据存储单元中的数据。
进一步的，步骤(3)所述采集项包括信息类别、信息地址、信息名称及存储地址。
相对于现有技术，本发明创造所述的一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统具有以下优势：
(1)本发明是一个介于企业顶层信息化管理系统和底层的自动化生产设备的系统之间，用于解决数据通讯问题的系统，所述数据转换单元能快速解决数据系统集成的难题；本发明应用于MES系统，能真正发挥MES系统神经中枢的功能。
(2)本发明集成了异构化数据转换机制以及数据清洗机制，保证MES系统数据需求数据化、结构化。节省了MES实施过程数据的处理过程，提升部署节拍和效率。
附图说明
构成本发明创造的一部分的附图用来提供对本发明创造的进一步理解，本发明创造的示意性实施例及其说明用于解释本发明创造，并不构成对本发明创造的不当限定。在附图中：
图1为本发明创造实施例所述的结构示意图；
图2为本发明创造实施例所述的设备数据采集方法流程图；
图3为本发明创造实施例所述的信息系统数据采集方法流程图；
图4为本发明创造实施例所述的异构化数据转换流程图；
图5为本发明创造实施例所述的数据数据清洗原理图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明创造的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明创造中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明创造。
本发明是面向全面数据集成的综合解决方法，本发明通过生产层的设备、系统数据采集，与管理层MES业务系统数据集成，以及数据转换与分析机制实现多样化的数据采集与分析。
如图1所示，本发明包括数据采集单元、数据转换单元、数据清洗单元、数据分析单元以及数据存储单元，核心单元为数据采集单元以及数据转换单元。
数据采集单元，用于生产层设备的数据采集及与企业信息化管理系统的数据采集；
数据转换单元是将采集到的各类数据按照MES系统的数据需求，将各式各样的异构数据转换成管理层MES系统需要的各类数据。
另外，数据清洗单元、数据存储单元以及数据分析单元是针对采集数据的处理，从而实现数据的统计和过滤分析的功能。
(一)设备数据采集模块
搭建“DIS数据采集与分析系统”与生产设备的数据采集和交互的机制，鉴于设备以及接口的多样性，本发明将设备种类和接口形式进行分类，并根据设备种类和接口形式进行不同的数据采集集成。
涉及到的设备种类和可用的接口方式如表1所示：
表1
要搭建这样的能覆盖大部分生产设备的单元，需要从如下几个方面进行开发和设计，如图2所示
(1)配置设备的基础信息
根据MES业务需求和实际的工业设备情况，配置需要采集设备的基础信息，设备基础配置的主要内容包括：设备名称；设备编码；设备位置；设备网络信息(IP,网关、掩码等)。
(2)加载设备驱动通讯协议
本发明能加载满足不同设备通讯需求的驱动协议，将相应的驱动协议加载到DIS数据采集与分析系统中，以达到设备识别与数据采集的目的；在界面中需要配置：设备类型、设备参数、驱动文件存储位置、驱动文件名称、驱动文件上载和下载等。
(3)以MES业务需求为参考，配置设备采集项
根据MES系统的实际数据需求配置数据项的工作。配置数据项设计到的配置细节包括：设备名称、设备编号、采集数据项、数据地址，数据存储地址等
(二)信息系统数据采集模块
为保证DIS数据采集与分析系统的完整性，除了需要与底层的生产设备层交互外，还需要与顶层的信息管理层的各个系统进行数据交互，其采集和交互的内容以MES系统的实际需求为主。
企业信息管理系统如表2所示：
| 序号 | 产品名称 | 主要企业 |
| 1) | ERP | 金蝶、用友、SAP、Oracle |
| 2) | CRM | |
| 3) | SCM | |
| 4) | PLM | Siemens，PTC，3DEXPERIENCE |
| 5) | OA | |
| 6) | QMS |
表2
为达到DIS数据采集与分析系统与上表的各个信息化管理系统的数据交互和深度集成，在DIS系统中集成了多种软件驱动接口协议，主要包括：中间件、数据表、WebServices、MQ、File System等。
DIS系统与信息化管理系统的数据交互和集成可以按照如下步骤进行，如图3所示：
(1)根据DIS业务系统需求，确定需要交互的详细内容信息，包含的信息包括：待交互系统的名称、品牌参数等
(2)根据待集成系统的性质和开放的接口协议，选择满足双向数据集成交互的通讯协议。
(3)根据双向数据需求配置交互数据的详细信息，包括的信息包括：交互方向、通讯协议、数据位置，数据内容、存储位置、存储内容等。
(4)校验采集到的双向交互数据，校验的信息包括：数据准确性、数据时效性等。
(三)数据转换单元
在实际的生产制造过程中，MES系统需要与生产设备(不同类型、不同品牌、不同国别产地、不同通讯接口)、与信息管理系统(不同类型、不同厂家、保护措施区别等)进行数据交互，这些数据库系统不同，存储方式上存在大量的错误以及存储信息数据结构上存在很大的差异的异构数据。
异构化数据库是相关的多个数据库系统的集合，可以实现数据的共享和透明访问，每个数据库系统在加入异构数据库系统之前本身就已经存在，拥有自己的DBMS。异构数据库的各个组成部分具有自身的自治性，实现数据共享的同时，每个数据库系统仍保有自己的应用特性、完整性控制和安全性控制。
针对多来源、多种类、多类型的数据，提供一个多协议解析引擎、数据预处理引擎、数据存储引擎和一个对解析、处理和存储进行配置管理的元数据管理系统，如图4所示，其中
(1)DIS数据链——提供基础服务管理(注册、发布、编排、监控等)功能；
(2)源数据管理——从各数据源抽取基础源数据，开放接口或底层数据模型，提供给服务生成单元使用。另外基础源数据管理系统需要将服务作为一类数据管理起来，以便运维人员查看基于服务的数据流向；
(3)服务生成——提供服务生成管理功能，从数据系统获取的数据源表结构和字段信息，管理员通过选择相同或不同数据源的字段信息，生成数据提取代码块，并注册到DIS数据链中，从而提供数据访问服务。支持数据库内连接和内存连接两种代码生成模式，提供日常的服务生成、修改、删除、查询等维护功能，支持服务信息由该单元到源数据管理的回传，便于源数据系统对服务的管理并提供数据流向信息；
(4)服务运行——数据提取服务的执行单元，通过数据库接口连接到各数据源。服务生成单元生成的代码在该单元中打包后发布到WEB服务器，形成执行单元。业务系统的数据访问请求发送到DIS数据链后，DIS数据链路由到该执行单元进行数据提取。
(四)数据清洗单元
经过异构数据的同化处理后，不同类型、种类和格式的数据都能存储在DIS的数据链上，而这些数据中并非所有的数据都符合要求，所以需要通过一种信息筛选过滤的方式进行数据清洗(数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性)。
不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
进行数据清洗主要从如下几个方面进行：数据一致性清洗以及数据无效、缺陷清洗。
(1)数据一致性清洗：根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，发现超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据
(2)数据无效、缺陷清洗：由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。
如图5所示，为数据清洗的原理图，清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性6个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题：
(1)解决不完整数据(即值缺失)的方法
大多数情况下，缺失的值必须手工填入(即手工清理)。当然，某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来，这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值，从而达到清理的目的。
(2)错误值的检测及解决方法
用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值，也可以用简单规则库(常识性规则、业务特定规则等)检查数据值，或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。
(3)重复记录的检测及消除方法
数据库中属性值相同的记录被认为是重复记录，通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等，相等的记录合并为一条记录(即合并/清除)，合并/清除是消重的基本方法。
(4)不一致性(数据源内部及数据源之间)的检测及解决方法
从多数据源集成的数据可能有语义冲突，可定义完整性约束用于检测不一致性，也可通过分析数据发现联系，从而使得数据保持一致。
(五)数据存储与查询单元
本发明经过数据采集、异构数据转换、数据清洗一些列数据流程后，形成的数据需要按照DIS内置的数据规则存储在数据库中，以实现检索查询。
以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统，其特征在于：
包括数据采集单元、数据转换单元、数据清洗单元以及数据存储单元，所述数据采集单元、数据转换单元、数据清洗单元、数据存储单元依次连接；所述用于采集外部的数据采集单元，包括设备数据采集模块以及信息系统数据采集模块；
数据采集单元，用于分别采集生产设备及信息管理系统数据；
包括如下步骤：
(1)根据MES业务系统，确定信息系统数据采集模块对接的信息管理系统；
(2)根据外部的信息管理系统的接口协议，建立通信连接；
(3)在步骤(2)所述的建立通信连接后，根据需求配置采集项；
(4)然后，信息系统数据采集模块采集并校验，通过数据转换单元、数据清晰单元对异构化数据转换及数据清洗，然后存储于数据存储单元；
数据转换单元，用于处理不同的数据源的异构化数据，从而转换为一致性数据；
所述数据转换单元用于针对不同的来源或设备或系统的数据，提供多协议解析、数据预处理、数据存储以及配置管理；
数据清洗单元，用于清洗错误数据；
数据存储单元，用于将数据按照数据规则存储在数据库中；
所述设备数据采集模块用于采集外部的设备数据，设备包括PLC、数控机床、机器人、RFID以及视频采集设备；所述信息系统数据采集模块用于采集外部的信息管理系统数据，信息管理系统包括ERP\CRM\SCM\PLM\OA\QMS；
所述数据清洗单元用于对转换后的数据重新审查和校验，从而删除重复数据、纠正错误数据；
所述数据采集单元，用于生产层设备的数据采集及与企业信息化管理系统的数据采集；数据转换单元将采集到的各类数据按照MES系统的数据需求，将各类异构数据转换成管理层MES系统需要的各类数据；
所述设备数据采集模块包括如下功能：
配置设备的基础信息：根据MES业务需求和实际的工业设备情况，配置需要采集设备的基础信息，设备基础配置内容包括：设备名称；设备编码；设备位置；设备网络信息；
加载设备驱动通讯协议：加载满足不同设备通讯需求的驱动协议，将相应的驱动协议加载到DIS数据采集与分析系统中，进行设备识别与数据采集；在界面中配置：设备类型、设备参数、驱动文件存储位置、驱动文件名称、驱动文件上载和下载；
配置设备采集项：根据MES系统的实际数据需求配置数据项的工作，配置数据项设计到的配置细节包括：设备名称、设备编号、采集数据项、数据地址，数据存储地址；
数据转换单元包括如下部分：
DIS数据链单元：提供基础服务管理功能；
源数据管理单元：从各数据源抽取基础源数据，开放接口以及底层数据模型，提供给服务生成单元使用；
服务生成单元：提供服务生成管理功能，从数据系统获取的数据源表结构和字段信息，管理员通过选择相同或不同数据源的字段信息，生成数据提取代码块，并注册到DIS数据链中，提供数据访问服务；
服务运行单元：数据提取服务的执行单元，通过数据库接口连接到各数据源；服务生成单元生成的代码在服务运行单元中打包后发布到WEB服务器，形成执行单元；业务系统的数据访问请求发送到DIS数据链后，DIS数据链路由到该执行单元进行数据提取；
进行清洗错误数据的过程包括，数据一致性清洗以及数据无效、缺陷清洗；
数据一致性清洗：根据每个变量的合理取值范围和相互关系，检查数据是否合乎要求，清洗超出正常范围、逻辑上不合理或者相互矛盾的数据；
数据无效、缺陷清洗：使用估算，整例删除，变量删除，成对删除四种方法，对调查、编码和录入误差导致的，存在无效值和缺失值的数据进行清洗；
数据清洗的依据包括，数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性6个方面，对数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据进行处理；具体清洗过程如下：
对于不完整数据，使用平均值、最大值、最小值进行概率估计，代替缺失的值；对于错误值的检测及解决，使用统计分析的方法、简单规则库、不同属性间的约束、外部的数据，四个方式识别错误值。
2.根据权利要求1所述的一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统，其特征在于，包括如下步骤：
(1)根据MES业务系统的需求和设备情况，配置设备数据采集模块中的设备信息；
(2)加载设备驱动，实现设备数据采集模块与外部的设备通信连接及数据交互；
(3)在步骤(2)所述的建立外部的设备与设备数据采集模块通信后，测试设备数据采集模块与设备之间的通讯状况；
(4)通讯状况正常，然后采集设备数据，通过数据转换单元、数据清晰单元对异构化数据转换及数据清洗，然后存储于数据存储单元；
(5)根据MES业务系统为参考配置，按照需求配置数据项，输入数据存储单元中的数据。
3.根据权利要求1所述的一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统，其特征在于：步骤(1)所述MES业务系统为外部的生产过程执行系统，其用于生产车间作业的控制及管理。
4.根据权利要求1所述的一种服务于制造执行层的数据采集与分析系统，其特征在于：步骤(3)所述采集项包括信息类别、信息地址、信息名称及存储地址。
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