CN114760341B - 一种工业互联网设备智能管控远程运维平台及方法 - Google Patents

Abstract

本申请的实施例提供了一种工业互联网设备智能管控远程运维方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该工业互联网设备智能管控远程运维方法包括：在工业生产换环境中预先布设传感器以采集工业数据；通过多个传感器构建的子网络，基于预设的物联网关获取子网络中传感器采集到的工业数据；识别工业数据中属于运行维度的数据并确定工业设备的运行状态；识别工业数据中属于产品维度的数据并确定工业产品的产品性能；基于运行状态和所述产品性能对工业设备进行控制。本实施例中通过在预先布设的传感器中构建子网络来采集工业数据，对工业数据通过产品维度和运行维度进行分析，实现对工业设备的实时控制，提高了工业设备的监控力度和工业生产的管控效率。

Description

一种工业互联网设备智能管控远程运维平台及方法

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种工业互联网设备智能管控远程运维方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

智能控制与传统控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控制对象的模型，与传统控制相比智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。在实际应用中，智能控制被广泛地应用于机械制造行业。但是依旧有很多场景下无法实现完全自动化的设备远程管控和运维，尤其是在工业生产环境较大、较复杂的情况下，这对实际生产效率造成了较大的影响。

发明内容

本申请的实施例提供了一种工业互联网设备智能管控远程运维方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高生产监控效率。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种工业互联网设备智能管控远程运维方法，包括：在工业生产环境中，预先布设传感器；所述传感器用于采集工业数据；通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据，包括：基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器；通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据；基于预设的物联网关，从目标传感器处获取所述工业数据。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器，包括：在网络层中同步传感器的机器信息，其中包括所存储的数据量、单位时间内的数据采集量、机器位置以及机器类型；基于所述机器类型，识别属于同一机器类型的同类传感器；对于所述同类传感器，在距离小于设定的距离阈值的同类传感器之间构建所述子网络；在所述子网络的传感器中选取目标传感器。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述在所述子网络的传感器中选取目标传感器，包括：基于所述子网络的传感器所存储的数据量、单位时间内的数据采集量计算所述传感器的数据处理效率；基于传感器的位置，计算所述子网络中各传感器与其余传感器之间距离的距离平均值；基于所述数据处理效率和所述距离平均值，确定目标参数；选取最大目标参数对应的传感器作为所述目标传感器。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据，包括：通过所述目标传感器收集子网络中的传感器采集到的工业数据，并对所述工业数据进行合并处理。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态，包括：识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于运行维度的数据；所述运行维度包括运行速度、单位产量以及运行时间；基于所述运行维度的数据，确定工业设备的状态参数；基于所述状态参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业设备运行状态的忙绿等级。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能，包括：识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于产品维度的数据；所述产品维度包括产品测试数据；基于所述产品测试数据，确定工业产品的产品参数；基于所述产品参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业产品的产品性能的性能等级。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种工业互联网设备智能管控远程运维平台，包括：

硬件单元，用于在工业生产环境中，预先布设传感器；所述传感器用于采集工业数据；

数据单元，用于通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；

设备单元，用于识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；

产品单元，用于识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；

控制单元，用于基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据，包括：基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器；通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据；基于预设的物联网关，从目标传感器处获取所述工业数据。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器，包括：在网络层中同步传感器的机器信息，其中包括所存储的数据量、单位时间内的数据采集量、机器位置以及机器类型；基于所述机器类型，识别属于同一机器类型的同类传感器；对于所述同类传感器，在距离小于设定的距离阈值的同类传感器之间构建所述子网络；在所述子网络的传感器中选取目标传感器。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述在所述子网络的传感器中选取目标传感器，包括：基于所述子网络的传感器所存储的数据量、单位时间内的数据采集量计算所述传感器的数据处理效率；基于传感器的位置，计算所述子网络中各传感器与其余传感器之间距离的距离平均值；基于所述数据处理效率和所述距离平均值，确定目标参数；选取最大目标参数对应的传感器作为所述目标传感器。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据，包括：通过所述目标传感器收集子网络中的传感器采集到的工业数据，并对所述工业数据进行合并处理。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态，包括：识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于运行维度的数据；所述运行维度包括运行速度、单位产量以及运行时间；基于所述运行维度的数据，确定工业设备的状态参数；基于所述状态参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业设备运行状态的忙绿等级。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能，包括：识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于产品维度的数据；所述产品维度包括产品测试数据；基于所述产品测试数据，确定工业产品的产品参数；基于所述产品参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业产品的产品性能的性能等级。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的工业互联网设备智能管控远程运维方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的工业互联网设备智能管控远程运维方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的工业互联网设备智能管控远程运维方法。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，在工业生产环境中，预先布设传感器以采集工业数据；通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制。本实施例中通过在预先布设的传感器中构建子网络来采集工业数据，之后对工业数据通过产品维度和运行维度进行分析，以对工业设备进行实时控制，提高了工业设备的监控力度、也提高了工业生产的管控效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示意性示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网设备智能管控远程运维方法的流程图；

图2示意性示出了根据本申请的一个实施例的获取工业数据的流程图；

图3示意性示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网设备智能管控远程运维平台的示意图；

图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：

图1示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网设备智能管控远程运维方法的流程图。参照图1所示，该工业互联网设备智能管控远程运维方法至少包括步骤S110至步骤S150，详细介绍如下：

在步骤S110中，在工业生产环境中，预先布设传感器；所述传感器用于采集工业数据。

在本申请的一个实施例中，在工业生产环境中预先布设传感器，用于采集工业数据。本实施例中的传感器可以为多种类型的传感器，可以采集工业设备的运行数据，也可以采集工业产品的产品数据。

在步骤S120中，通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据。

在本申请的一个实施例中，在多个传感器之间构建子网络，以通过子网络来收集传感器的数据，并基于预设的物联网关，采集子网络中传感器采集到的工业数据。

在本申请的一个实施例中，如图2所示，通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据，包括S210~S230：

S210，基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器；

S220，通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据；

S230，基于预设的物联网关，从目标传感器处获取所述工业数据。

基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器，包括：

在网络层中同步传感器的机器信息，其中包括所存储的数据量、单位时间内的数据采集量、机器位置以及机器类型；

基于所述机器类型，识别属于同一机器类型的同类传感器；

对于所述同类传感器，在距离小于设定的距离阈值的同类传感器之间构建所述子网络；

在所述子网络的传感器中选取目标传感器。

具体的，本实施例中通过在网络层中同步各个传感器的机器信息，以使得每个传感器都能获取到其余传感器的信息，进行自由组网。本实施例中的机器信息包括传感器所存储的数据量、单位时间内的数据采集量、机器位置以及机器类型等等。

之后基于所述机器类型，识别属于同一机器类型的同类传感器；对于所述同类传感器，在距离小于设定的距离阈值的同类传感器之间进行自由组网构建所述子网络，以使得属于同一类型的同类传感器都在同一子网络中，便于数据的采集和传输。

在构建得到子网络之后，在所述子网络的传感器中选取目标传感器，包括如下步骤：

基于所述子网络的传感器所存储的数据量、单位时间内的数据采集量计算所述传感器的数据处理效率；

基于传感器的位置，计算所述子网络中各传感器与其余传感器之间距离的距离平均值；

基于所述数据处理效率和所述距离平均值，确定目标参数；

选取最大目标参数对应的传感器作为所述目标传感器。

具体的，在本申请一实施例中，基于所述子网络的传感器所存储的数据量Dta_vol、单位时间内的数据采集量Dta_col计算所述传感器的数据处理效率Dta_fec为：

其中，Dta_max表示每个传感器的最大存储量，本实施例中默认所有传感器的最大存储量相同，α表示预设的存储因子。本实施例中传感器的存储比例和数据采集密度考虑进行对传感器忙绿程度的评估中，上述两者越高，则表示传感器越忙碌，即对将来的数据处理效率越低。

基于传感器的位置，通过计算两点之间的直线距离，确定子网络中各传感器与其 余传感器之间距离的距离平均值。之后基于数据处理效率Dta_fec和距离平均值Dit，确定 传感器i的目标参数为Par_sen(i):

其 中，β表示预设的参数因子，p为随机产生的随机数。在计算得到目标参数之后，选取最大目 标参数对应的传感器作为所述目标传感器。上述方案将数据处理效率和距离平均值考虑进 目标参数的确定中，提高了目标传感器评估的全面性和客观性。

除此之外，本实施例中还可以从子网络中随机选取传感器作为目标传感器，也可以基于传感器的机器标识按照顺序依次轮流作为目标传感器。

在构建子网络并选取目标传感器之后，通过所述目标传感器收集子网络中的传感器采集到的工业数据，并对所述工业数据进行合并处理，以降低工业数据的重复率，减少数据冗余。之后基于预设的物联网关，通过目标传感器将收集到的数据发送至管理服务器。通过上述方式提高了数据传输的效率，也降低了在数据传输过程中的能量消耗。

在步骤S130中，识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态。

在本申请的一个实施例中，在上位机或者管理服务器获取到工业数据之后，从工业数据中筛选出属于运行维度的数据，以基于运行维度的数据对工业设备的运行状态进行评估。

在本申请的一个实施例中，识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态，包括：

识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于运行维度的数据；所述运行维度包括运行速度、单位产量以及运行时间；

基于所述运行维度的数据，确定工业设备的状态参数；

基于所述状态参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业设备运行状态的忙绿等级。

在识别工业数据的数据类型时，可以基于生成工业数据的传感器的类型来确定。之后从中筛选出运行速度run_spe、单位产量opt_uni以及运行时间run_tim对应的数据，作为运行维度的数据。

基于运行维度的数据确定工业设备的状态参数par_que可以为：

其中，γ1、γ2、γ3表示预设的参数因子。在计算得到状态参数之后，将状态参数和设定阈值之间进行对比，确定状态参数所属的忙绿等级，通过忙绿等级来表示工业设备的运行状态。其中，忙绿等级越高，表示工业设备的工作任务量越重。

在步骤S140中，识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能。

在本申请的一个实施例中，在上位机或者管理服务器获取到工业数据之后，从工业数据中筛选出属于产品维度的数据，以基于产品维度的数据对产品性能进行评估。

在本申请的一个实施例中，识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能，包括：

识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于产品维度的数据；所述产品维度包括产品测试数据；

基于所述产品测试数据，确定工业产品的产品参数；

基于所述产品参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业产品的产品性能的性能等级。

在识别工业数据的数据类型时，可以基于生成工业数据的传感器的类型来确定。之后从中筛选出产品测试数据dta_tes，基于所述产品测试数据，确定工业产品的产品参数pru_que为：

其中, η表示预设的参数因子。在计算得到产品参数之后，将产品参数和设定阈值之间进行对比，确定产品参数所属的性能等级，通过性能等级来表示工业产品的运行状态。其中，性能等级越高，表示工业产品的质量越好。

在步骤S150中，基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制。

在本申请的一个实施例中，在确定了工业设备的运行状态、以及工业设备所生产出的工业产品的产品性能之后，基于上述情况对工业设备进行控制。例如，在运行状态是三级忙绿状态时，则对暂停工业设备进行待机状态，若产品性能等级较低或超过一定数量的工业产品的状态为故障时，则停止工业设备运行，进行故障检测。通过上述方式以提高工业设备运行的效率和可靠性。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，在工业生产环境中，预先布设传感器以采集工业数据；通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制。本实施例中通过在预先布设的传感器中构建子网络来采集工业数据，之后对工业数据通过产品维度和运行维度进行分析，以对工业设备进行实时控制，提高了工业设备的监控力度、也提高了工业生产的管控效率。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的工业互联网设备智能管控远程运维方法。可以理解的是，所述装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序（包括程序代码），例如该装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本申请实施例提供的方法中的相应步骤。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的工业互联网设备智能管控远程运维方法的实施例。

图3示出了根据本申请的一个实施例的工业互联网设备智能管控远程运维平台的框图。

参照图3所示，根据本申请的一个实施例的工业互联网设备智能管控远程运维平台300，包括：

硬件单元310，用于在工业生产环境中，预先布设传感器；所述传感器用于采集工业数据；

数据单元320，用于通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；

设备单元330，用于识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；

产品单元340，用于识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；

控制单元350，用于基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据，包括：基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器；通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据；基于预设的物联网关，从目标传感器处获取所述工业数据。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器，包括：在网络层中同步传感器的机器信息，其中包括所存储的数据量、单位时间内的数据采集量、机器位置以及机器类型；基于所述机器类型，识别属于同一机器类型的同类传感器；对于所述同类传感器，在距离小于设定的距离阈值的同类传感器之间构建所述子网络；在所述子网络的传感器中选取目标传感器。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述在所述子网络的传感器中选取目标传感器，包括：基于所述子网络的传感器所存储的数据量、单位时间内的数据采集量计算所述传感器的数据处理效率；基于传感器的位置，计算所述子网络中各传感器与其余传感器之间距离的距离平均值；基于所述数据处理效率和所述距离平均值，确定目标参数；选取最大目标参数对应的传感器作为所述目标传感器。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据，包括：通过所述目标传感器收集子网络中的传感器采集到的工业数据，并对所述工业数据进行合并处理。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态，包括：识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于运行维度的数据；所述运行维度包括运行速度、单位产量以及运行时间；基于所述运行维度的数据，确定工业设备的状态参数；基于所述状态参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业设备运行状态的忙绿等级。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能，包括：识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于产品维度的数据；所述产品维度包括产品测试数据；基于所述产品测试数据，确定工业产品的产品参数；基于所述产品参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业产品的产品性能的性能等级。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，在工业生产环境中，预先布设传感器以采集工业数据；通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制。本实施例中通过在预先布设的传感器中构建子网络来采集工业数据，之后对工业数据通过产品维度和运行维度进行分析，以对工业设备进行实时控制，提高了工业设备的监控力度、也提高了工业生产的管控效率。

图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图4示出的电子设备的计算机系统400仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）401，其可以根据存储在只读存储器（Read-Only Memory，ROM）402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器（Random Access Memory，RAM）403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出（Input/Output，I/O）接口405也连接至总线404。

以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管（Cathode Ray Tube，CRT）、液晶显示器（Liquid Crystal Display，LCD）等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的储存部分408；以及包括诸如LAN（Local Area Network，局域网）卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元（CPU）401执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM）、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等）执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种工业互联网设备智能管控远程运维方法，其特征在于，包括：

在工业生产环境中，预先布设传感器；所述传感器用于采集工业数据；

通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；

识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；

识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；

基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制；

其中，通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据，包括：基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从所述子网络的传感器中选取目标传感器；通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据；基于预设的物联网关，从所述目标传感器处获取所述工业数据；

其中，基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器，包括：在网络层中同步传感器的机器信息，其中包括所存储的数据量、单位时间内的数据采集量、机器位置以及机器类型；基于所述机器类型，识别属于同一机器类型的同类传感器；对于所述同类传感器，在距离小于设定的距离阈值的同类传感器之间构建所述子网络；在所述子网络的传感器中选取目标传感器；

其中，在所述子网络的传感器中选取目标传感器，包括：基于所述子网络的传感器所存储的数据量、单位时间内的数据采集量计算所述传感器的数据处理效率；基于传感器的位置，计算所述子网络中各传感器与其余传感器之间距离的距离平均值；基于所述数据处理效率和所述距离平均值，确定目标参数；选取最大目标参数对应的传感器作为所述目标传感器；

其中，基于所述子网络的传感器所存储的数据量Dta_vol、单位时间内的数据采集量Dta_col计算所述传感器的数据处理效率Dta_fec为：

Dta_fec＝1-α·Dta_col·Dta_vol/Dta_max；

基于数据处理效率Dta_fec和距离平均值Dit，确定传感器i的目标参数为Par_sen(i)：

其中，Dta_max表示每个传感器的最大存储量，α表示预设的存储因子，β表示预设的参数因子，p为随机产生的随机数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据，包括：

通过所述目标传感器收集子网络中的传感器采集到的工业数据，并对所述工业数据进行合并处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态，包括：

识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于运行维度的数据；所述运行维度包括运行速度、单位产量以及运行时间；

基于所述运行维度的数据，确定工业设备的状态参数；

基于所述状态参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业设备运行状态的忙绿等级。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能，包括：

识别所述工业数据的数据类型，基于所述数据类型确定属于产品维度的数据；所述产品维度包括产品测试数据；

基于所述产品测试数据，确定工业产品的产品参数；

基于所述产品参数和设定阈值之间的对比结果，确定表示所述工业产品的产品性能的性能等级。

5.一种工业互联网设备智能管控远程运维平台，其特征在于，包括：

硬件单元，用于在工业生产环境中，预先布设传感器；所述传感器用于采集工业数据；

数据单元，用于通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据；

设备单元，用于识别工业数据中属于运行维度的数据，并基于所述运行维度的数据，确定工业设备的运行状态；

产品单元，用于识别工业数据中属于产品维度的数据，并基于所述产品维度的数据，确定工业产品的产品性能；

控制单元，用于基于所述运行状态和所述产品性能，对工业设备进行控制；

其中，通过多个所述传感器构建的子网络，基于预设的物联网关，获取子网络中传感器采集到的工业数据，包括：基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从所述子网络的传感器中选取目标传感器；通过目标传感器获取所述子网络中传感器采集到的工业数据；基于预设的物联网关，从所述目标传感器处获取所述工业数据；

其中，基于所述传感器的机器信息，构建子网络，并从子网络的传感器中选取目标传感器，包括：在网络层中同步传感器的机器信息，其中包括所存储的数据量、单位时间内的数据采集量、机器位置以及机器类型；基于所述机器类型，识别属于同一机器类型的同类传感器；对于所述同类传感器，在距离小于设定的距离阈值的同类传感器之间构建所述子网络；在所述子网络的传感器中选取目标传感器；

其中，在所述子网络的传感器中选取目标传感器，包括：基于所述子网络的传感器所存储的数据量、单位时间内的数据采集量计算所述传感器的数据处理效率；基于传感器的位置，计算所述子网络中各传感器与其余传感器之间距离的距离平均值；基于所述数据处理效率和所述距离平均值，确定目标参数；选取最大目标参数对应的传感器作为所述目标传感器；

其中，基于所述子网络的传感器所存储的数据量Dta_vol、单位时间内的数据采集量Dta_col计算所述传感器的数据处理效率Dta_fec为：

Dta_fec＝1-α·Dta_col·Dta_vol/Dta_max；

基于数据处理效率Dta_fec和距离平均值Dit，确定传感器i的目标参数为Par_sen(i)：

其中，Dta_max表示每个传感器的最大存储量，α表示预设的存储因子，β表示预设的参数因子，p为随机产生的随机数。

6.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的工业互联网设备智能管控远程运维方法。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任一项所述的工业互联网设备智能管控远程运维方法。

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