CN112085393A - 一种用于工业生产的大数据交互方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工业数据处理，具体涉及一种用于工业生产的大数据交互方法，该方法主体逻辑架构包括数据库、区块链数据、数据交互中心、子数据平台和数据单元，包括以下步骤：步骤S1，将工业生产环节中的仓储系统、安防系统、仪器仪表、设备参数、动力介质及生产工艺、原料配比等参数分别以时间轴为进行独立参数化整合并存储到寄存器，以寄存器作为变量并通过DTU透传进入所述子数据平台。本发明整合现有的安防系统、仪器仪表、设备参数、动力介质及生产工艺、原料配比等参数进入数据平台，实现无人化自动运行，采用了集约化的手段安全生产升级成本低。
Description
技术领域
本发明涉及工业数据处理，具体涉及一种用于工业生产的大数据交互方法。
背景技术
多数冶金工业企业在生产中，安全防护，能源动力，环保除尘，原料分析，物料配比，气力输送和炉温控制等环节存在长期波段性变化，经调研目前记录及调节手段主要以人力和经验为主，这种方式存在严重的滞后性及不可预见性，阻碍了提高产能和安全生产的发展。在信息技术高度发展的今天，传统行业对设备调控、数据的监测、分析已是企业发展的重中之重，制造业与互联网融合发展已是重要发展方向。现在急需一种用于工业生产且可自动分析生产参数波段性变化的大数据交互方法。
中国发明专利(CN107888682A)公开了涉及一种基于工业互联平台的异构系统数据交互方法和系统，其中方法包括：为系统中的每一数据处理单元的数据预先设置订阅信息路径，并存储在工业互联平台内；当系统中的数据处理单元生成预设数据后，该预设数据被传输到该预设的工业互联平台；当工业互联平台获取所述预设数据后，判断是否有相适配的订阅信息路径，如果有则根据该订阅信息路径发送到订阅该预设数据的数据处理单元，由此可见，该发明基于自主研发的工业智慧互联平台实现异构系统间的数据交互，供用户访问，及时掌握最新信息，满足企业动态业务需求的目的。
中国发明专利(CN109656726A)公开了一种适用于数据中心的工业信息交互系统及方法，包括数据中心、综合监控中心、局域上位机、智能监控装置，数据中心、综合监控中心和局域上位机各设一第一交互中间件，第一交互中间件用于生成并发布主题消息，且第一交互中间件还用于生成数据中心、综合监控中心或局域上位机的订阅主题；智能监控装置设有第二交互中间件，第二交互中间件用于生成并发布主题消息，且第二交互中间件还用于生成智能监控装置的订阅主题；并且第一交互中间件和第二交互中间件监听其它交互中间件发布的主题消息，并根据自身的订阅主题订阅其它交互中间件发布的主题消息。由此可见，该发明采用发布/订阅架构，主题消息的发送方与订阅方之间松耦合。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种用于工业生产的大数据交互方法。
本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案实现的，本发明公开了一种用于工业生产的大数据交互方法，该方法主体逻辑架构包括数据库、数据交互中心、子数据平台孪生系统和数据单元，包括以下步骤:步骤S1，将工业生产环节中的仪器仪表、设备参数及生产工艺、原料配比等参数分别以时间轴为进行独立参数化整合并存储到寄存器，以寄存器作为变量并通过DTU透传进入所述子数据平台孪生系统；步骤S2，所述子数据平台孪生系统记录以最小生产周期为单位的参数列阵并对产能波动和参数波动的具体数据进行排列对比，根据分析结果进行对标，并做出优化模拟分析，并记录为单个的数据单元，通过对每个数据单元进行多次比对分析实现自动数据覆盖和工艺参数调整；步骤S3，所述子数据平台孪生系统记录当前调整方案，继续给出分析结果，并上传至上级的所述数据交互中心并对标其他子数据平台孪生系统；步骤S4，根据数据交互中心整合分析，对子数据平台孪生系统的参数进行判断以实现对子数据平台孪生系统所属设备使用情况、老化情况，气固液动力、物料及原料合格率等问题的分析和判断；步骤S5，所述数据库反馈数据交互中心的分析结果，对出现问题的设备预警、物料原料成分差异预警、并提出整改意见，所述子数据平台孪生系统将自动记录预警信息，更换情况和周期信息并判断当前使用及运行情况，做出记录和分析。
进一步，所述寄存器的存储量包括温度、湿度、浓度、压力、流量、震动、重量、速度、时间等仪器仪表参数，设备运行状态，物料配比，工艺数据以及管路结构参数。
进一步，所述步骤S2包括子数据平台孪生系统以寄存器记录的数值范围为依据，对比相同环境下的其他时间段数值，按差异化生成多个变量值，取变量值范围作为多个阈值，并随着数据的增加优化阈值范围的过程。
进一步，所述数据库采用列阵链条式压缩式架构用于保证庞大数据量的索引和刷新频率，并采用逻辑覆盖精简数据格式。
进一步，所述子数据平台孪生系统采用标准协议完成对厂区内所有数据的整合传输后再下发至PLC、DCS端，确保数据上传至子平台时与现场情况保持一致以避免人为操作修改。
进一步，所述数据库采用多接口检索模式，通过任一个子数据平台孪生系统可直接获取另外一个子数据平台孪生系统所有记录参数。
进一步，所述包括控制操作界面，所述控制操作界面包括用户登录模块、操作登录模块和后台登录模块，所述用户登录模块设为只读模式，用于观察目前生成中的所有参数及运行状态，包括数据分析后的最优指标参数指导数据；所述操作登录模块设为可写入模式，用于更改指标实现模拟运行，以及自由切换手动、半自动、自动及手自一体模式和检索数据库中的其他单位指标配比情况；所述后台登录模块用于分配用户管理权限。
进一步，所述后台登录模块可设置字段对无效数据及不良数据进行处理，以及对现有逻辑进行模拟分析并增加或改变逻辑，同时对数据库和进程进行监控以保障数据安全。
进一步，所述数据库后台对接专家系统，根据指标变化和系统生成的模拟分析给出可行性方案或修正方案，系统进行自学习记忆，生成专家变量模块，在遇到相近指标参数时可以直接调取专家变量模块进行模拟分析。
进一步，所述数据库采集自物料、设备及全部相关指标参数的物品订购之日起的所有数据，实时监测并记录每个生产周期该原材料及仪表设备的使用情况，按产能，周期，使用寿命，配比等情况，对所有采购单元进行对标，判断性能与价值分析，以便更好优化采购渠道，创新工业原材料评价机制。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
(1)本发明整合现有的安全防护、无线传输、导航定位、仪器仪表、设备参数、动能介质及生产工艺、原料配比等参数进入数据平台，实现无人化自动运行，采用了集约化的手段安全生产升级成本低，兼容性高，使用方便，节省人力，提高产量；
(2)本发明实时分析优化和对比生产过程中的各种参数，提高了传统工业的智能化水平，使传统工业在生产过程中有可预见性，从而自动调整工艺结构，通过信息参数化优化处理的手段优化了生产安全指标，稳定工艺运行、降低生产能耗，提高生产产量；
(3)本发明最终根据平台所生成的模拟分析方案，专家变量模块，对整个炼铁工艺生成最优化的工艺方案，可在任何情况下准确安全的完成指标任务；
(4)本发明自物料、设备及全部相关指标参数的物品订购之日起，所有数据进入交互平台，按产能，生产周期，使用寿命，配比情况，对所有采购单元进行性能与价值分析，可更好的优化采购渠道，为企业节省成本，创新工业原材料评价机制。
附图说明
图1是本发明的原理结构示意图；
具体实施方式
如图1所示，本发明公开了一种用于工业生产的大数据交互方法，该方法主体逻辑架构包括数据库、区块链数据、数字孪生技术、数据交互中心、子数据平台和数据单元，包括以下步骤:步骤S1，将工业生产环节中的安全防护、仪器仪表、设备参数、动能介质及生产工艺、原料配比等参数分别以时间轴为进行独立参数化整合并存储到寄存器，整合是将物理信号进行数字化信息转化的同时进行归纳，由原先的分厂数据统计整合为主站统计，以寄存器作为变量并通过DTU透传进入所述子数据平台；步骤S2，所述子数据平台记录以时间为单位的参数列阵并对产能波动和参数波动的具体数据进行排列对比，假如一个生产周期中本时间节点产能参数变量为X，完成产能指标的参数分别为变量A,B,C,D，下一时间节点产能参数变量为Y，完成产能指标的参数分别为变量H,I,J,K，根据产能X跟产能Y之间的变化，对比A,B,C,D和H,I,J,K之间的变化，选择产能更优的变量时间的其他参数作为优化方案，然后用优化方案继续对比下一个生产周期时的产能及参数，主要分析每一个生产周期产能不同的原因和物料、原料、温度、能耗等参数变化对产能造成的影响，根据分析结果进行对标做出优化模拟分析，对标是针对子数据中心之间的对比，可以理解为A厂和B厂的生产指标的差距，分析出差距之间的原因，并记录为单个的数据单元，通过对每个数据单元进行多次比对分析实现自动数据覆盖和工艺参数调整；步骤S3，所述子数据平台记录当前调整方案，继续给出分析结果，并上传至上级的所述数据交互中心并对标其他子数据平台；步骤S4，根据数据交互中心整合分析，对子数据平台的参数进行判断以实现对子数据平台所属设备使用情况、老化情况，物料及原料合格率等问题的分析和判断；步骤S5，所述数据库反馈数据交互中心的分析结果，对出现问题的设备及物料进行预警及时维护或更换，所述子数据平台将自动记录更换情况和周期信息并判断当前使用及运行情况，做出记录和分析，该步骤主要是针对根据前面几条的模拟分析结果优化方案(更换设备或更换物料、配比等情况)后的一个记录和存档，并以一个时间点对比未优化时的产能情况，生成报告，用来判定优化情况。
所述寄存器用于存储工业生产环节中的各参数，所述数据单元用于存储经所述子数据平台处理过的数据，寄存器可以理解为每一个仪表设备内部的一个储存芯片，提供二进制数据的一个读取地址，而数据单元可以理解为在数据库中的一个变量。所述寄存器的存储量包括温度、湿度、浓度、压力、流量、震动、重量、速度、时间等仪器仪表参数，设备运行状态，物料配比，工艺数据以及管路结构参数。所述步骤S2包括子数据平台以寄存器记录的数值范围为依据，对比相同环境下的其他时间段数值，按差异化生成多个变量值，取变量值范围作为多个阈值，并随着数据的增加优化阈值范围的过程。例如，如果两个生成周期内所有参数指标相同，而产能指标却不一样的情况，将两个不同的产能指标分别存储为变量1和变量2，作为同参数下的产能阈值范围。当然，也可以是A厂和B厂之间的差异，对相同物料设备参数等有可能产生的变化阈值做出详细统计。所述数据库采用列阵链条式压缩式架构用于保证庞大数据量的索引和刷新频率，并采用逻辑覆盖精简数据格式。所述子数据平台采用标准化协议完成对厂区内所有数据的整合传输后再下发至PLC、DCS端，确保数据上传至子平台时与现场情况保持一致以避免人为操作修改，在厂区内建立若干个数据收发站点，每个数据站点配套所需接入点数的寄存器模块和DTU设备，将所有需要的参数如物料、设备、仪表等参数接入寄存器中，通过透传方式直接全部上传至子数据中心，再有各分厂从子数据中心中调取数据。所述数据库采用多接口检索模式，通过任一个子数据平台可直接获取另外一个子数据平台所有记录参数。所述包括控制操作界面，所述控制操作界面包括用户登录模块、操作登录模块和后台登录模块，所述用户登录模块设为只读模式，用于观察目前生成中的所有参数及运行状态；所述操作登录模块设为可写入模式，用于更改指标实现模拟运行，以及自由切换手自动模式和检索数据库中的其他单位指标配比情况；所述后台登录模块用于分配用户管理权限。所述后台登录模块可设置字段对无效数据及不良数据进行处理，以及对现有逻辑进行模拟分析并增加或改变逻辑，同时对数据库和进程进行监控以保障数据安全。
所述数据库后台对接专家系统，根据指标变化和系统生成的模拟分析给出可行性方案或修正方案，系统进行自学习记忆，生成专家变量模块，在遇到相近指标参数时可以直接调取专家变量模块进行模拟分析。所述数据库采集自物料、设备及全部相关指标参数的物品订购之日起的所有数据，实时监测并记录每个生产周期该原材料及仪表设备的使用情况，按产能，周期，使用寿命，配比等情况，对所有采购单元进行对标，判断性能与价值分析，以便更好优化采购渠道，创新工业原材料评价机制。
本发明建立列阵链条式压缩数据库，为保证庞大数据量的索引、刷新频率，本发明采用逻辑覆盖方式，精简数据格式。采用标准化协议完成对厂区内所有数据的整合传输后再下发至PLC、DCS端，确保数据上传至子平台时与现场情况保持一致，避免人为操作修改。采用多接口检索模式，例：通过2、3、4号子数据平台可直接获取1号子数据平台所有记录。如1号平台数据过于庞大，将其按时间轴分割为若干节点生产数据包，每个数据包对比能耗产能，将最优化的数据包作为首选留存，将最差数据包进行覆盖或删除。
本工业生产的大数据交互方法中包括定位导航系统：
(1)用导航系统进行设计定位导航，使用APP监控，送货人安装导航系统，指挥员按级别权限开通级别监控情况；
(2)全员利用定位系统，按级别可以随时查看下属的行动轨迹，特别是检修时或夜班现场操作及现场检修，与现场监控系统交互工作，保证员工安全；现场工作时，可设静止时间范围内报警，预防煤气中毒、电击、机械、误操作引起的伤亡，在最短时间内报警、查看落实、救援；
(3)送货人利用定位系统，进门时扫描送货二维码，经监控自动识别货物二维码，自动定位导航本货物要送到的仓库位置，送货员根据导航定位按路线把货物送到指定仓库内，电子识别货物码及送货人面部上传系统，以备可查，送货人出厂时系统根据位置及上传信息自动上报本次行为完成；如果车辆较多拥堵时会给送货车辆提前提示拥堵路线及通过时间，通过数据分析提供整改建议；
(4)大型移动设备可装上导航定位系统，监控、指挥、分析数据依据之一。
本工业生产的大数据交互方法中还包括的二维码识别系统
(1)货物二维码形成时，是成交合同及技术协议、设备清单确定签订后1-3天，本二维码内容包括使用单位，合同中的设备清单内容、各种参数、到货时间、提供设备的厂家等内容；
(2)二维码内容为动态模式，如果特殊情况清单内容、各种参数、到货时间有变动时，随时上传修改动态项，数据来源于提供厂家，特别是本次送货的原料成分，设备参数等；
二维码内容给上一级使用单位提供最优生产及使用效果的数据分析，筛选出最优供应商及设备原料厂商。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换及改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于工业生产的大数据交互方法，该方法主体逻辑架构包括数据库、数据交互中心、子数据平台孪生系统和数据单元，其特征在于，包括以下步骤:
步骤S1，将工业生产环节中的仪器仪表、设备参数及生产工艺、原料配比等参数分别以时间轴为进行独立参数化整合并存储到寄存器，以寄存器作为变量并通过DTU透传进入所述子数据平台孪生系统；
步骤S2，所述子数据平台孪生系统记录以最小生产周期为单位的参数列阵并对产能波动和参数波动的具体数据进行排列对比，根据分析结果进行对标，并做出优化模拟分析，并记录为单个的数据单元，通过对每个数据单元进行多次比对分析实现自动数据覆盖和工艺参数调整；
步骤S3，所述子数据平台孪生系统记录当前调整方案，继续给出分析结果，并上传至上级的所述数据交互中心并对标其他子数据平台孪生系统；
步骤S4，根据数据交互中心整合分析，对子数据平台孪生系统的参数进行判断以实现对子数据平台孪生系统所属设备使用情况、老化情况，气固液动力、物料及原料合格率等问题的分析和判断；
步骤S5，所述数据库反馈数据交互中心的分析结果，对出现问题的设备预警、物料原料成分差异预警、并提出整改意见，所述子数据平台孪生系统将自动记录预警信息，更换情况和周期信息并判断当前使用及运行情况，做出记录和分析。
2.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述寄存器的存储量包括温度、湿度、浓度、压力、流量、震动、重量、速度、时间等仪器仪表参数，设备运行状态，物料配比，工艺数据以及管路结构参数。
3.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述步骤S2包括子数据平台孪生系统以寄存器记录的数值范围为依据，对比相同环境下的其他时间段数值，按差异化生成多个变量值，取变量值范围作为多个阈值，并随着数据的增加优化阈值范围的过程。
4.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述数据库采用列阵链条式压缩式架构用于保证庞大数据量的索引和刷新频率，并采用逻辑覆盖精简数据格式。
5.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述子数据平台孪生系统采用标准协议完成对厂区内所有数据的整合传输后再下发至PLC、DCS端，确保数据上传至子平台时与现场情况保持一致以避免人为操作修改。
6.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述数据库采用多接口检索模式，通过任一个子数据平台孪生系统可直接获取另外一个子数据平台孪生系统所有记录参数。
7.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述包括控制操作界面，所述控制操作界面包括用户登录模块、操作登录模块和后台登录模块，所述用户登录模块设为只读模式，用于观察目前生成中的所有参数及运行状态，包括数据分析后的最优指标参数指导数据；所述操作登录模块设为可写入模式，用于更改指标实现模拟运行，以及自由切换手动、半自动、自动及手自一体模式和检索数据库中的其他单位指标配比情况；所述后台登录模块用于分配用户管理权限。
8.根据权利要求7所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述后台登录模块可设置字段对无效数据及不良数据进行处理，以及对现有逻辑进行模拟分析并增加或改变逻辑，同时对数据库和进程进行监控以保障数据安全。
9.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述数据库后台对接专家系统，根据指标变化和系统生成的模拟分析给出可行性方案或修正方案，系统进行自学习记忆，生成专家变量模块，在遇到相近指标参数时可以直接调取专家变量模块进行模拟分析。
10.根据权利要求1所述的一种用于工业生产的大数据交互方法，其特征在于：所述数据库采集自物料、设备及全部相关指标参数的物品订购之日起的所有数据，实时监测并记录每个生产周期该原材料及仪表设备的使用情况，按产能，周期，使用寿命，配比等情况，对所有采购单元进行对标，判断性能与价值分析，以便更好优化采购渠道，创新工业原材料评价机制。
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