CN113592216A - 一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统 - Google Patents
一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113592216A CN113592216A CN202110641085.1A CN202110641085A CN113592216A CN 113592216 A CN113592216 A CN 113592216A CN 202110641085 A CN202110641085 A CN 202110641085A CN 113592216 A CN113592216 A CN 113592216A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- production equipment
- equipment
- data acquisition
- processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 287
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 93
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 151
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 24
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 17
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 17
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 14
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 13
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 10
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- ZXQYGBMAQZUVMI-GCMPRSNUSA-N gamma-cyhalothrin Chemical compound CC1(C)[C@@H](\C=C(/Cl)C(F)(F)F)[C@H]1C(=O)O[C@H](C#N)C1=CC=CC(OC=2C=CC=CC=2)=C1 ZXQYGBMAQZUVMI-GCMPRSNUSA-N 0.000 description 1
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
- G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marketing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明提供了一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统,其方法,包括:通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据,并将生产设备运行数据传送至数据采集服务器;基于数据采集服务器对生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态;将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取生产设备的设备工作状态;将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中,进行数据共享。通过获取生产设备的运行数据并对运行数据进行有效处理及监控,提高数据处理的效率,将运行数据上传至客户关系管理系统与自动化办公系统中,实现数据共享。
Description
技术领域
本发明涉及工厂生产管理技术领域,特别涉及一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统。
背景技术
目前,智能工厂的生产管理已经成为工厂智能化转型进程中必不可少的一部分,然而在进行工厂管理过程中需要将生产设备的运行数据实时共享,现如今的智能工厂管理并没有对生产设备的运行数据实时共享,也没有对生产舍尔比的运行数据进行有效处理及监控;
因此,为了提高数据处理效率以及实现智能工厂的各个生产线的数据共享,本发明提供了一种应用于智能工厂的生产管理方法及系统。
发明内容
本发明提供一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统,用以通过获取生产设备的运行数据并对运行数据进行有效处理及监控,并上传至客户关系管理系统与自动化办公系统中,实现数据共享。
一种应用于智能工厂的生产管理方法,包括:
步骤1:通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据,并将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器;
步骤2:基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态;
步骤3:将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态;
步骤4:将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中,进行数据共享。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理方法,步骤1中,通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据的工作过程包括:
获取智能工厂数据采集设备的数据采集任务,并对所述数据采集任务进行解析,获取数据采集任务内容;
在预设数据安全检验模型中对所述数据采集任务内容进行安全性验证;
当所述数据采集任务内容没有通过安全性验证时,则对所述数据采集任务进行删除;
否则,根据所述数据采集任务内容确定数据采集规则;
根据所述数据采集规则通过所述智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理方法,步骤1中,将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器的具体工作步骤,包括:
S101:获取所述生产设备运行数据的数据量,并基于所述生产设备运行数据的数据量获取对应的上传数据列;
S102:将所述生产设备运行数据按照获取时间先后顺序放置于所述上传数据列中;
S103:获取所述上传数据列的列头标识,并将所述列头标识与所述数据采集服务器中的数据接收标识库进行匹配;
S104:当所述列头标识与所述数据接收标识库匹配成功,则获取与所述列头标识相对应的目标数据接收标识符;
基于所述目标数据接收标识符,获取对应的上传规则,并通过所述生产设备运行数据的数据量确定对所述生产设备运行数据进行上传的上传时间;
基于所述上传规则以及所述上传时间,将所述生产设备运行数据的数据量上传至所述数据采集服务器;
S105:当所述列头标识与所述数据接收标识库匹配不成功,则重复步骤S101-S104,直至所述列头标识与所述数据接收标识库匹配成功,并成功上传至所述数据采集服务器。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理方法,步骤2中,对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态的具体工作过程,包括:
获取每个生产设备的设备特征,并基于所述每个生产设备的设备特征构建数据分类模型;
获取所述数据分类模型的模型标识,并基于所述模型标识将所述生产设备运行数据进行数据分类,并获取子运行数据;
将所述子运行数据根据预设生产设备的工作维度建立扇形图以及数据运行表;
根据所述数据运行表,计算所述子运行数据的数据变化率;
同时,根据所述子运行数据的数据变化率以及所述扇形图获取所述生产设备的运行动态。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理方法,步骤3中,将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态的具体工作过程,包括:
基于所述生产设备的运行动态,获取所述平台项目管理系统中进行监控的监控规则;
基于所述监控规则,获取所述生产设备的元动态数据;
获取所述元动态数据所对应的数据访问日志,其中,所述数据访问日志包括:元动态数据的访问时间以及访问元动态数据的时间戳;
基于所述数据访问日志,获取所述元动态数据的数据特征,并基于所述元动态数据的数据特征,判断所述元动态数据是否符合预设的过滤条件;
当所述元动态数据的数据特征符合所述预设的过滤条件,则根据所述预设的过滤条件对所述元动态数据进行过滤,获取动态数据;
对所述动态数据进行数据编码获取所述生产设备的运行动态模型;
将所述运行动态模型进行模型编号,并将所述运行动态模型的模型编号与预设的设备工作状态映射表建立映射关系;
基于所述映射关系获取所述生产设备的工作电信号;
将所述生产设备的工作电信号与预设的电信号范围进行比较;
若所述生产设备的工作电信号小于所述预设的电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为休息状态;
若所述生产设备的工作电信号在所述预设电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为工作状态;
若所述生产设备的工作电信号大于所述预设电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为超负荷工作状态,同时,将此时的工作电信号与预设安全电信号阈值进行比较,并当此时所述工作电信号等于或大于预设安全信号阈值时,自动将所述生产设备的电源进行关闭。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理方法,当所述生产设备的当前状态为超负荷工作状态时进行报警,具体工作过程,包括:
获取超负荷工作状态的所述生产设备的工作电压,并将所述生产设备的工作电压与预设电压阈值进行比较;
当所述生产设备的工作电压小于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第一报警提醒;
当所述生产设备的工作电压等于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第二报警提醒;
当所述生产设备的工作电压大于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第三报警提醒,同时,生成报警信号,并通过所述报警信号自动生成报警短信发送至工作人员的用户端。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理方法,步骤4中,将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中的工作过程,包括:
确定设备工作状态的数据量,并计算将所述设备工作状态发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间的工作过程包括:
对所述设备工作状态进行封装,获取工作状态数据包;
提取所述工作状态数据包的数据量,并基于所述工作状态数据包的数据量在预设数据库中匹配对应的数据发送速度;
同时,分别获取所述客户关系管理系统接收数据的第一缓冲时间以及所述自动化办公系统接收数据的第二缓冲时间;
基于所述数据发送速度、第一缓冲时间以及所述第二缓冲时间,计算所述设备工作状态成功发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间;
其中,T表示所述设备工作状态成功发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间;Q表示所述工作状态数据包的数据量;δ1表示所述客户管理系统的缓冲因子,且取值范围为(0.5,0.7);t1表示所述第一缓冲时间,且取值范围为(1,1.2),取值单位为s;t2表示所述第二缓冲时间,且取值范围为(0.9,1),取值单位为s;δ2表示所述自动化办公系统的缓冲因子,且取值范围为(0.6,0.8);V表示所述数据发送速度;
将所述设备工作状态发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间与预设时间阈值进行比较,确定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果;
当所述当所述总发送时间小于或等于所述预设时间阈值,则判定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果为优;
否则,则判定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果为差。
当所述总发送时间小于或等于所述预设时间阈值,则判定所述设备工作状态成功发送;
否则,所述设备工作状态没有发送成功。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理方法,步骤2中,基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理后,还包括:
获取所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度,并基于所述处理速度,计算所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理效率,同时,判断当所述处理效率不符合规定处理效率时,计算对所述数据采集服务器进行数据处理的优化值,具体工作过程包括:
获取当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度;
基于当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度,计算所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;
其中,η表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;v表示当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理速度;τ表示当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理时间;v0表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的基准处理速度;m表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据已经处理的处理量;M表示所述生产设备运行数据的数据量;
将所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率与所述规定处理效率进行比较;
当所述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率等于或大于所述规定处理效率时,判定所述数据采集服务器不需要进行优化;
否则,基于所述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率,计算对所述数据采集服务器的优化值;
其中,η表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;η0表示所述规定处理效率,且η0>η;表示优化因子,且取值范围为(0.96,0.99);B表示所述数据采集服务器的数据处理布尔值,其取值为0或1;z表示所述数据采集服务器的缓存命中率;λmax表示对所述数据采集服务器进行优化的最大优化率;
基于所述优化值构建优化模型,并基于所述优化模型对所述数据采集服务器进行数据处理的效率进行优化;
直至优化后的所述述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率符合所述规定效率。
优选的,一种应用于智能工厂的生产管理系统,包括:
数据获取模块:通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据,并将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器;
运行动态获取模块:基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态;
监控模块:将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态;
共享模块:将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中,进行数据共享。
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为本发明实施例中一种应用于智能工厂的生产管理方法流程图;
图2为本发明实施例中一种应用于智能工厂的生产管理系统结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1:
本实施例提供了一种应用于智能工厂的生产管理方法,如图1所示,包括:
步骤1:通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据,并将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器;
步骤2:基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态;
步骤3:将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态;
步骤4:将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中,进行数据共享。
该实施例中,运行动态包括生产设备的运行时间、生产设备的散热情况、生产设备的运行效率等。
该实施例中,生产设备的工作状态包括:生产设备的休息状态、生产设备的工作状态、生产设备的超负荷状态。
上述技术方案的有益效果是:通过获取生产设备的运行数据并对运行数据进行有效处理及监控,提高数据处理的效率,将运行数据上传至客户关系管理系统与自动化办公系统中,实现数据共享。
实施例2:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种应用于智能工厂的生产管理方法,步骤1中,通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据的工作过程包括:
获取智能工厂数据采集设备的数据采集任务,并对所述数据采集任务进行解析,获取数据采集任务内容;
在预设数据安全检验模型中对所述数据采集任务内容进行安全性验证;
当所述数据采集任务内容没有通过安全性验证时,则对所述数据采集任务进行删除;
否则,根据所述数据采集任务内容确定数据采集规则;
根据所述数据采集规则通过所述智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据。
该实施例中,数据采集任务包括:获取运行设备的工作电压、运行设备的工作电流、运行设备的运行时间等。
该实施例中,预设数据安全检验模型可以是对数据采集任务内容的合法性验证模型,例如是判断数据采集任务中是否有木马等。
该实施例中,数据采集规则是由数据采集任务内容确定的,例如数据采集任务中的要采集的数据为四种数据,则数据采集规则为第四数据采集规则,一般数据采集的数据种类小于或等于6,因此数据采集规则为小于等于6条,选用合适的数据采集规则是为了节省数据采集时间,同时,提高数据采集精确度。
上述技术方案的有益效果是:通过对数据采集任务内容进行安全性验证,可以有效保证数据采集任务的安全性,通过选用合适的数据采集规则,提高了数据采集的精确度。
实施例3:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,步骤1中,将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器的具体工作步骤,包括:
S101:获取所述生产设备运行数据的数据量,并基于所述生产设备运行数据的数据量获取对应的上传数据列;
S102:将所述生产设备运行数据按照获取时间先后顺序放置于所述上传数据列中;
S103:获取所述上传数据列的列头标识,并将所述列头标识与所述数据采集服务器中的数据接收标识库进行匹配;
S104:当所述列头标识与所述数据接收标识库匹配成功,则获取与所述列头标识相对应的目标数据接收标识符;
基于所述目标数据接收标识符,获取对应的上传规则,并通过所述生产设备运行数据的数据量确定对所述生产设备运行数据进行上传的上传时间;
基于所述上传规则以及所述上传时间,将所述生产设备运行数据的数据量上传至所述数据采集服务器;
S105:当所述列头标识与所述数据接收标识库匹配不成功,则重复步骤S101-S104,直至所述列头标识与所述数据接收标识库匹配成功,并成功上传至所述数据采集服务器。
该实施例中,上传数据列的列头标识可以是述传数据列的第一个数据的数据字符串。
该实施例中,目标数据接收标识符是与列头标识一致的。
该实施例中,上传规则可以是根据目标数据接收标识符所对应的规则,可以确保准确对生产设备运行数据进行上传。
上述技术方案的有益效果是:通过获取相对应的上传规则,可以有效确定上传标准,以及达到上传后的生产设备运行数据的统一性、准确性。
实施例4:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,步骤2中,对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态的具体工作过程,包括:
获取每个生产设备的设备特征,并基于所述每个生产设备的设备特征构建数据分类模型;
获取所述数据分类模型的模型标识,并基于所述模型标识将所述生产设备运行数据进行数据分类,并获取子运行数据;
将所述子运行数据根据预设生产设备的工作维度建立扇形图以及数据运行表;
根据所述数据运行表,计算所述子运行数据的数据变化率;
同时,根据所述子运行数据的数据变化率以及所述扇形图获取所述生产设备的运行动态。
该实施例中,设备特征可以是对生产设备的生产产品,例如,该生产设备只生产第一产品,其生产设备的特征为第一产品。
该实施例中,模型标识可以是生产设备在运行时的运行速度、运行时间、生产产品的数量等标识。
该实施例中,数据变化率例如当前生产产品的数量除以环比生产产品的数量。
该实施例中,预设工作维度可以是生产设备的运行速度、运行时间、生产产品量等。
上述技术方案的有益效果是:通过对生产设备的运行数据按照对应的模型标识进行分类可以有效对子运行数据进行分析,从而根据预设生产设备的工作维度建立扇形图,实现了对生产设备的运行状态的准确获取。
实施例5:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,步骤3中,将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态的具体工作过程,包括:
基于所述生产设备的运行动态,获取所述平台项目管理系统中进行监控的监控规则;
基于所述监控规则,获取所述生产设备的元动态数据;
获取所述元动态数据所对应的数据访问日志,其中,所述数据访问日志包括:元动态数据的访问时间以及访问元动态数据的时间戳;
基于所述数据访问日志,获取所述元动态数据的数据特征,并基于所述元动态数据的数据特征,判断所述元动态数据是否符合预设的过滤条件;
当所述元动态数据的数据特征符合所述预设的过滤条件,则根据所述预设的过滤条件对所述元动态数据进行过滤,获取动态数据;
对所述动态数据进行数据编码获取所述生产设备的运行动态模型;
将所述运行动态模型进行模型编号,并将所述运行动态模型的模型编号与预设的设备工作状态映射表建立映射关系;
基于所述映射关系获取所述生产设备的工作电信号;
将所述生产设备的工作电信号与预设的电信号范围进行比较;
若所述生产设备的工作电信号小于所述预设的电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为休息状态;
若所述生产设备的工作电信号在所述预设电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为工作状态;
若所述生产设备的工作电信号大于所述预设电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为超负荷工作状态,同时,将此时的工作电信号与预设安全电信号阈值进行比较,并当此时所述工作电信号等于或大于预设安全信号阈值时,自动将所述生产设备的电源进行关闭。
该实施例中,监控规则可以是通过生产设备的运行动态获取的,用来实现对生产设备的精准监控。
该实施例中,元动态数据可以是在没有按照预设的过滤条件进行过的动态数据。
该实施例中,基于数据访问日志,获取元动态数据的数据特征可以是通过访问日志中的元动态数据的数据特征以及访问元动态数据的时间戳确定的时间数据特征,用来确定元动态数据的时效性。
该实施例中,预设的过滤条件例如获取元动态数据的时间是否在预设时间内,进而确定元动态数据的时效性,将不在预设时间内的元动态数据进行剔除。
该实施例中,基于映射关系获取生产设备的工作电信号,例如是通过模型编号在预设设备工作状态映射表中进行映射,而且预设设备工作状态映射表是模型编号所对应的生产设备的工作电信号。
该实施例中,预设的电信号范围可以是生产设备在进行工作时的最佳范围。
该实施例中,预设安全信号阈值可以是生产设备的最大承受极限,当超过预设安全信号阈值时,生产设备面临被毁坏的处境。
上述技术方案的有益效果是:通过判断动态数据的时效性可以有效确定动态数据是不是及时获取的,避免了获取动态数据的误差,提高了获取动态数据的及时性,通过对运行动态模型进行编号,从而建立映射关系,进而确定生产设备的工作电信号,从而有利于判断生产设备的设备工作状态。
实施例6:
在实施例5的基础上,本实施例提供了一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,当所述生产设备的当前状态为超负荷工作状态时进行报警,具体工作过程,包括:
获取超负荷工作状态的所述生产设备的工作电压,并将所述生产设备的工作电压与预设电压阈值进行比较;
当所述生产设备的工作电压小于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第一报警提醒;
当所述生产设备的工作电压等于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第二报警提醒;
当所述生产设备的工作电压大于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第三报警提醒,同时,生成报警信号,并通过所述报警信号自动生成报警短信发送至工作人员的用户端。
该实施例中,预设电压阈值可以是判断对生产设备进行报警的值。
该实施例中,第一报警提醒可以是灯光报警。
该实施例中,第二报警提醒可以是声音报警。
该实施例中,第三报警提醒可以是灯光报警和声音报警的组合。
上述技术方案的有益效果是:通过确定报警提醒的种类可以有效确定生产设备的所处的状态,提高了获取生产设备运行状态的便利性。
实施例7:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,步骤4中,将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中的工作过程,包括:
确定设备工作状态的数据量,并计算将所述设备工作状态发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间的工作过程包括:
对所述设备工作状态进行封装,获取工作状态数据包;
提取所述工作状态数据包的数据量,并基于所述工作状态数据包的数据量在预设数据库中匹配对应的数据发送速度;
同时,分别获取所述客户关系管理系统接收数据的第一缓冲时间以及所述自动化办公系统接收数据的第二缓冲时间;
基于所述数据发送速度、第一缓冲时间以及所述第二缓冲时间,计算所述设备工作状态成功发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间;
其中,T表示所述设备工作状态成功发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间;Q表示所述工作状态数据包的数据量;δ1表示所述客户管理系统的缓冲因子,且取值范围为(0.5,0.7);t1表示所述第一缓冲时间,且取值范围为(1,1.2),取值单位为s;t2表示所述第二缓冲时间,且取值范围为(0.9,1),取值单位为s;δ2表示所述自动化办公系统的缓冲因子,且取值范围为(0.6,0.8);V表示所述数据发送速度;
将所述设备工作状态发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间与预设时间阈值进行比较,确定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果;
当所述当所述总发送时间小于或等于所述预设时间阈值,则判定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果为优;
否则,则判定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果为差。
该实施例中,客户管理系统的缓冲因子可以是客户管理系统对工作状态数据进行缓冲,用来对缓冲时间造成影响的影响程度。
该实施例中,自动化办公系统的缓冲因子可以是自动化办公系统对工作状态数据进行缓冲,用来对缓冲时间造成影响的影响程度。
该实施例中,预设时间阈值可以是全部数据都进行上传完所需要的最大时间,可以有效判断客户关系管理系统与自动化办公系统接收成果。
上述技术方案的有益效果是:通过将设备工作状态成功发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中所需要的总发送时间与预设时间阈值进行比较,可以有效确定客户关系管理系统与自动化办公系统的接收成果,提高对系统的了解程度。
实施例8:
在实施例1的基础上,本实施例提供了一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,步骤2中,基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理后,还包括:
获取所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度,并基于所述处理速度,计算所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理效率,同时,判断当所述处理效率不符合规定处理效率时,计算对所述数据采集服务器进行数据处理的优化值,具体工作过程包括:
获取当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度;
基于当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度,计算所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;
其中,η表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;v表示当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理速度;τ表示当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理时间;v0表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的基准处理速度;m表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据已经处理的处理量;M表示所述生产设备运行数据的数据量;
将所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率与所述规定处理效率进行比较;
当所述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率等于或大于所述规定处理效率时,判定所述数据采集服务器不需要进行优化;
否则,基于所述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率,计算对所述数据采集服务器的优化值;
其中,η表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;η0表示所述规定处理效率,且η0>η;表示优化因子,且取值范围为(0.96,0.99);B表示所述数据采集服务器的数据处理布尔值,其取值为0或1;z表示所述数据采集服务器的缓存命中率;λmax表示对所述数据采集服务器进行优化的最大优化率;
基于所述优化值构建优化模型,并基于所述优化模型对所述数据采集服务器进行数据处理的效率进行优化;
直至优化后的所述述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率符合所述规定效率。
该实施例中,基准处理速度是预设对生产设备运行数据进行处理的最佳处理速度。
该实施例中,规定处理效率可以是用来衡量对数据采集服务器是否进行优化的效率。
该实施例中,优化因子可以是对数据采集服务器进行优化所产生的影响值。
该实施例中,数据采集服务器的数据处理布尔值可以是判断对每一个运行数据是否处理成功的值,当处理成功了,则数据采集服务器的数据处理布尔值为1,否则,为0。
该实施例中,数据服务器的缓存命中率可以是,数据服务器在通过数据节点对运行数据进行访问时,如果数据节点缓存住了要被访问的数据时就叫做命中,如果没有的话需要回原服务器取,就是没有命中。
该实施例中,数据采集服务器进行优化的最大优化率可以是对数据采集服务器进行优化的限定值,有利于保护优化后的数据采集服务器。
上述技术方案的有益效果是:通过获取数据采集服务器对生产设备运行数据进行数据处理的处理速度,有利于准确计算数据采集服务器对生产设备运行数据进行数据处理的处理效率,通过判断当处理效率不符合规定处理效率时,有效计算对数据采集服务器进行数据处理的优化值,从而实现对数据采集服务器的优化,加快对数据处理的效率。
实施例9:
本实施例提供了一种应用于智能工厂的生产管理系统,如图2所示,包括:
数据获取模块:通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据,并将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器;
运行动态获取模块:基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态;
监控模块:将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态;
共享模块:将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中,进行数据共享。
上述技术方案的有益效果是:通过获取生产设备的运行数据并对运行数据进行有效处理及监控,提高数据处理的效率,将运行数据上传至客户关系管理系统与自动化办公系统中,实现数据共享。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种应用于智能工厂的生产管理方法,其特征在于,包括:
步骤1:通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据,并将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器;
步骤2:基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态;
步骤3:将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态;
步骤4:将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中,进行数据共享。
2.根据权利要求1所述的一种应用于智能工厂的生产管理方法,其特征在于,步骤1中,通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据的工作过程包括:
获取智能工厂数据采集设备的数据采集任务,并对所述数据采集任务进行解析,获取数据采集任务内容;
在预设数据安全检验模型中对所述数据采集任务内容进行安全性验证;
当所述数据采集任务内容没有通过安全性验证时,则对所述数据采集任务进行删除;
否则,根据所述数据采集任务内容确定数据采集规则;
根据所述数据采集规则通过所述智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据。
3.根据权利要求1所述的一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,其特征在于,步骤1中,将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器的具体工作步骤,包括:
S101:获取所述生产设备运行数据的数据量,并基于所述生产设备运行数据的数据量获取对应的上传数据列;
S102:将所述生产设备运行数据按照获取时间先后顺序放置于所述上传数据列中;
S103:获取所述上传数据列的列头标识,并将所述列头标识与所述数据采集服务器中的数据接收标识库进行匹配;
S104:当所述列头标识与所述数据接收标识库匹配成功,则获取与所述列头标识相对应的目标数据接收标识符;
基于所述目标数据接收标识符,获取对应的上传规则,并通过所述生产设备运行数据的数据量确定对所述生产设备运行数据进行上传的上传时间;
基于所述上传规则以及所述上传时间,将所述生产设备运行数据的数据量上传至所述数据采集服务器;
S105:当所述列头标识与所述数据接收标识库匹配不成功,则重复步骤S101-S104,直至所述列头标识与所述数据接收标识库匹配成功,并成功上传至所述数据采集服务器。
4.根据权利要求1所述的一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,其特征在于,步骤2中,对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态的具体工作过程,包括:
获取每个生产设备的设备特征,并基于所述每个生产设备的设备特征构建数据分类模型;
获取所述数据分类模型的模型标识,并基于所述模型标识将所述生产设备运行数据进行数据分类,并获取子运行数据;
将所述子运行数据根据预设生产设备的工作维度建立扇形图以及数据运行表;
根据所述数据运行表,计算所述子运行数据的数据变化率;
同时,根据所述子运行数据的数据变化率以及所述扇形图获取所述生产设备的运行动态。
5.根据权利要求1所述的一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,其特征在于,步骤3中,将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态的具体工作过程,包括:
基于所述生产设备的运行动态,获取所述平台项目管理系统中进行监控的监控规则;
基于所述监控规则,获取所述生产设备的元动态数据;
获取所述元动态数据所对应的数据访问日志,其中,所述数据访问日志包括:元动态数据的访问时间以及访问元动态数据的时间戳;
基于所述数据访问日志,获取所述元动态数据的数据特征,并基于所述元动态数据的数据特征,判断所述元动态数据是否符合预设的过滤条件;
当所述元动态数据的数据特征符合所述预设的过滤条件,则根据所述预设的过滤条件对所述元动态数据进行过滤,获取动态数据;
对所述动态数据进行数据编码获取所述生产设备的运行动态模型;
将所述运行动态模型进行模型编号,并将所述运行动态模型的模型编号与预设的设备工作状态映射表建立映射关系;
基于所述映射关系获取所述生产设备的工作电信号;
将所述生产设备的工作电信号与预设的电信号范围进行比较;
若所述生产设备的工作电信号小于所述预设的电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为休息状态;
若所述生产设备的工作电信号在所述预设电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为工作状态;
若所述生产设备的工作电信号大于所述预设电信号范围内,则判定所述生产设备的当前状态为超负荷工作状态,同时,将此时的工作电信号与预设安全电信号阈值进行比较,并当此时所述工作电信号等于或大于预设安全信号阈值时,自动将所述生产设备的电源进行关闭。
6.根据权利要去5所述的一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,其特征在于,当所述生产设备的当前状态为超负荷工作状态时进行报警,具体工作过程,包括:
获取超负荷工作状态的所述生产设备的工作电压,并将所述生产设备的工作电压与预设电压阈值进行比较;
当所述生产设备的工作电压小于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第一报警提醒;
当所述生产设备的工作电压等于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第二报警提醒;
当所述生产设备的工作电压大于所述预设电压阈值时,则对所述生产设备进行第三报警提醒,同时,生成报警信号,并通过所述报警信号自动生成报警短信发送至工作人员的用户端。
7.根据权利要求1所述的一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,其特征在于,步骤4中,将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中的工作过程,包括:
确定设备工作状态的数据量,并计算将所述设备工作状态发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间的工作过程包括:
对所述设备工作状态进行封装,获取工作状态数据包;
提取所述工作状态数据包的数据量,并基于所述工作状态数据包的数据量在预设数据库中匹配对应的数据发送速度;
同时,分别获取所述客户关系管理系统接收数据的第一缓冲时间以及所述自动化办公系统接收数据的第二缓冲时间;
基于所述数据发送速度、第一缓冲时间以及所述第二缓冲时间,计算所述设备工作状态成功发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间;
其中,T表示所述设备工作状态成功发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间;Q表示所述工作状态数据包的数据量;δ1表示所述客户管理系统的缓冲因子,且取值范围为(0.5,0.7);t1表示所述第一缓冲时间,且取值范围为(1,1.2),取值单位为s;t2表示所述第二缓冲时间,且取值范围为(0.9,1),取值单位为s;δ2表示所述自动化办公系统的缓冲因子,且取值范围为(0.6,0.8);V表示所述数据发送速度;
将所述设备工作状态发送至所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统中所需要的总发送时间与预设时间阈值进行比较,确定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果;
当所述当所述总发送时间小于或等于所述预设时间阈值,则判定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果为优;
否则,则判定所述客户关系管理系统与所述自动化办公系统接收成果为差。
8.根据权利要求1所述的一种应用于智能工厂设备的生产管理方法,其特征在于,步骤2中,基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理后,还包括:
获取所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度,并基于所述处理速度,计算所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理效率,同时,判断当所述处理效率不符合规定处理效率时,计算对所述数据采集服务器进行数据处理的优化值,具体工作过程包括:
获取当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度;
基于当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理的处理速度,计算所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;
其中,η表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;v表示当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理速度;τ表示当前所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理时间;v0表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的基准处理速度;m表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据已经处理的处理量;M表示所述生产设备运行数据的数据量;
将所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率与所述规定处理效率进行比较;
当所述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率等于或大于所述规定处理效率时,判定所述数据采集服务器不需要进行优化;
否则,基于所述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率,计算对所述数据采集服务器的优化值;
其中,η表示所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行处理的处理效率;η0表示所述规定处理效率,且η0>η;表示优化因子,且取值范围为(0.96,0.99);B表示所述数据采集服务器的数据处理布尔值,其取值为0或1;z表示所述数据采集服务器的缓存命中率;λmax表示对所述数据采集服务器进行优化的最大优化率;
基于所述优化值构建优化模型,并基于所述优化模型对所述数据采集服务器进行数据处理的效率进行优化;
直至优化后的所述述数据采集服务器对所述生产数据运行数据进行处理的处理效率符合所述规定效率。
9.一种应用于智能工厂的生产管理系统,其特征在于,包括:
数据获取模块:通过智能工厂数据采集设备获取生产设备运行数据,并将所述生产设备运行数据传送至数据采集服务器;
运行动态获取模块:基于所述数据采集服务器对所述生产设备运行数据进行数据处理,并获取生产设备的运行动态;
监控模块:将所述生产设备的运行动态在平台项目管理系统中进行监控,获取所述生产设备的设备工作状态;
共享模块:将所述设备工作状态分别发送至客户关系管理系统与自动化办公系统中,进行数据共享。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110641085.1A CN113592216A (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110641085.1A CN113592216A (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113592216A true CN113592216A (zh) | 2021-11-02 |
Family
ID=78243613
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110641085.1A Pending CN113592216A (zh) | 2021-06-09 | 2021-06-09 | 一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113592216A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113780600A (zh) * | 2021-11-11 | 2021-12-10 | 滨州学院 | 电力设备工作状态管理方法、系统及电子设备 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107124463A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-09-01 | 广州德领物联科技有限责任公司 | 一种应用于智能工厂的数据共享系统 |
CN107909300A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-04-13 | 北京可视化智能科技股份有限公司 | 智能工厂管理平台和方法 |
US20180284747A1 (en) * | 2016-05-09 | 2018-10-04 | StrongForce IoT Portfolio 2016, LLC | Methods and systems for optimization of data collection and storage using 3rd party data from a data marketplace in an industrial internet of things environment |
GB201910775D0 (en) * | 2018-09-14 | 2019-09-11 | Sino Ic Tech Co Ltd | No Details |
CN110765149A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 南宁市指搜信息技术有限公司 | 智能设备全生命周期监测查询和用户身份识别绑定系统 |
CN110766528A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-07 | 瑞熙(苏州)智能科技有限公司 | 一种客户信用自评估工厂实时智能分析管理系统 |
WO2020063635A1 (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 数据传输方法和装置 |
CN111932126A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-13 | 广元量知汇科技有限公司 | 一种基于大数据的智能制造生产管理方法 |
CN112034802A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-04 | 江苏工程职业技术学院 | 一种运用于云数据计算的数据采集系统 |
-
2021
- 2021-06-09 CN CN202110641085.1A patent/CN113592216A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180284747A1 (en) * | 2016-05-09 | 2018-10-04 | StrongForce IoT Portfolio 2016, LLC | Methods and systems for optimization of data collection and storage using 3rd party data from a data marketplace in an industrial internet of things environment |
CN107124463A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-09-01 | 广州德领物联科技有限责任公司 | 一种应用于智能工厂的数据共享系统 |
CN107909300A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-04-13 | 北京可视化智能科技股份有限公司 | 智能工厂管理平台和方法 |
GB201910775D0 (en) * | 2018-09-14 | 2019-09-11 | Sino Ic Tech Co Ltd | No Details |
WO2020063635A1 (zh) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 数据传输方法和装置 |
CN110765149A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 南宁市指搜信息技术有限公司 | 智能设备全生命周期监测查询和用户身份识别绑定系统 |
CN110766528A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-07 | 瑞熙(苏州)智能科技有限公司 | 一种客户信用自评估工厂实时智能分析管理系统 |
CN111932126A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-13 | 广元量知汇科技有限公司 | 一种基于大数据的智能制造生产管理方法 |
CN112034802A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-04 | 江苏工程职业技术学院 | 一种运用于云数据计算的数据采集系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李睿;: "智能化工厂设计思路初探", 自动化与仪器仪表, no. 1 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113780600A (zh) * | 2021-11-11 | 2021-12-10 | 滨州学院 | 电力设备工作状态管理方法、系统及电子设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112769796B (zh) | 一种基于端侧边缘计算的云网端协同防御方法及系统 | |
CN112235326B (zh) | 物联网设备数据的解析方法、装置和电子设备 | |
CN107302547B (zh) | 一种web业务异常检测方法及装置 | |
CN110851321B (zh) | 一种业务告警方法、设备及存储介质 | |
JP2018084854A (ja) | センサデータ処理方法 | |
CN112491805B (zh) | 一种应用于云平台的网络安全设备管理系统 | |
CN107864063A (zh) | 一种异常监控方法、装置及电子设备 | |
CN113612650B (zh) | 一种对边缘计算设备的监测方法 | |
CN111190792A (zh) | 一种日志存储的方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN116594801A (zh) | 一种大数据云计算的故障分析系统 | |
CN108306997B (zh) | 域名解析监控方法及装置 | |
CN113592216A (zh) | 一种应用于智能工厂的生产管理方法和系统 | |
CN117933822A (zh) | 一种基于边缘计算的物联网数据管理系统及方法 | |
CN113657747B (zh) | 一种企业安全生产标准化级别智能评定系统 | |
CN115361424B (zh) | 一种基于物联网数据分析的医疗设备监控方法和系统 | |
CN116170445A (zh) | 一种基于云计算的工业数据处理系统 | |
CN116054846A (zh) | 时序数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN116633608A (zh) | 一种网络安全的风险预测方法及系统 | |
CN117114506B (zh) | 一种智慧工厂质量检测与分析方法 | |
CN118332356B (zh) | 一种用于提升监理管理效率的智慧监理系统及方法 | |
CN114070863B (zh) | 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111611286B (zh) | 一种工业物联网场景的流式数据处理方法 | |
CN117319440B (zh) | 一种基于车联网的数据采集及分析方法及系统 | |
CN117155871B (zh) | 一种港口工业互联网点位低时延并发处理方法 | |
CN117952514B (zh) | 一种基于云计算的中台数据处理方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
AD01 | Patent right deemed abandoned |
Effective date of abandoning: 20240507 |
|
AD01 | Patent right deemed abandoned |