CN113807665A - 一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,克现有技术无法处理庞大数据量、无法满足多场景应用和无法判断数据质量的问题,包括:上传生产制造阶段和消费使用阶段的销售产品的关键数据;通过工业互联标识解析,再通过边缘计算对这些数据进行抽取、整理、分析和预处理;将结果反馈给生产质量管理系统,对销售产品的质量数据建立性能模型,进行产品状态分析和效能分析;本发明通过边缘计算可以实现业务的本地处理、降低时延;通过对产品质量数据的分析,提高了产品质量管控水平,降低了质量控制成本。
Description
技术领域
本发明设计工业互联领域,尤其是涉及一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法。
背景技术
工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施;其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础,通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析,实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革;当前制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶段,其核心是基于海量工业数据的全面感知,通过端到端的数据深度集成与建模分析,实现智能化的决策与控制指令,形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新型制造模式;在这一背景下,传统数字化工具已经无法满足需求:随着工业系统由物理空间向信息空间、由可见世界向不可见世界延伸,工业数据采集范围不断扩大,数据的类型和规模呈指数级增长,需要一个全新的数据管理工具,实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。
例如,一种在中国专利文献上公开的“数据标识生成方法、装置、设备、介质和程序产品”,其公告号CN 112559908A,包括根据生成目标数据时的时钟回拨情况,生成时间回滚信息;根据所述时间回滚信息和所述目标数据的生成时序信息,生成所述目标数据的数据标识;本申请通过引入时间回滚信息表征目标数据生成时的时钟回拨情况,从而对时钟回拨前的数据标识和时钟回拨后的数据标识进行有效区分,避免了数据标识冲突情况的发生,保证了数据标识的唯一性;上述技术方案缺乏对海量数据处理的说明,实际应用中,由于数据量的庞大,需要更为灵活和应用于多场景的处理方式,也没有对数据进行质量分析,易产生数据时钟的误差;通常情况下,工业现场数据采集的接口类型是非常复杂的,边缘计算可负责对接完成这些数据接口,另外现场采集到的数据基本都是杂乱无章的,所以生产数据标识处理的方法就显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术无法处理庞大数据量、无法满足多场景应用和无法判断数据质量的问题,提供了一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,可以把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来,高效共享工业经济中的各种要素资源,从而降低成本,提升效率,帮助制造业延长其产业链,推动制造业的转型发展。
为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案:一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,包括以下步骤:
S1:上传生产制造阶段和消费使用阶段的销售产品的关键数据;
S2:将销售产品的关键数据通过工业互联标识解析,先进行标识编码,给每一个产品和每一个流程赋予唯一标识,然后进行系统解析,根据标识编码查询销售产品的网络位置和信息的系统节点,对节点和销售产品进行唯一性的定位和信息查询;
S3:将解析后的关键数据通过边缘网关计算体系进行计算,展示产品的生产过程质量数据和现场应用数据,并将现场与生产质量控制数据相互结合分析计算,显示分析结果;
S4:将结果反馈给生产质量管理系统,对销售产品的质量数据建立性能模型,进行产品状态分析和效能分析;
S5:通过应用软件中的APP扫码查询当前运行情况及详细数据。
本发明通过边缘计算实时采集工业现场生产过程与信息化管理数据,数据范围包括生产溯源数据和原料溯源数据;通常情况下,工业现场数据采集的接口类型是非常复杂的,边缘计算可负责对接完成这些数据接口,另外现场采集到的数据基本都是杂乱无章的,通过边缘计算对这些数据进行抽取、整理、分析和预处理,将这些数据转换成有用的生产信息,并将其及时反馈给平台。
作为优选,所述步骤S2中的节点是指企业内部的标识服务节点,能够提供标识注册、标识解析服务和标识数据服务,可以独立部署。
作为优选,所述步骤S2中的流程包括生产溯源和原料溯源;所述生产溯源是利用企业唯一编码进行工业互联标识解析,实现生产工艺、使用原料和生产质量的信息溯源的应用;所述原料溯源是利用生产溯源的原料信息,再一次通过工业互联标识解析,实现原材料生产检验和进厂检验的数据溯源。
作为优选,所述步骤S3中将现场与生产质量控制数据相互结合分析计算采用的是CpK算法,计算公式为:式中,USL表示规格上限,LSL表示规格下限,μ表示数据均值,σ表示数据方差;该公式可以理解为均值与上下规格限的最小距离与3σ的比值。
作为优选,所述步骤S3中边缘网关计算体系包括网络层、移动边缘主机层和移动边缘系统层;所述网络层包括蜂窝网络、局域网和外部网络;所述移动边缘主机层包括移动边缘主机、移动边缘平台、移动边缘应用和虚拟化基础设施;最上层为移动边缘系层的管理实体,负责对系统全局掌控。
作为优选,所述边缘网关计算体系还包括计算卸载;所述计算卸载分为静态卸载和动态卸载、全部卸载和部分卸载、单节点卸载和多节点卸载。
作为优选,所述步骤S5中详细数据包括生产工艺、使用原料、质量数据和厂内维修情况。
因此,本发明有如下有益效果:
1.通过边缘计算可以实现业务的本地处理、降低时延;
2.用户可以直接的查询产品,增加了用户对产品的信心;
3.通过对产品质量数据的分析,提高了产品质量管控水平,降低了质量控制成本。
附图说明
图1是生产数据处理流程。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本实施例做进一步的描述。
本实施例提供了一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,图1为生产数据处理流程,包括以下步骤:
S1:上传生产制造阶段和消费使用阶段的销售产品的关键数据;
S2:将销售产品的关键数据通过工业互联标识解析,先进行标识编码,给每一个产品和每一个流程赋予唯一标识,然后进行系统解析,根据标识编码查询销售产品的网络位置和信息的系统节点,对节点和销售产品进行唯一性的定位和信息查询;
S3:将解析后的关键数据通过边缘网关计算体系进行计算,展示产品的生产过程质量数据和现场应用数据,并将现场与生产质量控制数据相互结合分析计算,显示分析结果;
S4:将结果反馈给生产质量管理系统,对销售产品的质量数据建立性能模型,进行产品状态分析和效能分析;
S5:通过应用软件中的APP扫码查询当前运行情况及详细数据。
所述步骤S3中将现场与生产质量控制数据相互结合分析计算采用的是CpK算法,CpK反映提供的产品或服务满足客户需求的能力,计算公式为:式中,USL表示规格上限,LSL表示规格下限,μ表示数据均值,σ表示数据方差;该公式可以理解为均值与上下规格限的最小距离与3σ的比值。
在实际应用中,当CpK值≥1.67时,表示产品过程能力很好,做出来的产品质量很高;当1.33≤CpK<1.67时,表示产品状态良好维持现状;当1.00≤CpK<1.33时,表示有点危险,产品有少量不合格项;当0.67≤CpK<1.00时,表示不合格项较多,产品必须提升能力;当CpK<0.67时,表示产品能力太差,应重新整改设计;如当CpK值为1.51时,就表示产品状态良好维持现状。
所述步骤S3中边缘网关计算体系包括网络层、移动边缘主机层和移动边缘系统层;所述网络层包括蜂窝网络、局域网和外部网络;所述移动边缘主机层包括移动边缘主机、移动边缘平台、移动边缘应用和虚拟化基础设施;虚拟化基础设施可以为移动边缘应用提供计算、存储和网络资源,它包含一个数据转发平面,为从移动边缘平台接收到的数据执行转发规则,并在各种应用、服务和网络之间进行流量的路由最上层为移动边缘系层的管理实体,负责对系统全局掌控;移动边缘平台从移动边缘平台管理器或移动边缘应用处接收流量转发规则,并且基于转发规则向转发平面下发指令;另外,移动边缘平台还支持本地域名系统代理服务器的配置,可以将数据流量重定向到对应的应用和服务。
移动边缘平台管理器具有移动边缘平台管理、移动边缘应用生命周期管理以及移动边缘应用规则和需求管理等功能。移动边缘应用生命周期管理包括移动边缘应用程序的创建和终止,并且为移动边缘编排器提供应用相关事件的指示消息;移动边缘应用规则和需求管理包括认证、流量规则、DNS配置和冲突协调等。
所述边缘网关计算体系还包括计算卸载;计算卸载是将移动终端的计算任务卸载到边缘云环境中,解决了设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足;计算卸载按照卸载决策的时间划分,可以分为静态卸载和动态卸载:静态卸载是指卸载决策在程序的开发过程中就被设定,采用静态卸载方案,用户可以采用更为复杂的启发式算法制定任务分割决策和卸载机制,但由于没有考虑终端和网络的变化信息,会最终影响卸载性能;动态卸载是根据任务交付的实时情况进行卸载决策;计算卸载按照卸载程度可以分为全部卸载和部分卸载:全部卸载即UE将计算任务全部卸载到边缘网络中,部分卸载即卸载一部分计算任务到边缘网络中,计算任务由本地应用程序和边缘网络共同完成;全部卸载相对来说比较简单,部分卸载是一个非常复杂的过程,受到用户偏好、网络质量、UE功能和可用性等因素的影响,还需要考虑卸载的计算任务之间的依赖关系以及执行顺序;计算卸载按照卸载任务的云端代理个数可分为单节点卸载和多节点卸载,主要解决移动设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不;一方面,边缘计算中应用计算卸载不仅减轻了核心网的压力,而且减小了传输带来的时延。
在实际应用中,假设要了解销售产品A的相关数据:首先上传销售产品A生产制造阶段和消费使用阶段的销售产品的关键数据,将销售产品A的关键数据通过工业互联标识解析,先进行标识编码,给A产品及其生产溯源和原料溯源赋予唯一标识,生产溯源是利用企业唯一编码进行工业互联标识解析,实现生产工艺、使用原料和生产质量的信息溯源的应用,原料溯源是利用生产溯源的原料信息,再一次通过工业互联标识解析,实现原材料生产检验和进厂检验的数据溯源然后进行系统解析,根据标识编码查询销售产品的网络位置和信息的系统节点,对节点和销售产品进行唯一性的定位和信息查询,生成相应的二维码,用户通过扫码二维码即可查询当前运行情况及详细数据,主要包括生产工艺、使用原料、质量数据和厂内维修情况;同时将解析后的关键数据通过边缘网关计算体系进行计算,展示产品的生产过程质量数据和现场应用数据,并将现场与生产质量控制数据相互结合分析计算,显示分析结果,即销售产品A的CpK值为1.51时,就表示该产品状态良好维持现状;扫码即可显示出:产品状态良好。
本发明的工作过程如下:上传生产制造阶段和消费使用阶段的销售产品的关键数据后,通过工业互联标识解析,再通过边缘计算对这些数据进行抽取、整理、分析和预处理,将这些数据转换成有用的生产信息,并将其及时反馈给平台,实现数据创新应用:1、生产溯源,利用企业测唯一编码,通过工业互联标识解析,实现生产工艺、使用原料、生产质量等信息溯源的应用;2、原料溯源,利用生产溯源的原料信息,再一次通过工业互联标识解析,实现原材料生产检验、进厂检验的数据溯源;3、用户体验,用户可直接利用用户测应用软件,即APP扫码查询当前运行情况及详细数据。
本发明并不限于上文描述的实施方式,以上所述仅是本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明。凡是依据本发明的技术实质所作的任何修改、等同变换、改进等,均属于本发明所要求的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:上传生产制造阶段和消费使用阶段的销售产品的关键数据;
S2:将销售产品的关键数据通过工业互联标识解析,先进行标识编码,给每一个产品和每一个流程赋予唯一标识,然后进行系统解析,根据标识编码查询销售产品的网络位置和信息的系统节点,对节点和销售产品进行唯一性的定位和信息查询;
S3:将解析后的关键数据通过边缘网关计算体系进行计算,展示产品的生产过程质量数据和现场应用数据,并将现场与生产质量控制数据相互结合分析计算,显示分析结果;
S4:将结果反馈给生产质量管理系统,对销售产品的质量数据建立性能模型,进行产品状态分析和效能分析;
S5:通过应用软件中的APP扫码查询当前运行情况及详细数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,其特征在于,所述步骤S2中的节点是指企业内部的标识服务节点,能够提供标识注册、标识解析服务和标识数据服务,可以独立部署。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,其特征在于,所述步骤S2中的流程包括生产溯源和原料溯源;所述生产溯源是利用企业唯一编码进行工业互联标识解析,实现生产工艺、使用原料和生产质量的信息溯源的应用;所述原料溯源是利用生产溯源的原料信息,再一次通过工业互联标识解析,实现原材料生产检验和进厂检验的数据溯源。
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,其特征在于,所述步骤S3中边缘网关计算体系包括网络层、移动边缘主机层和移动边缘系统层;所述网络层包括蜂窝网络、局域网和外部网络;所述移动边缘主机层包括移动边缘主机、移动边缘平台、移动边缘应用和虚拟化基础设施;最上层为移动边缘系层的管理实体,负责对系统全局掌控。
6.根据权利要求1或5所述的一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,其特征在于,所述边缘网关计算体系还包括计算卸载;所述计算卸载分为静态卸载和动态卸载、全部卸载和部分卸载、单节点卸载和多节点卸载。
7.根据权利要求1所述的一种基于边缘网关计算的互联标识生产数据处理方法,其特征在于,所述步骤S5中详细数据包括生产工艺、使用原料、质量数据和厂内维修情况。
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