CN111756801A - 一种处理智能制造大数据的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种处理智能制造大数据的方法和系统，包括边缘采集层、通信传输层、基础设施层、平台服务层、应用服务层及云平台安全防护。所述的边缘采集层用于存储、控制设备的各类数据信息，并对数据进行分析、过滤；所述的通信传输层负责将边缘采集获取的信息进行可靠传输；所述的基础设施层提供给云平台所需的物理资源以及调度管理；所述的平台服务层实现了生产应用开发、智能制造微服务组件以及大数据分析；所述的应用服务层通过系统客户端向智能制造生产商提供智能制造相关的应用程序；所述的云平台安全防护为云平台各层都提供了相应的安全解决方案。基于该方法和系统实现了智能制造过程中的数据采集、分析以及生产业务的全流程监控管理。
Description
技术领域
本发明涉及一种处理智能制造大数据的方法和系统技术,属于工业自动化领域和云计算技术领域。
背景技术
云计算技术作为新一代信息通信技术与先进制造业进行深度的融合，形成了新的产业发展模式和应用模式，即智能制造云平台。智能制造云平台能够满足工业制造的智能化发展需求，为工业生产提供了低延时、高可靠、广覆盖的信息网络，并为工业制造带来智能化生产方式和网络化协同工作。
发明内容
技术问题：
本发明要解决的技术问题，是对智能制造所需的信息架构进行分析，提出适用于智能制造的大数据处理云平台建设方法。
技术方案：
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种处理智能制造大数据的方法和系统，它包括边缘采集层、通信传输层、基础设施层(IaaS)、平台服务层(PaaS)、应用服务层(SaaS)以及云平台安全防护：
边缘采集层通过检测检验设备、各类传感器、仪表仪器、工业机器人、PLC的可靠信息采集装置来存储、控制生产制造过程中所产生的工业数据信息，并利用信息采集装置在边缘层对数据进行初步的处理，从而提高生产的可靠性和实时性；
通信传输层负责对边缘采集层获取的信息进行稳定可靠的传输；
基础设施层(IaaS)基于虚拟化、分布式计算与并行计算、资源负载调度管理技术，为云平台提供了具有高可用性的计算资源、存储资源以及网络资源，为平台服务层(PaaS)、应用服务层(SaaS)和云平台安全防护的功能构建及运行提供了高性能的基础设施；
平台服务层(PaaS)通过中间件技术实现了智能制造生产应用开发平台、智能制造微服务组件以及智能制造大数据分析。支撑了基于开发平台和微服务组件所研发的智能制造软件生态圈，并为此类软件提供了大数据分析；
应用服务层(SaaS)基于平台的数据支撑以及开发和微服务功能，开发形成了满足智能制造不同生产场景的系统客户端，向智能制造生产服务商直接提供了应用程序服务，促进了生产资源的优化配置。
云平台安全防护为云平台建设方案各层都提供了相应的安全解决方案，保障生产过程的安全稳定。在边缘采集层，使用区块链技术对工业数据进行验证、记录、存储；在通信传输层，利用区块链信息不可篡改这一特性，使用哈希函数和非对称加密机制保证区块数据的传输安全；在基础设施层，云平台安全防护对计算设备、存储设备以及网络设备的工作日志进行实时分析以及入侵检测；在平台服务层以及应用服务层，对各类工业应用软件提供漏洞检测和防火墙保护。
有益效果：
本发明具有以下有益效果：
1、实现了智能制造过程中数据的实时收集、监控，为深入分析优化产品生产制造提供了数据支撑；
2、通过区块链技术，大幅降低产业链中各生产节点之间的交流成本，提高生产节点间的生产效率。同时，区块链数据的可追溯性和防篡改性保障了工业数据的真实透明。
3、通过智能生产监管系统和智能管理软件，提高了工业化生产的效率和可靠性，降低了厂商的运行和维护成本。
4、智能制造云平台借助云计算中各类资源池化管理特性、弹性负载均衡特性，保证了云平台的高性能和弹性伸缩的能力。
附图说明
图1智能制造大数据处理云平台建设方案的总体架构示意图
图2智能制造云平台各层实施图
图3智能制造云平台数据采集与传输示意图
图4基于区块链技术的数据节点架构图
图5平台服务层应用模块图
图6应用服务层系统功能模块图
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明，其作为本说明书的一部分，通过实例来说明本发明的原理，本发明的其他方面，特征及其优点通过该详细说明将会变得一目了然。
如图2所示，一种处理智能制造大数据的方法和系统，它包括边缘采集层、通信传输层、基础设施层(IaaS)、平台服务层(PaaS)、应用服务层(SaaS)以及云平台安全防护。
在具体的生产过程中，智能制造云平台解决方案各层运行情况为：
如图3所示，边缘采集层通过检测检验设备、RFID识别、仪表仪器、PLC、工业机器人等设备对生产过程中的数据进行采集。将采集到的数据在边缘层进行初步的处理。
边缘采集层与通信传输层连接,通信传输层将搜集到的数据通过4G/5G网络、WIFI网络、ZigBee网络以及Internet网络传输到云平台中，保证生产数据的实时有效。边缘采集层还与云平台安全防护连接，云平台安全防护为边缘采集层的数据进行加密。
基础设施层(IaaS)为平台服务层(PaaS)、应用服务层(SaaS)提供了算力支撑，保证了云平台的可靠运行和高性能数据分析。基础设施层(IaaS)与云平台安全防护连接，云平台安全防护分析计算设备和网络设备的工作日志，进行入侵检测。
平台服务层(PaaS)支撑了基于开发平台和微服务组件所研发的智能制造软件生态圈，并为此类软件提供了大数据分析。平台服务层(PaaS)与云平台安全防护连接，云平台安全防护对其提供漏洞检测和防火墙保护。
应用服务层(SaaS)基于平台的数据支撑以及开发和微服务功能，开发形成了满足智能制造不同生产场景的系统客户端，包括了实时监控系统、资产管理系统、生产运行系统、能耗管理系统、安全信息系统和经营管理系统。应用服务层(SaaS)与云平台安全防护连接，云平台安全防护对其提供漏洞检测和防火墙保护。
如图4所示，区块链系统中的数据验证节点获取来自边缘采集层的工业生产数据，使用特定的共识机制将其打包为区块节点。在每一个验证节点中都包含了前一个验证节点中的工业数据以及本节点中的工业数据，并且这些数据都通过哈希函数、特定时间戳等方式进行加密。验证节点将在区块链系统中进行广播，即使单个节点受到恶意攻击并被篡改数据，也不会影响整个区块链系统中生产数据的正确性，从而提高了智能制造过程中数据的安全性，保证生产企业对于生产数据的可追溯能力。
通过数据存储节点以及中心记录节点对验证节点加密后的数据进行存储记录，并将数据上传到应用服务层，各类智能制造应用软件将对生产制造数据进行分析处理。中心化的存储和记录方式能够在保证区块数据安全的同时极大提高数据传输的效率，避免了由于节点设备过多而导致的网络拥堵、数据更新不及时等问题。
如图5所示，所述的应用开发平台、微服务组件以及大数据分析。其中应用开发平台包括了开放框架、API管理、页面设计、UI组件、代码工厂；微服务组件包括了建模工具、智能制造知识组件、开发模型、算法组件、组态工具等内容；大数据分析包括了元数据管理工具、交互数据探索工具、数据质量工具以及ETL处理工具。
如图6所示，所述的实时监控系统具有生产过程监视模块、生产故障诊断模块以及实时报警模块；资产管理系统具有生产设备维护模块、生产设备库存管理模块、生产设备采购模块；生产运行系统具有生产单元绩效模块以及生产计划执行跟踪模块；能耗管理系统具有能耗检测模块、能耗预警模块、能耗综合利用模块；安全信息系统具有安全规范模块、安全预警模块；经营管理系统具有投资回报分析模块、成本优化模块、市场分析模块。
以上所揭露的仅为本发明的优选实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (7)
1.一种处理智能制造大数据的方法和系统，其特征在于：包括边缘采集层、通信传输层、基础设施层(IaaS)、平台服务层(PaaS)、应用服务层(SaaS)以及云平台安全防护：
所述的边缘采集层通过检测检验设备、各类传感器、仪表仪器、工业机器人、PLC等可靠信息采集装置来存储、控制制造过程中所产生的工业数据信息，并利用信息采集装置在边缘层对数据进行初步的处理，从而提高生产的可靠性和实时性；
所述的通信传输层负责对边缘采集层获取的信息进行稳定可靠的传输；
所述的基础设施层(IaaS)基于虚拟化、分布式计算与并行计算、资源负载调度管理等技术，为云平台提供了具有高可用性的计算资源、存储资源以及网络资源，为平台服务层(PaaS)、应用服务层(SaaS)和云平台安全防护的功能构建及运行提供了高性能的基础设施；
所述的平台服务层(PaaS)通过中间件技术实现了智能制造生产应用开发平台、智能制造微服务组件以及智能制造大数据分析。支撑了基于开发平台和微服务组件所研发的智能制造软件生态圈，并为此类软件提供了大数据分析；
所述的应用服务层(SaaS)基于平台的数据支撑以及开发和微服务功能，开发形成了满足智能制造不同生产场景的系统客户端，向智能制造生产服务商直接提供了应用程序服务，促进了生产资源的优化配置；
所述的云平台安全防护为云平台解决方案各层都提供了相应的安全解决方案，保障生产过程的安全稳定。
2.如权利要求1所述的一种处理智能制造大数据的方法和系统，其特征在于：边缘层对数据的初步处理包括对采集到的生产数据进行统一的格式化，并对数据进行清洗，清除脏数据、缺省的数据、以及格式不正确的数据。最终对处理完的数据进行备份。
3.如权利要求1所述的一种处理智能制造大数据的方法和系统，其特征在于：利用4G/5G网络、WIFI网络、ZigBee网络以及Internet网络对数据进行可靠稳定的传输，其中5G网络与ZigBee网络主要适用于物联网设备的通信需求。
4.如权利要求1所述的一种处理智能制造大数据的方法和系统，其特征在于：所述的智能制造应用开发平台、智能制造微服务组件以及智能制造大数据分析。其中智能制造应用开发平台包括了开放框架、API管理、页面设计、UI组件、代码工厂；智能制造微服务组件包括了建模工具、智能制造知识组件、开发模型、算法组件、组态工具；智能制造大数据分析包括了元数据管理工具、交互数据探索工具、数据质量工具以及ETL处理工具。
5.如权利要求1所述的一种处理智能制造大数据的方法和系统，其特征在于：所述的应用程序服务主要包括了实时监控系统、资产管理系统、生产运行系统、能耗管理系统、安全信息系统和经营管理系统。
6.如权利要求1或5所述的一种处理智能制造大数据的方法和系统，其特征在于：所述的实现监控系统具有生产过程监视模块、生产故障诊断模块以及实时报警模块；资产管理系统具有生产设备维护模块、生产设备库存管理模块、生产设备采购模块；生产运行系统具有生产单元绩效模块以及生产计划执行跟踪模块；能耗管理系统具有能耗检测模块、能耗预警模块、能耗综合利用模块；安全信息系统具有安全规范模块、安全预警模块；经营管理系统具有投资回报分析模块、成本优化模块、市场分析模块。
7.如权利要求1所述的一种处理智能制造大数据的方法和系统，其特征在于：云平台安全防护使用区块链技术对智能制造企业中的物联网设备、工业机器人以及各类传感器所产生的数据进行验证、存储、更新与传输；同时，实时监控网络设备、安全设备和数据库服务器日志，并对威胁情报进行搜集整理。
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