CN111309315B - 一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，方法包括以下步骤：客户端接收定制订单信息，并将定制订单信息发送至服务端；服务端将定制订单信息进行组装建模，并与服务库中的服务块进行匹配，建立映射，形成服务组装序列，发送至服务端流水线用于生产。系统包括客户端和服务端；本发明采用语义标签化形式来对服务操作进行标记，可以实现订单及其它业务的实时语义化独立调用。本发明允许在生产过程中根据用户需求来对服务序列实时调整，灵活度更高，通用性更强，维护成本也更低。
Description
技术领域
本发明涉及了一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，属于工业物联网行业领域。
背景技术
在当今科技大力发展的时代，来自企业产品、运营、供应链和市场营销各类行业数据呈现爆发式增长，公司人开始言必称大数据。越来越多的企业开始意识到利用数据资产的重要性，尤其对于工业行业，强调运用数据进行科学化运营，传统的粗放式经营已经成为过去式。然而想要实现利用大数据分析来驱动工业业务增长的理想蓝图，却面临众多挑战，比如业务部门对于数据分析具有极大的需求，但却苦于没有数据以及工具的有效支持，依赖于固定数据处理方式缺乏灵活性，这就会导致业务部门缺乏对业务现状的精确把握，对业务背后逻辑的洞察，以及对业务未来的可见与预测。
现实的情况是大数据反向推动工业企业不断地去升级硬件，扩展底层架构，但存储的数据越来越多，如何真正从企业治理的全局出发，基于行业需求，整体架构以及应用角色和场景，让数据发挥出最大价值，很多企业都倒在大数据应用的最后一公里。也就是说让数据能够结合企业运营的核心指标，以可视化的方式展现出来。通过响应型分析——诊断型分析——战略型分析——预测型分析，让数据真正对企业的运营决策起到辅助和参考的作用。这就要考虑数据应用和展现层，怎么借助有效工具让数据发挥作用，指引业务。走好这大数据应用的最后一公里，问题的根源是缺乏有效的工具支撑。工欲善其事，必先利其器。实现数据驱动业务增长的理想蓝图，企业需要强有力的工业物联网业务与数据快速建模机制支撑。这对企业在当今充满竞争的社会中的发展和生存具有着重大意义。
发明内容
这套工业物联网业务与数据快速建模机制可主要用于快速、准确、便捷的搭建用于与工业物联网相关的的业务数据的关联模型的组建。基于现有的工业物联网平台进行分析总结，形成了一个可通过图形化配置、拖拽、少量代码级的综合业务快速开发平台。
本发明技术方案如下：一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，包括以下步骤：
将工业数据与工业流程分别解析为平台所需格式的数据和流程；
分别根据数据和流程进行数据配置与工作流程配置；
将配置后的数据与工作流程进行整合，实现工业数据和业务流程的关联，进而实现了工业物联网数据和业务建模的自动化配置。
元素配置前，建立项目信息配置，具体如下：
步骤S1：创建并配置项目基础信息，包含需要配置项目的名称、存放位置、描述信息、引入数据库类型、数据库IP、数据库用户名和密码；
步骤S2：创建并配置菜单信息，通过公式编辑器对菜单和事件进行编辑，以及菜单样式的配置，实现对菜单的功能、菜单颜色以及字体大小的编辑；
步骤S3：创建并配置布局信息，在创建完菜单之后，进入到指定菜单中进行页面布局配置。
利用公式编辑器完成项目的菜单与事件的开发，具体如下：
公式编辑器以“#”来判断公式里面共有几个一级菜单，以“＝”来判断一级菜单与二级菜单的对应关系，以“/”来识别二级菜单名和其对应的时间跳转链接url；
菜单公式如下：#一级菜单名称＝二级菜单名称1/跳转链接1+二级菜单名称2/跳转链接2；
公式编辑器将菜单公式解析后重组为前台可识别的json数据，返回给前台进行菜单加载，进而完成前台从菜单公式到菜单的转换。
所述元素配置包括；
图类元素配置：
首先进行图类的样式设置，包括图类元素的颜色选择和字体大小；然后平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，平台将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系返回前台，供用户选择来完成sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到图类对应的位置上，完成图类元素的配置；
表格类元素配置：
平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，然后平台将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系返回前台，供用户选择来完成sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到表格类对应的位置上，完成表格类元素的配置。
所述工作流配置包括：
创建并配置工作业务信息，即用户根据自身业务进行业务模块拖拽配置工作流程：
首先用户创建业务模块，在拖拽出来的业务模块中配置业务流程名、业务id、参数个数和参数类型；
然后用户根据输入变量和输出变量的需求配置对内和对外的访问接口，访问接口包括流程交互接口。
所述将配置后的数据与工作流程进行整合，具体如下：
工作流程首先通过配置的流程交互接口去后台选取数据源，用户通过机器ip和数据库链接url来配置读取的局域网内不同机器以及不同类型的数据库内的数据，平台根据用户选择的数据库、数据表和数据列完成sql的拼接组装，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将数据获取方式以rest的方式存储在流程交互接口中的数据访问路径上，进而完成数据与工作业务流程交互接口的关联与绑定，进而完成数据与业务的整合。
一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置平台，包括：
配置单元，用于分别根据工业数据解析得到的数据、工业流程解析得到的流程进行数据配置与工作流程配置；
整合单元，用于将配置后的数据与工作流程进行整合。
本发明的有益效果及优点：
1.可以大大减少针对工业物联网平台系统的代码开发量，真正达到少量编程的目的，缩短工时。
2.通过图形化的填写信息、拖拽等操作，即可完成对工业物联网展示系统的搭建，通过简单的培训即可让普通人进行使用，学习代价低。
3.针对快速开发平台中前台的控件、布局，后台的处理逻辑，皆预留了可拓展的接口。通过导入配置文件、或简单操作的方式即可拓展该快速开发平台的覆盖范围。当以后项目覆盖新领域后，通过分析对应特点，简单拓展现有的快速开发平台即可覆盖其他领域。
附图说明
图1是工业物联网业务与数据快速建模机制的总体架构图。
图2是工业物联网业务与数据快速建模机制的流程架构图。
图3是完整的项目创建的流程图。
图4是基于工业业务工作流引擎设计接口架构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案以及优点等更加清楚明确，在这里举出实际例子并参考附图进行进一步的说明。
参见图1，是工业物联网业务与数据快速建模机制的总体架构图。
工业物联网主要由四层组成，从下到上分别为数据接入层、基础配置层、基础服务层和应用服务层，其中基础服务层分为基础模型层和核心服务层。工业物联网业务与数据快速建模机制主要出于基础配置层，分别包含工业数据配置和工业业务配置，在工业物联网中起着承上启下的作用。
无论从流程工业适配器采集上来的仪器仪表数据，还是从离散工业适配器采集上来的PLC等工业生产线数据，亦或是从第三方系统平台接入的数据，均流入了工业数据配置模块，进行不同行业的数据建模。进而通过工业业务配置模块来对工业模型数据进行连接与解析，根据不同的特征封装成基础模型，例如设备模型、网络模型和语义化模型等。这些基础模型经过模型的整合、重组和编排，形成核心服务，即通过小模型连接起来的综合性行业服务，同样也是分为流程工业服务和离散工业服务，包含工艺组态、故障诊断、边缘计算、远程监测、质量检验、流程管理和产品管理等服务，同时通过小模型和数据的整合可以形成通用数据引擎，包含数据分析、数据挖掘、机器学习和深度学习等数据分析引擎。流程工业服务、离散工业服务和通用数据引擎已经处于工业物联网的最顶层，可直接通过门户对外进行服务的发布。
工业物联网业务与数据快速建模机制完成底层数据的建模与封装，为上层的基础服务和行业核心服务提供自动化配置支撑，是工业物联网生态体系中不可缺少的部分。
参见图2，是基于工业物联网业务与数据快速建模机制的流程架构图。
以下将描述本发明从宏观的角度上搭建一套工业物联网业务与数据快速建模机制实例，平台搭建的步骤具体为：
步骤S1：将工业数据与工业流程进行需求转换。转换的目的在于将工业数据和流程转化为工业物联网业务与数据快速建模机制所认识的描述类语言，完成需求模型的解析。
步骤S2：元素与工作流配置。主要实现需求模型的分类与模型解析，并针对基础信息进行配置。
步骤S3：模式封装。元素类别的需求模型直接转化为项目-菜单-布局-元素-数据源模式，工作流类别直接转化为业务分类-业务模板-流程引擎-规则引擎-接口发布模式，二者进行不同类别模式封装。
步骤S4：元素与工作流业务组合。主要将元素类别模式和工作流类别模式进行封装后的组合，即整合，完成对元素和工作流的内部衔接和接口对接工作。
步骤S5：配置信息存储。完成以上元素和工作流整合后的存储工作，存储在数据业务数据库当中，封装成业务模型。
参见图3，是完整的项目创建的流程图。
以下将描述本发明从微观的角度上搭建一套工业物联网业务与数据快速建模机制实例，平台搭建的步骤具体为：
步骤S1：创建并配置项目信息，包含需要配置项目的名称、存放位置、描述信息、引入数据库类型、数据库IP、数据库用户名和密码等信息。
步骤S2：检验项目信息，平台需要检测填写的项目信息是否符合规范，比如项目名称应该不包含非法字符，存放位置应该为正确的操作系统存储路径，数据库是否为正确的类型，数据库IP是否符合规范等，如果规范进入到菜单配置中，如果不规范返回到项目配置进行重新配置。
步骤S3：创建并配置菜单信息，主要实现用户对于新系统的菜单配置与管理。平台提供自主研发的菜单公式编辑器可以对菜单和事件进行编辑，公式编辑器以“#”来判断公式里面共有几个一级菜单，以“＝”来判断一级菜单与二级菜单的对应关系，以“/”来识别二级菜单名和其对应的时间跳转链接url。例如“#远程监测＝数据监测/menu1+设备监测/menu2”，代表的含义就是在一级菜单“远程监测”下有两个二级菜单，分别为“数据监测”和“设备监测”，并且对应的事件跳转url分别为“menu1”和“menu2”。公式编辑器将菜单公式解析后重组为前台可识别的json数据。
公式编辑器将重组后的json返回给前台进行菜单加载，进而完成前台从菜单公式到菜单的转换。
同时用户也可以对菜单样式进行配置编辑，包含字体颜色和字体大小等样式。效果显示可以做到随选随变，给用户提供更加友好的操作体验。
步骤S4：创建并配置布局信息，在创建完菜单之后，便可以进入到指定菜单中进行页面布局配置。
步骤S5：获取元素类别信息，在创建完页面布局之后，便可以进入到指定布局中进行元素类别的选取，如果获取成功便进入到元素配置页，如果获取失败就退出到菜单配置页面。
步骤S6：创建并配置元素信息，主要实现用户对于新系统的元素展示信息进行配置。平台要提供图类元素配置、表格类元素配置、图片类元素配置和目录树类元素配置、地图类元素配置和文字类元素配置等多种配置。用户在元素配置时，点击任意想要编辑的模块选中，配合左侧为素材提供区域，点击后在右侧画布自动生成元素配置模块。支持任意切换，支持随时改变大小并适应模块大小。平台为用户提供了前台数据配置功能，用户可以通过数据配置进行后台数据表的创建与脚本的导入和执行，达到从前台完成后台数据的录入。平台对于图类元素提供数据移动工具栏配置来完成图类样式配置和数据源配置。图类元素配置包含图类标题和图例摆放位置等配置，数据源配置包含数据源的选择、sql语句自动拼接、sql语句在线测试等配置。
图类元素配置：首先进行图类的样式设置，包括图类元素的颜色选择和字体大小等设置工作，然后平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，然后平台会将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系都会返回前台，供用户选择来完成复杂sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试。经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到图类对应的位置上，完成图类元素的配置。
表格类元素配置：平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，然后平台会将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系都会返回前台，供用户选择来完成复杂sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试。经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到图类对应的位置上，完成表格类元素的配置。
步骤S7：创建并配置工作业务信息。用户可以根据自身业务进行拖拽式工作流程配置。
首先用户需要创建业务模块，在拖拽出来的业务模块中配置业务流程名、业务id、参数个数和参数类型等信息；
然后用户需要根据输入变量和输出变量的需求配置对内和对外的访问接口，当需要与数据业务监控模块对接时选取管理监控接口，当需要与流程业务解析对接时选取流程定义、流程服务、流程应用接口和流程交互接口，当需要与业务规则进行分支流程判断时选取规则调用接口，当需要与业务架构设计对接时选取组织机构接口，当需要与权限管理模块对接时选取访问控制接口；
选取完工作业务流接口后，需要将之前配置好的数据元素信息与工作业务流信息进行关联整合，工作业务流通过配置的流程交互接口去后台选取数据源，平台支持通过ip和数据库连接url来配置读取局域网内不同机器以及不同类型的数据库内的数据，并且提供动态sql拼接功能辅助用户完成复杂sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试。经过测试无误后，平台将数据获取方式以rest的方式存储在流程交互接口中的数据访问路径上，进而完成数据与工作业务流程交互接口的关联与绑定，进而完成数据与业务的整合。
步骤S8：元素保存。当配置完元素所需的前台配置和后台配置时，进行元素的统一保存。
步骤S9：菜单保存。当配置完所有页面元素信息之后，进行页面的统一保存，即菜单保存。
步骤S10：项目保存。当配置完所有菜单元素信息之后，进行最后的项目工程信息保存。
参见图4，是基于工业业务工作流引擎设计接口架构图。
工业业务工作流引擎是由二个核心、五个服务和八个接口组成。
二个核心，指的工业业务工作流提供流程引擎和规则引擎两个核心引擎。
五个服务：指的工业业务工作流提供流程引擎服务、规则引擎服务、引擎监控服务、自动任务服务和消息监听服务五类核心服务。
八个接口：指的工业业务工作流提供流程定义接口、管理监控接口、流程任务接口、流程应用接口、流程交互接口、访问控制接口、组织机构接口和规则调用接口八类接口。
工作流引擎支持多数据源配置安全访问系统及方法，提供了一种支持多数据源配置安全访问方法。该方法通过工作流引擎初始化步骤、多数据源加载步骤、数据传输加密步骤、数据呈现等步骤，为在多个数据源工作流引擎处理时，能够整合原始数据进行数据分析，提供大量的可视化功能。同时，本发明还提供了一种工作流引擎支持多数据源配置安全访问系统。通过本发明，能提供给用户多种直观的数据可视化显示结果，让用户更容易理解和分析工作流引擎，同时对用户设定不同的权限、对数据传输保护，有利于实现隐私数据的保护。
工业业务工作流引擎将集中部署的流程引擎服务划分为多个租户空间进行管理，同时为多个业务系统或分子系统提供流程引擎应用服务，并且各个分子系统管理与应用在本租户空间内实现虚拟独立。
每个租户空间使用独立的数据源，可以将数据源指向同一个数据库的不同用户，实现数据库层面上逻辑隔离，也可以将数据源指向分布在不同地点的不同数据库，实现数据库层面的物理隔离，避免业务数据存在交叉访问的风险。
随着用户的业务应用不断增加，已经部署的流程引擎可能无法承载用户与应用的扩容，这时利用工作流多引擎负载均衡技术动态扩展系统的负载承受能力。该技术允许用户根据业务发展，逐步扩展引擎支撑硬件，在保障用户的前期投入的同时，动态扩展系统的业务承载能力。
Claims (3)
1.一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：
将工业数据与工业流程分别解析为平台所需格式的数据和流程；
分别根据数据和流程进行数据配置与工作流程配置；
将配置后的数据与工作流程进行整合，实现工业数据和业务流程的关联，进而实现了工业物联网数据和业务建模的自动化配置；
元素配置前，建立项目信息配置，具体如下：
步骤S1：创建并配置项目基础信息，包含需要配置项目的名称、存放位置、描述信息、引入数据库类型、数据库IP、数据库用户名和密码；
步骤S2：创建并配置菜单信息，通过公式编辑器对菜单和事件进行编辑，以及菜单样式的配置，实现对菜单的功能、菜单颜色以及字体大小的编辑；
步骤S3：创建并配置布局信息，在创建完菜单之后，进入到指定菜单中进行页面布局配置；
所述元素配置包括：
图类元素配置：
首先进行图类的样式设置，包括图类元素的颜色选择和字体大小；然后平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，平台将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系返回前台，供用户选择来完成sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到图类对应的位置上，完成图类元素的配置；
表格类元素配置：
平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，然后平台将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系返回前台，供用户选择来完成sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到表格类对应的位置上，完成表格类元素的配置；
所述工作流程配置包括：
创建并配置工作业务信息，即用户根据自身业务进行业务模块拖拽配置工作流程：
首先用户创建业务模块，在拖拽出来的业务模块中配置业务流程名、业务id、参数个数和参数类型；
然后用户根据输入变量和输出变量的需求配置对内和对外的访问接口，访问接口包括流程交互接口；
所述将配置后的数据与工作流程进行整合，具体如下：
工作流程首先通过配置的流程交互接口去后台选取数据源，用户通过机器ip和数据库链接url来配置读取的局域网内不同机器以及不同类型的数据库内的数据，平台根据用户选择的数据库、数据表和数据列完成sql的拼接组装，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将数据获取方式以rest的方式存储在流程交互接口中的数据访问路径上，进而完成数据与工作业务流程交互接口的关联与绑定，进而完成数据与业务的整合。
2.根据权利要求1所述的基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，其特征在于，利用公式编辑器完成项目的菜单与事件的开发，具体如下：
公式编辑器以“#”来判断公式里面共有几个一级菜单，以“=”来判断一级菜单与二级菜单的对应关系，以“/”来识别二级菜单名和其对应的时间跳转链接url；
菜单公式如下：#一级菜单名称=二级菜单名称1/跳转链接1+二级菜单名称2/跳转链接2；
公式编辑器将菜单公式解析后重组为前台可识别的json数据，返回给前台进行菜单加载，进而完成前台从菜单公式到菜单的转换。
3.一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置平台，其特征在于，包括：
配置单元，用于分别根据工业数据解析得到的数据、工业流程解析得到的流程进行数据配置与工作流程配置；
整合单元，用于将配置后的数据与工作流程进行整合；
所述一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置平台用于执行权利要求1所述的一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法。
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