CN117372197B - 基于大数据的自动化组装整线安全监控系统 - Google Patents

基于大数据的自动化组装整线安全监控系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，包括车间信息采集模块、安全标识采集模块、防护设备采集模块、生产环境采集模块、人员信息采集模块、生产设备采集模块、数据处理模块与信息发送模块；所述车间信息采集模块用于自动化组装整线的生产车间信息，所述安全标识采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的安全标识信息；所述防护设备采集模块用于自动化组装整线生产车间的防护设备信息，所述生产环境采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的生产环境信息；所述人员信息采集模块用于采集生产人员信息。本发明能够进行更加全面的自动化组装整线安全监控，保证生产安全，减少生产事故的发生。

Description

基于大数据的自动化组装整线安全监控系统
技术领域
本发明涉及安全监控领域，具体涉及一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统。
背景技术
自动化组装整线一般是由输送设备和专业设备构成的有机整体，是基于机电、信息、影像、网络于一体的高度自动化装配生产线。在大部分流水线设备的制造过程中，通常首先进行的是各种零件的加工制造，接下来在进行产品的装配。这种生产形式不仅仅是在流水线加工行业如此，在其他产品的制造过程中同样适用；
自动化组装整线在实际生产过程中会使用到安全监控系统来进行自动化组装整线生产的安全监控，从而保证生产安全。
现有的安全监控系统，安全监控内容单一，导致监控效果不够好，容易导致生产事故发生，给安全监控系统的使用带来了一定的影响，因此，提出一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的安全监控系统，安全监控内容单一，导致监控效果不够好，容易导致生产事故发生，给安全监控系统的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括车间信息采集模块、安全标识采集模块、防护设备采集模块、生产环境采集模块、人员信息采集模块、生产设备采集模块、设备影像采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
所述车间信息采集模块用于自动化组装整线的生产车间信息，所述安全标识采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的安全标识信息；
所述防护设备采集模块用于自动化组装整线生产车间的防护设备信息，所述生产环境采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的生产环境信息；
所述人员信息采集模块用于采集生产人员信息，所述生产设备采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的生产设备信息，所述设备影像采集模块用于采集设备影像信息；
所述数据处理模块用于对生产车间信息、安全标识信息、防护设备信息、生产环境信息、生产人员信息与生产设备信息进行处理获取到第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息与第五监控警示信息，所述数据处理模块用于对生产环境信息与设备影像信息进行处理获取到设备状态警示信息；
所述信息发送模块用于在第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息、第五监控警示信息与设备状态警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
进一步在于，所述第一监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产车间信息与安全标识信息，生产车间信息包括生产车间面积信息与生产车间平面图，安全标识信息包括安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与安全标识位置信息；
对生产车间面积信息、生产车间平面图、安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与安全标识位置信息进行处理获取到安全标识评估参数，当安全标识评估参数异常时，即生成第一监控警示信息。
进一步在于，所述安全标识评估参数的获取过程如下：提取出采集到的安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与生产车间面积信息，将理论覆盖半径标记为R，将安全标识数量信息标记为P，将生产车间面积信息标记为E，通过公式π*R2*P*α-E=Pe，获取到覆盖评估参数Pe；
再提取出生产车间平面图，将安全标识位置信息标记在生产车间平面图上后，再以安全标识的理论覆盖半径R绘制圆，获取到P个安全标识覆盖区域，将安全标识覆盖区域用预设颜色a进行标记，之后再将生产车间平面图上的非安全标识覆盖区域用预设颜色b进行标识，之后将安全标识覆盖区域进行处理获取到安全标识覆盖区域面积信息A1，对非安全标识覆盖区域进行处理获取到未标识区域面积信息A2，之后计算出安全标识覆盖区域面积信息A1与未标识区域面积信息A2的面积，获取到标识区域参数Aa1；
覆盖评估参数Pe与标识区域参数Aa1一起组成安全标识评估参数；
安全标识评估参数异常的判定过程如下：覆盖评估参数Pe与标识区域参数Aa1中任意一个小于预设值时，即表示安全标识评估参数异常。
进一步在于，所述第二监控警示信息的具体处理过程如下；提取出采集到的防护设备信息，防护设备信息包括防护设备维护信息、防护设备种类信息与防护设备数量信息，将防护设备种类信息上传到互联网，从互联网大数据中采集到防护设备的标准周期，之后对防护设备维护信息进行处理获取到标准维护周期信息，将标准维护周期标记为K1，将实时维护周期标记为K2，计算出实时维护周期K2与表顺着维护周期K1的差值，获取到维护评估参数Kk，当维护评估参数Kk超出预设范围，即生成第二监控警示信息；
再提取出生产车间信息，从中提取出生产车间面积信息，将生产车间面积信息标记为E，将防护设备数量信息标记为Y，计算出生产车间面积信息与防护设备数量信息Y的比值，获取到单个防护设备防护参数Ey，当单个防护设备防护参数Ey小于预设值，即生成第二监控警示信息。
进一步在于，所述第三监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产环境信息，生产环境信息包括生产环境噪音大小，生产环境震动力大小，生产环境温度信息、生产环境湿度信息与生产环境风力大小信息；
当生产环境噪音大小、生产环境温度信息与生产环境湿度信息中任意一个大于预设值时，即生成第三监控信息警示信息，此时第三监控信息警示信息的具体内容为“进行生成环境调整”；
当生产环境的风力大小大于预设值时，即生成第三监控信息警示信息，此时生成第三监控信息警示信息的具体内容为：“进行生产车间密闭性调整”。
进一步在于，所述第四监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到生产人员信息，生产人员信息包括生产人员工作时长信息、生产人员实时位置信息与分配任务位置信息，当生产人员工作时长信息大于预设值时，即生成第四监控警示信息，对生产人员实时位置信息与分配任务位置信息进行处理，获取到人员评估参数，当人员评估参数异常时，即生成第四监控警示信息。
进一步在于，所述人员评估参数的获取过程如下：提取出采集到的生产人员实时位置信息与分配任务位置信息，将生产人员实时位置信息标记为点F1，将分配任务位置信息标记为点F2，之后实时监测点F1与点F2之间的距离信息，记录下点F1与点F2之间的距离信息大于预设值的时长Ff1和点F1与点F2之间的距离信息小于预设值的时长Ff2，Ff1和Ff2一起组成人员评估参数；
人员评估参数异常的判定过程如下：当点F1与点F2之间的距离信息大于预设值的时长Ff大于预设值b1时，即表示人员评估参数异常，当点F2之间的距离信息小于预设值的时长Ff2大于预设值时长b2时，即生成人员评估参数异常。
进一步在于，所述第五监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产设备信息，生产设备信息为开工前生产设备的空车运行时长信息与停止生产后空车运行时长信息，当开工前生产设备的空车运行时长信息与停止生产后空车运行时长信息中任意一个小于预设值时，即生成第五监控警示信息。
进一步在于，所述数据处理模块还用于记录下第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息、第五监控警示信息与设备状态警示信息在预设时长内生成的次数信息，即警示生产次数信息，对警示生成次数进行处理获取到综合监控评估信息。
进一步在于，所述综合监控评估信息包括一级综合评估、二级综合评估与三级综合评估，当警示生产次数信息大于预设值次数，即生成一级综合评估，当警示生产次数信息在预设值次范围内，即生成二级综合评估，当警示生产次数信息小于预设值次数，即生成三级综合评估。
进一步在于，所述设备状态警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产环境信息，生产环境信息中还包括环境粉尘浓度信息，当环境粉尘浓度信息大于预设值a1或者环境粉尘浓度信息大于预设值a2超过预设时长，即提取出设备影像信息，设备影像信息为采集到的设备实时影像信息，对设备实时影像信息进行处理，获取到积灰厚度信息，当积灰厚度信息大于预设值时，即生成设备状态警示信息。
本发明相比现有技术具有以下优点：该基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，通过生成的生产车间信息、安全标识信息、防护设备信息、生产环境信息、生产人员信息与生产设备信息进行处理获取到第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息与第五监控警示信息，实现了对自动化组装整线的整体化的安全监控，及时的发现自动化组装整线，通过生成的第一监控警示信息能够在自动化组装整线所在车间的安全宣传不到位进行警示，通过生成的第二监控警示信息的设置。能够了解到自动化组装整线所在车间的安全防护设备存在异常及时的进行警示，通过生成的第三监控警示信息，能够及时发现自动化组装整线的生产环境存在的异常，通过生成的第四监控警示信息，在发现生产人员异常及时的进行警示，避免人员异常导致的生产事故，通过生成的第五监控警示信息，在开始生产前和结束生成后发现异常时及时的进行警示，通过生成的设备状态警示信息，能够了解到生成设备上是否存在积尘，及时的进行警示，避免积尘影响生产设备正常工作，从而实现了整体化、全面化和智能化的自动化组装整线安全监控，让该系统更加值得推广使用。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，包括车间信息采集模块、安全标识采集模块、防护设备采集模块、生产环境采集模块、人员信息采集模块、生产设备采集模块、设备影像采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
所述车间信息采集模块用于自动化组装整线的生产车间信息，所述安全标识采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的安全标识信息；
所述防护设备采集模块用于自动化组装整线生产车间的防护设备信息，所述生产环境采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的生产环境信息；
所述人员信息采集模块用于采集生产人员信息，所述生产设备采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的生产设备信息，所述设备影像采集模块用于采集设备影像信息；
所述数据处理模块用于对生产车间信息、安全标识信息、防护设备信息、生产环境信息、生产人员信息与生产设备信息进行处理获取到第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息与第五监控警示信息，所述数据处理模块用于对生产环境信息与设备影像信息进行处理获取到设备状态警示信息；
所述信息发送模块用于在第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息、第五监控警示信息与设备状态警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端；
本发明通过生成的生产车间信息、安全标识信息、防护设备信息、生产环境信息、生产人员信息与生产设备信息进行处理获取到第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息与第五监控警示信息，实现了对自动化组装整线的整体化的安全监控，及时的发现自动化组装整线，通过生成的第一监控警示信息能够在自动化组装整线所在车间的安全宣传不到位进行警示，通过生成的第二监控警示信息的设置。能够了解到自动化组装整线所在车间的安全防护设备存在异常及时的进行警示，通过生成的第三监控警示信息，能够及时发现自动化组装整线的生产环境存在的异常，通过生成的第四监控警示信息，在发现生产人员异常及时的进行警示，避免人员异常导致的生产事故，通过生成的第五监控警示信息，在开始生产前和结束生成后发现异常时及时的进行警示，通过生成的设备状态警示信息，能够了解到生成设备上是否存在积尘，及时的进行警示，避免积尘影响生产设备正常工作，从而实现了整体化、全面化和智能化的自动化组装整线安全监控。
所述第一监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产车间信息与安全标识信息，生产车间信息包括生产车间面积信息与生产车间平面图，安全标识信息包括安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与安全标识位置信息；
对生产车间面积信息、生产车间平面图、安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与安全标识位置信息进行处理获取到安全标识评估参数，当安全标识评估参数异常时，即生成第一监控警示信息；
生产车间内的安全标识的数量多少和位置设定，都代表着该企业的安全生产意识的宣传是否到位，因为通过生成的第一监控警示信息，在发现安全标识设置存在异常，即安全生产意识的宣传不到位时，及时的进行警示。
所述安全标识评估参数的获取过程如下：提取出采集到的安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与生产车间面积信息，将理论覆盖半径标记为R，将安全标识数量信息标记为P，将生产车间面积信息标记为E，通过公式π*R2*P*α-E=Pe，获取到覆盖评估参数Pe，α为修正参数，α≈0.95；
再提取出生产车间平面图，将安全标识位置信息标记在生产车间平面图上后，再以安全标识的理论覆盖半径R绘制圆，获取到P个安全标识覆盖区域，将安全标识覆盖区域用预设颜色a进行标记，之后再将生产车间平面图上的非安全标识覆盖区域用预设颜色b进行标识，之后将安全标识覆盖区域进行处理获取到安全标识覆盖区域面积信息A1，对非安全标识覆盖区域进行处理获取到未标识区域面积信息A2，之后计算出安全标识覆盖区域面积信息A1与未标识区域面积信息A2的面积，获取到标识区域参数Aa1；
覆盖评估参数Pe与标识区域参数Aa1一起组成安全标识评估参数；
安全标识评估参数异常的判定过程如下：覆盖评估参数Pe与标识区域参数Aa1中任意一个小于预设值时，即表示安全标识评估参数异常；
通过上述过程，能够获取到更加准确的安全标识评估参数，从而保证第一监控警示信息生成的准确性。
所述第二监控警示信息的具体处理过程如下；提取出采集到的防护设备信息，防护设备信息包括防护设备维护信息、防护设备种类信息与防护设备数量信息，将防护设备种类信息上传到互联网，从互联网大数据中采集到防护设备的标准周期，之后对防护设备维护信息进行处理获取到标准维护周期信息，将标准维护周期标记为K1，将实时维护周期标记为K2，计算出实时维护周期K2与表顺着维护周期K1的差值，获取到维护评估参数Kk，当维护评估参数Kk超出预设范围，即生成第二监控警示信息；
再提取出生产车间信息，从中提取出生产车间面积信息，将生产车间面积信息标记为E，将防护设备数量信息标记为Y，计算出生产车间面积信息与防护设备数量信息Y的比值，获取到单个防护设备防护参数Ey，当单个防护设备防护参数Ey小于预设值，即生成第二监控警示信息；
防护设备包括电子围栏、灭火设备等，当防护设备存在异常时，及时的生成第二监控警示信息，来提示管理人员进行防护设备的维护调整更换来保证生产安全。
所述第三监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产环境信息，生产环境信息包括生产环境噪音大小，生产环境震动力大小，生产环境温度信息、生产环境湿度信息与生产环境风力大小信息；
当生产环境噪音大小、生产环境温度信息与生产环境湿度信息中任意一个大于预设值时，即生成第三监控信息警示信息，此时第三监控信息警示信息的具体内容为“进行生成环境调整”；
当生产环境的风力大小大于预设值时，即生成第三监控信息警示信息，此时生成第三监控信息警示信息的具体内容为：“进行生产车间密闭性调整”；
通过上述过程，对自动化组装整线的生产环境进行监管发现异常时，及时的进行了警示，避免了生产环境异常导致的生产事故发生，更好的保证了生产安全。
所述第四监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到生产人员信息，生产人员信息包括生产人员工作时长信息、生产人员实时位置信息与分配任务位置信息，当生产人员工作时长信息大于预设值时，即生成第四监控警示信息，对生产人员实时位置信息与分配任务位置信息进行处理，获取到人员评估参数，当人员评估参数异常时，即生成第四监控警示信息；
通过上述过程，对生产人员进行了监管，发现异常时及时的进行警示，从而保证生产人员的安全。
所述人员评估参数的获取过程如下：提取出采集到的生产人员实时位置信息与分配任务位置信息，将生产人员实时位置信息标记为点F1，将分配任务位置信息标记为点F2，之后实时监测点F1与点F2之间的距离信息，记录下点F1与点F2之间的距离信息大于预设值的时长Ff1和点F1与点F2之间的距离信息小于预设值的时长Ff2，Ff1和Ff2一起组成人员评估参数；
人员评估参数异常的判定过程如下：当点F1与点F2之间的距离信息大于预设值的时长Ff大于预设值b1时，即表示人员评估参数异常，当点F2之间的距离信息小于预设值的时长Ff2大于预设值时长b2时，即生成人员评估参数异常；
通过上述过程，能够获取到更加准确的人员评估参数获取和人员评估参数异常的判定，即保证了第四监控警示信息生成的准确性。
所述第五监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产设备信息，生产设备信息为开工前生产设备的空车运行时长信息与停止生产后空车运行时长信息，当开工前生产设备的空车运行时长信息与停止生产后空车运行时长信息中任意一个小于预设值时，即生成第五监控警示信息；
在生产前和生产后为进行空车运转时，及时的进行的生成第五监控警示信息进行警示，从而提示管理人员进行设备调整保证生产安全。
所述数据处理模块还用于记录下第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息、第五监控警示信息与设备状态警示信息在预设时长内生成的次数信息，即警示生产次数信息，对警示生成次数进行处理获取到综合监控评估信息，所述综合监控评估信息包括一级综合评估、二级综合评估与三级综合评估，当警示生产次数信息大于预设值次数，即生成一级综合评估，当警示生产次数信息在预设值次范围内，即生成二级综合评估，当警示生产次数信息小于预设值次数，即生成三级综合评估；
一级综合评估即表示整体生产安全性较低，需要进行整体优化，二级综合评估即表示整体生产安全性一般，需要进行部分优化，三级综合评估即表示整体生产安全性高，需要继续保持。
所述设备状态警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产环境信息，生产环境信息中还包括环境粉尘浓度信息，当环境粉尘浓度信息大于预设值a1或者环境粉尘浓度信息大于预设值a2超过预设时长，即提取出设备影像信息，设备影像信息为采集到的设备实时影像信息，对设备实时影像信息进行处理，获取到积灰厚度信息，当积灰厚度信息大于预设值时，即生成设备状态警示信息。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (5)

1.一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，其特征在于，包括车间信息采集模块、安全标识采集模块、防护设备采集模块、生产环境采集模块、人员信息采集模块、生产设备采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
所述车间信息采集模块用于采集自动化组装整线的生产车间信息，所述安全标识采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的安全标识信息；
所述防护设备采集模块用于自动化组装整线生产车间的防护设备信息，所述生产环境采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的生产环境信息；
所述人员信息采集模块用于采集生产人员信息，所述生产设备采集模块用于采集自动化组装整线生产车间的生产设备信息；
所述数据处理模块用于对生产车间信息、安全标识信息、防护设备信息、生产环境信息、生产人员信息与生产设备信息进行处理获取到第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息与第五监控警示信息；
所述第一监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产车间信息与安全标识信息，生产车间信息包括生产车间面积信息与生产车间平面图，安全标识信息包括安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与安全标识位置信息；
对生产车间面积信息、生产车间平面图、安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与安全标识位置信息进行处理获取到安全标识评估参数，当安全标识评估参数异常时，即生成第一监控警示信息；
所述安全标识评估参数的获取过程如下：提取出采集到的安全标识数量信息、安全标识的理论覆盖半径与生产车间面积信息，将理论覆盖半径标记为R，将安全标识数量信息标记为P，将生产车间面积信息标记为E，通过公式π*R2*P*α-E=Pe，获取到覆盖评估参数Pe；
再提取出生产车间平面图，将安全标识位置信息标记在生产车间平面图上后，再以安全标识的理论覆盖半径R绘制圆，获取到P个安全标识覆盖区域，将安全标识覆盖区域用预设颜色a进行标记，之后再将生产车间平面图上的非安全标识覆盖区域用预设颜色b进行标识，之后将安全标识覆盖区域进行处理获取到安全标识覆盖区域面积信息A1，对非安全标识覆盖区域进行处理获取到未标识区域面积信息A2，之后计算出安全标识覆盖区域面积信息A1与未标识区域面积信息A2的面积，获取到标识区域参数Aa1；
覆盖评估参数Pe与标识区域参数Aa1一起组成安全标识评估参数；
安全标识评估参数异常的判定过程如下：覆盖评估参数Pe与标识区域参数Aa1中任意一个小于预设值时，即表示安全标识评估参数异常；
所述第二监控警示信息的具体处理过程如下；提取出采集到的防护设备信息，防护设备信息包括防护设备维护信息、防护设备种类信息与防护设备数量信息，将防护设备种类信息上传到互联网，从互联网大数据中采集到防护设备的标准周期，之后对防护设备维护信息进行处理获取到标准维护周期信息，将标准维护周期标记为K1，将实时维护周期标记为K2，计算出实时维护周期K2与标准维护周期K1的差值，获取到维护评估参数Kk，当维护评估参数Kk超出预设范围，即生成第二监控警示信息；
再提取出生产车间信息，从中提取出生产车间面积信息，将生产车间面积信息标记为E，将防护设备数量信息标记为Y，计算出生产车间面积信息与防护设备数量信息Y的比值，获取到单个防护设备防护参数Ey，当单个防护设备防护参数Ey小于预设值，即生成第二监控警示信息；
所述第四监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到生产人员信息，生产人员信息包括生产人员工作时长信息、生产人员实时位置信息与分配任务位置信息，当生产人员工作时长信息大于预设值时，即生成第四监控警示信息，对生产人员实时位置信息与分配任务位置信息进行处理，获取到人员评估参数，当人员评估参数异常时，即生成第四监控警示信息；
所述人员评估参数的获取过程如下：提取出采集到的生产人员实时位置信息与分配任务位置信息，将生产人员实时位置信息标记为点F1，将分配任务位置信息标记为点F2，之后实时监测点F1与点F2之间的距离信息，记录下点F1与点F2之间的距离信息大于预设值的时长Ff1和点F1与点F2之间的距离信息小于预设值的时长Ff2，Ff1和Ff1和一起组成人员评估参数；
人员评估参数异常的判定过程如下：当点F1与点F2之间的距离信息大于预设值的时长Ff大于预设值b1时，即表示人员评估参数异常，当点F2之间的距离信息小于预设值的时长Ff2大于预设值时长b2时，即生成人员评估参数异常；
所述信息发送模块用于在第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息与第五监控警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，其特征在于：所述第三监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产环境信息，生产环境信息包括生产环境噪音大小，生产环境震动力大小，生产环境温度信息、生产环境湿度信息与生产环境风力大小信息；
当生产环境噪音大小、生产环境温度信息与生产环境湿度信息中任意一个大于预设值时，即生成第三监控信息警示信息，此时第三监控信息警示信息的具体内容为“进行生成环境调整”；
当生产环境的风力大小大于预设值时，即生成第三监控信息警示信息，即生成第三监控信息警示信息的具体内容为：“进行生产车间密闭性调整”。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，其特征在于：所述第五监控警示信息的具体处理过程如下：提取出采集到的生产设备信息，生产设备信息为开工前生产设备的空车运行时长信息与停止生产后空车运行时长信息，当开工前生产设备的空车运行时长信息与停止生产后空车运行时长信息中任意一个小于预设值时，即生成第五监控警示信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，其特征在于：所述数据处理模块还用于记录下第一监控警示信息、第二监控警示信息、第三监控警示信息、第四监控警示信息与第五监控警示信息在预设时长内生成的次数信息，即警示生产次数信息，对警示生成次数进行处理获取到综合监控评估信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的自动化组装整线安全监控系统，其特征在于：所述综合监控评估信息包括一级综合评估、二级综合评估与三级综合评估，当警示生产次数信息大于预设值次数，即生成一级综合评估，当警示生产次数信息在预设值次范围内，即生成二级综合评估，当警示生产次数信息小于预设值次数，即生成三级综合评估。
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