CN113327060B - 一种智慧工厂管理系统及其方法 - Google Patents

Abstract

一种智慧工厂管理系统及其方法，涉及互联网技术领域，包括：数据源层、PAAS层、服务层和SAAS层，通过采用数据源层获取流程数据并通过服务层对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层通过硬件设备对用户进行交互，可以实现用户对产品的质量进行管理、安灯系统的管理、能耗的管理、工装寿命的管理、绩效的管理、设备的管理、刀具柜的管理、仓储物流的管理、工单计划的管理和APS排程的管理，实现智慧工厂的多功能管理，解决了目前智慧工厂的管理系统功能较少，功能不完善的问题。

Description

一种智慧工厂管理系统及其方法

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种智慧工厂管理系统及其方法。

背景技术

随着工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，透过云端架构部署控制系统，已是当今最重要的趋势之一，在工业自动化领域，随着应用和服务向云端运算转移，资料和运算位置的主要模式都已经被改变了，由此也给嵌入式设备领域带来颠覆性变革，如随着嵌入式产品和许多工业自动化领域的典型IT元件，如制造执行系统以及生产计划系统的智慧化，以及连线程度日渐提高，云端运算将可提供更完整的系统和服务，生产设备将不再是过去单一而独立的个体，目前有多种智慧工厂的管理系统，但是大多功能较少，功能不完善。

发明内容

本发明实施例提供了一种智慧工厂管理系统及其方法，通过采用数据源层获取流程数据并通过服务层对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层通过硬件设备对用户进行交互，可以实现用户对产品的质量进行管理、安灯系统的管理、能耗的管理、工装寿命的管理、绩效的管理、设备的管理、刀具柜的管理、仓储物流的管理、工单计划的管理和APS排程的管理，实现智慧工厂的多功能管理，解决了目前智慧工厂的管理系统功能较少，功能不完善的问题。

一种智慧工厂管理系统，包括：数据源层、PAAS层、服务层和SAAS层；

数据源层，数据源层为整个系统的流程数据来源，系统通过硬件终端获取流程数据，将数据直接上传至云端；

PAAS层，用于提供云环境中的应用基础设施服务；

服务层，用于对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层；

SAAS层，SAAS层用于与用户进行数据交互，并通过硬件设备对用户进行展示。

进一步的，所述数据源层上传的云端分为公有云和私有云，获取的非敏感数据直接上传至公有云端，在获取的数据为敏感数据以及在无法上传至公有云时，则将数据传至私有云。

进一步的，所述数据源层的硬件设备包括生产设备、检测设备和终端设备。

进一步的，所述PAAS层包括Docker、安全套接层 SSL、域名系统协议 DNS、企业主机安全 HSS、弹性负载均衡 ELB、对象存储服务 OBS、分布式缓存服务 Redis、分布式数据库中间件 DDM、分布式消息队列 RabbitMQ、云数据库 MySQL、非关系型数据库 MongoDB、CS、MRS、数据仓库 DWM和ECS。

进一步的，所述服务层用于为用户提供数据服务，所述服务层包括服务注册中心Eureka、集中配置Config、路由过滤器gateway、负载熔断Feign、跟踪查询服务Sleuth、服务消息通信Bus、账户服务、通用基础服务、大屏服务、积分服务、接口中台服务、数据中台服务和服务中台服务。

进一步的，所述服务中台服务包括ZDM质量基础服务、SPC统计分析服务、LEAN-MES基础服务、MINI-MES基础服务、阿米巴MES基础服务、异常管理服务、刀具管理基础服务、工装管理基础服务、备件管理基础服务、出入库管理基础服务、TPM基础服务、工单计划基础服务、APS基础服务、刀具柜基础服务、绩效管理基础服务、能耗管理基础服务和工单计划基础服务。

进一步的，所述接口中台服务提供统一的API中台能力，为系统提供基础组件功能支持，所述数据中台服务用于对数据进行采集、计算、存储和加工按照统一标准和口径进行输出。

进一步的，所述服务中台用于处理 MES业务。

进一步的，所述APS基础服务用于根据输入的数据为用户提供2小时报工排程、有限产能排程、无限产能排程、物料拉动和订单拉动的数据处理；所述ZDM质量基础服务用于根据输入的数据为用户提供条码追溯、流程检验单、SPC数据分析、一起报告收集盒质量监控的数据处理；所述异常管理服务用于根据输入的数据为用户提供设备安灯、质量安灯、物料安灯、调整安灯、任意形式安灯、安灯警报和QCD改善的数据处理；所述能耗管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供能耗数据采集、成本统计和能耗监控预警的数据处理；所述工装管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供艰巨和计量仪器、工装夹辅和云台账的数据处理；所述绩效管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供计件工资管理、个人绩效管理、计件工时管理、个人积分管理和绩效成本管理的数据处理；所述TPM基础服务用于根据输入的数据为用户提供设备OEE、机床报警履历、设备状态监控和状态预警的数据处理；所述刀具管理基础服务和所述刀具柜基础服务用于根据输入的数据为用户提供数据接入、生产成本核算、个人绩效和异常预警的数据处理；所述出入库管理基础服务用于根据输入的数据对用户提供成品库管理、线边库管理、物料追踪、订单追踪、在线制品统计和库存管理的数据处理；工单计划基础服务用于根据输入的数据为用户提供开工、完工、流程检验单、个人绩效、订单追踪和实时生产状况的数据处理。

第二方面，本发明实施例提供一种智慧工厂管理方法，包括以下步骤：

S1，数据获取，数据源层通过硬件终端获取流程数据，将数据直接上传至云端，获取的非敏感数据直接上传至公有云端，在获取的数据为敏感数据以及在无法上传至公有云时，则将数据传至私有云；

S2，数据处理，服务层对获取的数据进行处理得到处理完成的数据，将处理完成的数据输入到SAAS层；

S3，数据交互，SAAS层通过硬件设备与用户进行交互。

本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

本发明通过采用数据源层获取流程数据并通过服务层对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层通过硬件设备对用户进行交互，可以实现用户对产品的质量进行管理、安灯系统的管理、能耗的管理、工装寿命的管理、绩效的管理、设备的管理、刀具柜的管理、仓储物流的管理、工单计划的管理和APS排程的管理，实现智慧工厂的多功能管理，解决了目前智慧工厂的管理系统功能较少，功能不完善的问题。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例公开的一种智慧工厂管理系统的架构示意图；

图2为本发明实施例公开的一种智慧工厂管理方法的流程示意图。

具体实施例

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例一

如图1所示，本发明实施例提供一种智慧工厂管理系统，包括：数据源层、PAAS层、服务层和SAAS层；

数据源层，数据源层为整个系统的流程数据来源，系统通过硬件终端获取流程数据，将数据直接上传至云端，所述数据源层上传的云端分为公有云和私有云，获取的非敏感数据直接上传至公有云端，在获取的数据为敏感数据以及在无法上传至公有云时，则将数据传至私有云，所述数据源层的硬件设备包括生产设备、检测设备和终端设备；

具体的，数据源层是整个系统的流程数据来源，系统通过硬件终端获取流程数据，将数据直接传输至公有云，为服务程序做好数据储备，如果数据比较敏感或者无法上传至公有云，则可以将数据传至私有云，数据元层的硬件设备包括生产设备、检测设备和终端设备，例如，通过与生产设备、检测设备和终端设备进行通信，采集生产设备、检测设备和终端设备的数据并将数据上传到云端。

PAAS层，用于提供云环境中的应用基础设施服务，所述PAAS层包括Docker、安全套接层 SSL、域名系统协议 DNS、企业主机安全 HSS、弹性负载均衡 ELB、对象存储服务 OBS、分布式缓存服务 Redis、分布式数据库中间件 DDM、分布式消息队列 RabbitMQ、云数据库MySQL、非关系型数据库 MongoDB、CS、MRS、数据仓库 DWM和ECS；

具体的，Docker，用于应用的打包与部署自动化、创建轻量、私密的PAAS环境、实现自动化测试和持续的集成/部署、部署与扩展webapp、数据库和后台服务；安全套接层SSL，用于认证用户和服务器，确保数据发送到正确的客户机和服务器、加密数据以防止数据中途被窃取、维护数据的完整性，确保数据在传输过程中不被改变；域名系统协议DNS用于域名与IP地址的相互转换，以及控制因特网的电子邮件的发送；企业主机安全HSS，用于在数据存储和处理的保密性、完整性和可用性；弹性负载均衡ELB，用于将访问流量根据转发策略分发到后端多台弹性云服务器的流量分发控制服务，通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，提高容错能力；对象存储服务OBS，用于数据存储，可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景；分布式缓存服务Redis，用于进行分布式缓存；分布式数据库中间件DDM，用于解决数据库分布式扩展问题，突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现大数据高并发访问；分布式消息队列RabbitMQ，用于在服务器、程序和服务之间快速传递消息；云数据库MySQL，用于管理关系数据库，并将数据逻辑组织；非关系型数据库MongoDB，于分布式文件存储的数据库，用于存储比较复杂的数据类型；CS，用于实时处理流式大数据即时执行StreamSQL或自定义作业；MRS，用于提供提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务；数据仓库DWM，用于对数据仓库中的数据(主要是以多维形式存放的历史业务数据)进行监控，当数据出现异常的情况或趋势时发出报警；ECS为可随时自动获取、计算能力可弹性伸缩的云服务器。

服务层，用于对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层，所述服务层用于为用户提供数据服务，所述服务层包括服务注册中心Eureka、集中配置Config、路由过滤器gateway、负载熔断Feign、跟踪查询服务Sleuth、服务消息通信Bus、账户服务、通用基础服务、大屏服务、积分服务、接口中台服务、数据中台服务和服务中台服务，所述服务中台服务包括ZDM质量基础服务、SPC统计分析服务、LEAN-MES基础服务、MINI-MES基础服务、阿米巴MES基础服务、异常管理服务、刀具管理基础服务、工装管理基础服务、备件管理基础服务、出入库管理基础服务、TPM基础服务、工单计划基础服务、APS基础服务、刀具柜基础服务、绩效管理基础服务、能耗管理基础服务和工单计划基础服务，所述APS基础服务用于根据输入的数据为用户提供2小时报工排程、有限产能排程、无限产能排程、物料拉动和订单拉动的数据处理；所述ZDM质量基础服务用于根据输入的数据为用户提供条码追溯、流程检验单、SPC数据分析、一起报告收集盒质量监控的数据处理；所述异常管理服务用于根据输入的数据为用户提供设备安灯、质量安灯、物料安灯、调整安灯、任意形式安灯、安灯警报和QCD改善的数据处理；所述能耗管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供能耗数据采集、成本统计和能耗监控预警的数据处理；所述工装管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供艰巨和计量仪器、工装夹辅和云台账的数据处理；所述绩效管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供计件工资管理、个人绩效管理、计件工时管理、个人积分管理和绩效成本管理的数据处理；所述TPM基础服务用于根据输入的数据为用户提供设备OEE、机床报警履历、设备状态监控和状态预警的数据处理；所述刀具管理基础服务和所述刀具柜基础服务用于根据输入的数据为用户提供数据接入、生产成本核算、个人绩效和异常预警的数据处理；所述出入库管理基础服务用于根据输入的数据对用户提供成品库管理、线边库管理、物料追踪、订单追踪、在线制品统计和库存管理的数据处理；工单计划基础服务用于根据输入的数据为用户提供开工、完工、流程检验单、个人绩效、订单追踪和实时生产状况的数据处理，所述接口中台服务提供统一的API中台能力，为系统提供基础组件功能支持，所述数据中台服务用于对数据进行采集、计算、存储和加工按照统一标准和口径进行输出，所述服务中台用于处理 MES业务；

具体的，服务注册中心Eureka用于进行服务注册、服务发现和服务检测监控；集中配置Config，用于集中化管理集群配置；路由过滤器gateway，用于完成身份认证和安全:识别每一个资源的验证要求审查和监控、动态路由：动态将请求路由到不同后端集群、压力测试：组建增加指定集群流量，检测性能、负载分配：为不同负载类型分配对应容量、静态响应处理：边缘位置响应，避免转发到内部集群和多区域弹性；负载熔断Feign，用于提供了一个负载均衡的http客户端；跟踪查询服务Sleuth，一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多，业务的复杂性，如果出现了错误和异常，很难去定位。主要体现在，一个请求可能需要调用很多个服务，而内部服务的调用复杂性，决定了问题难以定位。所以微服务架构中，必须实现分布式链路追踪，去跟进一个请求到底有哪些服务参与，参与的顺序又是怎样的，从而达到每个请求的步骤清晰可见，出了问题，很快定位；服务消息通信Bus，广播配置文件的更改或者服务之间的通讯，也用于监控；账户服务，用于对用户身份进行认证；通用基础服务，用于为整套系统与web页面提供基础数据服务与流程服务支撑；大屏服务，用于给数据大屏展示的可视化数据，在此服务中准备好，数据大屏直接通过此服务获取到可视化数据；积分服务，用于积分记录，积分统计，积分消费的服务；接口中台服务，用于提供统一的API中台能力，为系统提供基础组件功能支持；数据中台服务，用于对数据进行采集、计算、存储和加工按照统一标准和口径进行输出；服务中台，用于处理MES业务。

SAAS层，SAAS层用于与用户进行数据交互，并通过硬件设备对用户进行展示。

具体的，用户通过硬件设备访问SAAS层，例如通过手机、电脑，在手机或电脑中安装对应的软件后，进行访问使用，用于登录过程中，首先被路由进行身份验证，验证过后，身份认证成功，分发到对应的服务中去，分发失败，请求将直接被驳回，请求成功后，进行相关的流程业务操作，用户通过与SAAS层进行交互完成工厂中的质量管理、安灯系统的管理、能耗的管理、工装寿命的管理、绩效的管理、设备的管理、刀具柜的管理、仓储物流的管理、工单计划的管理和APS排程的管理，实现智慧工厂的多功能管理。

本发明通过采用数据源层获取流程数据并通过服务层对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层通过硬件设备对用户进行交互，可以实现用户对产品的质量进行管理、安灯系统的管理、能耗的管理、工装寿命的管理、绩效的管理、设备的管理、刀具柜的管理、仓储物流的管理、工单计划的管理和APS排程的管理，实现智慧工厂的多功能管理，解决了目前智慧工厂的管理系统功能较少，功能不完善的问题。

实施例二

本发明实施例还公开了一种智慧工厂管理方法，如图2，包括以下步骤：

S1，数据获取，数据源层通过硬件终端获取流程数据，将数据直接上传至云端，获取的非敏感数据直接上传至公有云端，在获取的数据为敏感数据以及在无法上传至公有云时，则将数据传至私有云；

S2，数据处理，服务层对获取的数据进行处理得到处理完成的数据，将处理完成的数据输入到SAAS层；

具体的，服务层中的各个模块根据采集的数据对采集的数据进行分析处理后将对应的结果通过SAAS与用户交互。

S3，数据交互，SAAS层通过硬件设备与用户进行交互，用户通过硬件设备访问SAAS层，例如通过手机、电脑，在手机或电脑中安装对应的软件后，进行访问使用，用于登录过程中，首先被路由进行身份验证，验证过后，身份认证成功，分发到对应的服务中去，分发失败，请求将直接被驳回，请求成功后，进行相关的流程业务操作，用户通过与SAAS层进行交互完成工厂中的质量管理、安灯系统的管理、能耗的管理、工装寿命的管理、绩效的管理、设备的管理、刀具柜的管理、仓储物流的管理、工单计划的管理和APS排程的管理，实现智慧工厂的多功能管理。

本实施例公开的一种智慧工厂管理方法，通过采用数据源层获取流程数据并通过服务层对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层通过硬件设备对用户进行交互，可以实现用户对产品的质量进行管理、安灯系统的管理、能耗的管理、工装寿命的管理、绩效的管理、设备的管理、刀具柜的管理、仓储物流的管理、工单计划的管理和APS排程的管理，实现智慧工厂的多功能管理，解决了目前智慧工厂的管理系统功能较少，功能不完善的问题。

应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。

在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。

本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。

结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。

对于软件实现，本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

Claims (5)

1.一种智慧工厂管理系统，其特征在于，包括：数据源层、PAAS层、服务层和SAAS层；

数据源层，数据源层为整个系统的流程数据来源，系统通过硬件终端获取流程数据，将数据直接上传至云端；

PAAS层，用于提供云环境中的应用基础设施服务；

服务层，用于对获取的流程数据进行处理，并将处理的数据输入到SAAS层；

所述服务层用于为用户提供数据服务，所述服务层包括服务注册中心Eureka、集中配置Config、路由过滤器gateway、负载熔断Feign、跟踪查询服务Sleuth、服务消息通信Bus、账户服务、通用基础服务、大屏服务、积分服务、接口中台服务、数据中台服务和服务中台服务；

所述服务中台服务包括ZDM质量基础服务、SPC统计分析服务、LEAN-MES基础服务、MINI-MES基础服务、阿米巴MES基础服务、异常管理服务、刀具管理基础服务、工装管理基础服务、备件管理基础服务、出入库管理基础服务、TPM基础服务、工单计划基础服务、APS基础服务、刀具柜基础服务、绩效管理基础服务、能耗管理基础服务和工单计划基础服务；

所述APS基础服务用于根据输入的数据为用户提供2小时报工排程、有限产能排程、无限产能排程、物料拉动和订单拉动的数据处理；所述ZDM质量基础服务用于根据输入的数据为用户提供条码追溯、流程检验单、SPC数据分析、一起报告收集盒质量监控的数据处理；所述异常管理服务用于根据输入的数据为用户提供设备安灯、质量安灯、物料安灯、调整安灯、任意形式安灯、安灯警报和QCD改善的数据处理；所述能耗管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供能耗数据采集、成本统计和能耗监控预警的数据处理；所述工装管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供艰巨和计量仪器、工装夹辅和云台账的数据处理；所述绩效管理基础服务用于根据输入的数据为用户提供计件工资管理、个人绩效管理、计件工时管理、个人积分管理和绩效成本管理的数据处理；所述TPM基础服务用于根据输入的数据为用户提供设备OEE、机床报警履历、设备状态监控和状态预警的数据处理；所述备件管理基础服务和所述刀具柜基础服务用于根据输入的数据为用户提供数据接入、生产成本核算、个人绩效和异常预警的数据处理；所述出入库管理基础服务用于根据输入的数据对用户提供成品库管理、线边库管理、物料追踪、订单追踪、在线制品统计和库存管理的数据处理；工单计划基础服务用于根据输入的数据为用户提供开工、完工、流程检验单、个人绩效、订单追踪和实时生产状况的数据处理；

服务注册中心Eureka用于进行服务注册、服务发现和服务检测监控；

集中配置Config用于集中化管理集群配置；

路由过滤器gateway用于完成以下功能：

a、身份认证和安全:识别每一个资源的验证要求审查和监控；

b、动态路由：动态将请求路由到不同后端集群；

c、压力测试：组建增加指定集群流量，检测性能；

d、负载分配：为不同负载类型分配对应容量；

e、静态响应处理：边缘位置响应，避免转发到内部集群；

f、多区域弹性；

负载熔断Feign用于提供了一个负载均衡的http客户端；

跟踪查询服务Sleuth，用于对请求进行分布式链路追踪；

服务消息通信Bus，广播配置文件的更改或者服务之间的通讯，也用于监控；

账户服务，用于对用户身份进行认证；

通用基础服务，用于为整套系统与web页面提供基础数据服务与流程服务支撑；

大屏服务，用于给数据大屏展示的可视化数据，在此服务中准备好，数据大屏直接通过此服务获取到可视化数据；

积分服务，用于积分记录，积分统计，积分消费的服务；

接口中台服务，用于提供统一的API中台能力，为系统提供基础组件功能支持；

数据中台服务，用于对数据进行采集、计算、存储和加工按照统一标准和口径进行输出；

服务中台，用于处理MES业务；

SAAS层，SAAS层用于与用户进行数据交互，并通过硬件设备对用户进行展示。

2.如权利要求1所述的一种智慧工厂管理系统，其特征在于，所述数据源层上传的云端分为公有云和私有云，获取的非敏感数据直接上传至公有云端，在获取的数据为敏感数据以及在无法上传至公有云时，则将数据传至私有云。

3.如权利要求2所述的一种智慧工厂管理系统，其特征在于，所述数据源层的硬件设备包括生产设备、检测设备和终端设备。

4. 如权利要求1所述的一种智慧工厂管理系统，其特征在于，所述PAAS层包括Docker、安全套接层 SSL、域名系统协议 DNS、企业主机安全 HSS、弹性负载均衡 ELB、对象存储服务 OBS、分布式缓存服务 Redis、分布式数据库中间件 DDM、分布式消息队列 RabbitMQ、云数据库 MySQL、非关系型数据库 MongoDB、CS、MRS、数据仓库 DWM和ECS。

5.一种智慧工厂管理方法，应用于如权利要求1所述的一种智慧工厂管理系统，其特征在于，包括以下步骤：

S1，数据获取，数据源层通过硬件终端获取流程数据，将数据直接上传至云端，获取的非敏感数据直接上传至公有云端，在获取的数据为敏感数据以及在无法上传至公有云时，则将数据传至私有云；

S2，数据处理，服务层对获取的数据进行处理得到处理完成的数据，将处理完成的数据输入到SAAS层；

S3，数据交互，SAAS层通过硬件设备与用户进行交互。