WO2021147347A1 - 一种工业大数据的采集网络系统及其应用方法 - Google Patents

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Definitions

  • the invention relates to the technical field of industrial big data collection, in particular to an industrial big data collection network system and an application method thereof.
  • industrial big data Compared with traditional Internet big data, industrial big data has the characteristics of stronger professionalism, relevance, process, timing and analysis.
  • the collection of industrial big data is mainly the use of industrial Internet technology for remote data collection and visual collection, and wide-area, large-scale, real-time collection and transmission in the industrial Internet through collection software. After many times of aggregation and forwarding, it is finally sent.
  • the big data platform as a data source for analysis and application.
  • the first and second types of data that is, the data of various control systems and a large number of smart devices, have the largest amount of data, the fastest growth, high real-time requirements, and greater difficulty.
  • the third type of data is mainly collected through the interface between management software.
  • the purpose of the present invention is to not only enable operation and maintenance personnel to understand the situation of each collection process in real time, but also facilitate timely adoption of corresponding measures to reduce the pressure of collection server and network transmission, and ensure the safe and efficient operation of the industrial big data platform.
  • the present invention provides an industrial big data collection network system and an application method thereof, which solves the above-mentioned problems in the background art.
  • an industrial big data collection network system including a cloud data center, the cloud data center is electrically connected to a local area network, and the cloud data center is electrically connected to an industrial server through the local area network,
  • the industrial server is electrically connected to smart gateway one, smart gateway two, and to smart gateway N.
  • the first smart gateway is electrically connected to IoT devices
  • the second smart gateway is electrically connected to production data input
  • the smart gateway N is electrically connected to related data.
  • the Internet of Things equipment includes online monitoring equipment for monitoring production.
  • the online monitoring equipment includes production process data
  • the production process data includes imported raw material data, process data, equipment data, process control data, management data, personnel data, product data, and waste discharge data.
  • the cloud data center is electrically connected to the big data intelligent analysis platform.
  • the industrial server includes an operating system for data processing, a display system for display and observation, and a data server for data processing and analysis.
  • the Internet of Things equipment also includes monitoring equipment for monitoring production, smart equipment for production, CNC machine tools for production, robots for production, and other production equipment. smart device.
  • the production data input includes manual input of production mass production data, manual input of production personnel data, manual input of goods data, and manual or intelligent input of other production data.
  • the raw material data, process data, equipment data, process control data, management data, personnel data, product data, and waste discharge data are all manually inputted or intelligently inputted and transmitted by smart devices. .
  • the Dashu intelligent analysis platform is configured for data collection for data collection, signal processing for data reception, visualization and decision support for data investigation, and enterprise analysis. Health prediction.
  • An application method of industrial big data collection network system the steps are as follows,
  • the industrial server first transmits data to the cloud data center through the local area network, and the cloud data center transmits the data to the big data intelligent analysis platform for storage and calculation;
  • the present invention provides an industrial big data collection network system and application method thereof, which has the following beneficial effects:
  • the industrial big data collection network system and its application method.
  • the data collection system can realize real-time data collection at a second frequency, ensuring that industrial big data can be transmitted in real time and safely, thereby effectively alleviating the pressure on the data collection interface and network transmission .
  • the industrial big data collection network system and its application method preprocesses the data, and can also directly process the data. In this way, the processed data can be directly uploaded, and the processed data can be directly applied by the enterprise. It is worthwhile Promotion.
  • FIG. 1 is a block diagram of the system of the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram of the online monitoring equipment system of the present invention.
  • an industrial big data collection network system including a cloud data center, the cloud data center is electrically connected to a local area network, and the cloud data center is electrically connected to an industrial server and an industrial server through the local area network Electrically connect smart gateway one, smart gateway two, and to smart gateway N.
  • Smart gateway one is electrically connected to IoT devices
  • smart gateway two is electrically connected to production data input
  • smart gateway N is electrically connected to related data.
  • the Internet of Things equipment includes online monitoring equipment for monitoring production.
  • Online monitoring equipment includes production process data, which includes imported raw material data, process data, equipment data, process control data, management data, personnel data, product data, and waste discharge data.
  • the cloud data center is electrically connected to the big data intelligent analysis platform.
  • the industrial server integrates and processes the data, so that the processed data is directly uploaded, and the processed data is directly applied by the enterprise, the steps are simple, and the obtained data is intuitive and clear.
  • the industrial server includes an operating system for data processing, a display system for display and observation, and a data server for data processing and analysis.
  • the industrial server has its own operating system, and at the same time, an application operating system widely available in the market can be used.
  • the data server cooperates with data processing and analysis to directly display the results in the display system.
  • the Internet of Things equipment also includes monitoring equipment for monitoring production, smart equipment for production, CNC machine tools for production, robots for production, and other smart equipment for production.
  • the monitoring equipment is used to monitor the production status.
  • Some intelligent equipment can directly transmit data.
  • some CNC machine tools and robots can also directly transmit data, and then connect to other intelligent equipment to directly transmit some data. Transmission, collection.
  • the production data input includes manual input of production mass production data, manual input of production personnel data, manual input of goods data, and manual or intelligent input of other production data.
  • some production mass production data, production personnel data, production goods data, and other production data are manually entered into the computer by the personnel, and some data is transferred by the computer.
  • the direct entry and transfer via the computer is more stable than the paper transfer.
  • raw material data, process data, equipment data, process control data, management data, personnel data, product data, and waste discharge data are all manually input or intelligently input through smart devices to transmit data.
  • the detailed data in the production process data is also manually entered by the computer, so that all the data in the entire process are entered for information follow-up.
  • the Dashu intelligent analysis platform is configured for data collection for data collection, signal processing for data reception, visualization and decision support for data investigation, and health prediction for enterprise analysis.
  • the big data intelligent analysis platform analyzes and stores data through a series of steps such as data collection.
  • An application method of industrial big data collection network system the steps are as follows,
  • the industrial server first transmits data to the cloud data center through the local area network, and the cloud data center transmits the data to the big data intelligent analysis platform for storage and calculation;

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Abstract

本发明涉及一种工业大数据的采集网络系统及其应用方法，数据采集系统进行实时数据采集，工业服务器对数据进行预处理，这样将处理所得数据直接上传，且处理所得数据直接被企业应用，可以保证工业大数据能够实时且安全地传输，从而有效地缓解数据采集接口和网络传输的压力。

Description

一种工业大数据的采集网络系统及其应用方法 技术领域
本发明涉及工业大数据采集技术领域，具体为一种工业大数据的采集网络系统及其应用方法。
 背景技术
随着消费互联网的崛起，大数据分析与云计算技术的发展壮大，“工业大数据”时代应运而生，各个企业的核心从“单点对多点”的数据中心模式转变为以用户为核心的平台式服务模式。各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建无忧环境。通过工业大数据的分析和应用去预测需求、预测制造，整合产业链和价值链，发现用户的价值缺口及管理不可预见的问题，实现为用户提供定制化的产品和服务。
工业大数据和传统的互联网大数据相比，具有更强的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点。工业大数据的采集主要是运用工业互联网技术进行远程数据采集、可视化采集，通过采集软件在工业互联网中进行广域的、大规模的、实时的采集和传递，经过多次汇聚和转发，最终发送给大数据平台作为分析和应用的数据源。
目前工业大数据采集的数据对象中，第一类和第二类数据，即各种控制系统和大量的智能设备的数据，数据量最多、增长最快、实时性要求较高、难度较大的是；第三类数据主要是通过管理软件之间的接口来实现采集。
本发明的目的是提供不仅可以使运维人员实时了解各采集过程的情况，便于及时采取相应办法减轻采集服务器和网络传输的压力，保障了工业大数据平台的安全、高效运行。
 技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种工业大数据的采集网络系统及其应用方法，解决了上述背景技术中的问题。
 技术解决方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种工业大数据的采集网络系统，包括云数据中心，所述云数据中心电性连接局域网，所述云数据中心通过局域网电性连接工业服务器，所述工业服务器电性连接智能网关一、智能网关二以及至智能网关N。
所述智能网关一电性连接物联网设备，所述智能网关二电性连接生产数据输入，所述智能网关N电性连接相关数据。
所述物联网设备包括用于监测生产的在线监测设备。
所述在线监测设备包括生产过程数据，所述生产过程数据包括导入的原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据。
所述云数据中心电性连接大数据智能分析平台。
作为本发明的一种优选技术方案，所述工业服务器包括用于数据处理的操作系统、用于显示与观察的显示系统以及用于数据处理分析的数据服务器。
作为本发明的一种优选技术方案，所述物联网设备还包括用于监控生产的监控设备、用于生产的智能设备、用于生产的数控机床、用于生产的机器人以及用于生产的其它智能设备。
作为本发明的一种优选技术方案，所述生产数据输入包括手动输入的生产量产数据、手动输入的生产人员数据、手动输入的货物数据以及手动或智能输入的其它生产数据。
作为本发明的一种优选技术方案，所述原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据均通过手动输入或智能设备进行智能输入传输数据。
作为本发明的一种优选技术方案，所述大数智能分析平台配置为用于数据收集的数据采集、用于数据接收的信号处理、用于数据调查的可视化及决策支持以及用于企业分析的健康预测。
一种工业大数据的采集网络系统的应用方法，步骤如下，
S1、通过智能网关一上传物联网设备采集有效的用于监测生产的在线监测设备数据、用于监控生产的监控设备数据、用于生产的智能设备数据、用于生产的数控机床数据、用于生产的机器人数据以及用于生产的其它智能设备数据；其中在线监测设备包括生产过程数据，生产过程数据包括原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据；
S2、通过智能网关二上传生产数据输入的数据，其中包括生产量产数据、生产人员数据、生产货物数据以及其他生产数据；
S3、通过智能网关N上传相关数据；
S4、通过智能网关一、二和N上传数据至工业服务器，工业服务器经过操作系统，即工业计算机直接应用；配合数据服务器进行整合，经过显示系统进行显示；
S5、工业服务器先通过局域网将数据传递至云数据中心，云数据中心经过将数据传递至大数据智能分析平台进行储存以及运算；
S6、经过大数据智能分析平台数据采集计入，经过信号处理以及可视化及决策支持，最终得出健康预测进行储存，同样为计算程序完成。
 有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种工业大数据的采集网络系统及其应用方法，具备以下有益效果：
1、该工业大数据的采集网络系统及其应用方法，数据采集系统可实现秒频率的实时数据采集，保证工业大数据能够实时且安全地传输，从而有效地缓解数据采集接口和网络传输的压力。
2、该工业大数据的采集网络系统及其应用方法，工业服务器将数据进行预处理，也可直接将数据进行处理，这样将处理所得数据直接上传，且处理所得数据直接被企业进行应用，值得推广。
 附图说明
图1为本发明系统框图；
图2为本发明在线监测设备系统框图。
 本发明的实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1-2，本发明提供以下技术方案：一种工业大数据的采集网络系统，包括云数据中心，云数据中心电性连接局域网，云数据中心通过局域网电性连接工业服务器，工业服务器电性连接智能网关一、智能网关二以及至智能网关N。
智能网关一电性连接物联网设备，智能网关二电性连接生产数据输入，智能网关N电性连接相关数据。
物联网设备包括用于监测生产的在线监测设备。
在线监测设备包括生产过程数据，生产过程数据包括导入的原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据。
云数据中心电性连接大数据智能分析平台。
本实施方案中，工业服务器将数据进行整合以及处理，这样将处理所得数据直接上传，且处理所得数据直接被企业进行应用，步骤简单，所得数据直观明了。
具体的，工业服务器包括用于数据处理的操作系统、用于显示与观察的显示系统以及用于数据处理分析的数据服务器。
本实施例中，工业服务器中自带有操作系统，同时可应用市场广泛存在的应用操作系统，通过数据服务器配合数据处理与分析整理，将结果直接显示在显示系统中。
具体的，物联网设备还包括用于监控生产的监控设备、用于生产的智能设备、用于生产的数控机床、用于生产的机器人以及用于生产的其它智能设备。
本实施例中，监控设备用于监视生产状况、一些智能设备连接直接能够将数据进行传递、同时一些数控机床、机器人也可直接将数据进行传输传递，进而连接其它智能设备可直接将一些数据进行传输，采集。
具体的，生产数据输入包括手动输入的生产量产数据、手动输入的生产人员数据、手动输入的货物数据以及手动或智能输入的其它生产数据。
本实施例中，一些生产量产数据、生产人员数据、生产货物数据以及其它生产数据经过人员手动录入计算机，利用计算机将一些数据传递，这样经过计算机直接录入传递，相对与纸质传递更加稳定。
具体的，原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据均通过手动输入或智能设备进行智能输入传输数据。
本实施例中，在生产过程数据中的详细数据同样经过计算机的手动录入，这样将整个过程中的数据全部进行录入，进行信息化跟进。
具体的，大数智能分析平台配置为用于数据收集的数据采集、用于数据接收的信号处理、用于数据调查的可视化及决策支持以及用于企业分析的健康预测。
本实施例中，大数据智能分析平台经过数据采集等一系列的步骤，将数据进行分析与储存。
一种工业大数据的采集网络系统的应用方法，步骤如下，
S1、通过智能网关一上传物联网设备采集有效的用于监测生产的在线监测设备数据、用于监控生产的监控设备数据、用于生产的智能设备数据、用于生产的数控机床数据、用于生产的机器人数据以及用于生产的其它智能设备数据；其中在线监测设备包括生产过程数据，生产过程数据包括原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据；
S2、通过智能网关二上传生产数据输入的数据，其中包括生产量产数据、生产人员数据、生产货物数据以及其他生产数据；
S3、通过智能网关N上传相关数据；
S4、通过智能网关一、二和N上传数据至工业服务器，工业服务器经过操作系统，即工业计算机直接应用；配合数据服务器进行整合，经过显示系统进行显示；
S5、工业服务器先通过局域网将数据传递至云数据中心，云数据中心经过将数据传递至大数据智能分析平台进行储存以及运算；
S6、经过大数据智能分析平台数据采集计入，经过信号处理以及可视化及决策支持，最终得出健康预测进行储存，同样为计算程序完成。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

  1. 一种工业大数据的采集网络系统，包括云数据中心，其特征在于：所述云数据中心电性连接局域网，所述云数据中心通过局域网电性连接工业服务器，所述工业服务器电性连接智能网关一、智能网关二以及至智能网关N；
    所述智能网关一电性连接物联网设备，所述智能网关二电性连接生产数据输入，所述智能网关N电性连接相关数据；
    所述物联网设备包括用于监测生产的在线监测设备；
    所述在线监测设备包括生产过程数据，所述生产过程数据包括导入的原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据；
    所述云数据中心电性连接大数据智能分析平台。
  2. 根据权利要求1所述的一种工业大数据的采集网络系统，其特征在于：所述工业服务器包括用于数据处理的操作系统、用于显示与观察的显示系统以及用于数据处理分析的数据服务器。
  3. 根据权利要求1所述的一种工业大数据的采集网络系统，其特征在于：所述物联网设备还包括用于监控生产的监控设备、用于生产的智能设备、用于生产的数控机床、用于生产的机器人以及用于生产的其它智能设备。
  4. 根据权利要求1所述的一种工业大数据的采集网络系统，其特征在于：所述生产数据输入包括手动输入的生产量产数据、手动输入的生产人员数据、手动输入的货物数据以及手动或智能输入的其它生产数据。
  5. 根据权利要求1所述的一种工业大数据的采集网络系统，其特征在于：所述原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据均通过手动输入或智能设备进行智能输入传输数据。
  6. 根据权利要求1所述的一种工业大数据的采集网络系统，其特征在于：所述大数智能分析平台配置为用于数据收集的数据采集、用于数据接收的信号处理、用于数据调查的可视化及决策支持单元以及用于企业分析的健康预测。
  7. 根据权利要求1-6任一项所述的一种工业大数据的采集网络系统的应用方法，其特征在于：步骤如下，
    S1、通过智能网关一上传物联网设备采集有效的用于监测生产的在线监测设备数据、用于监控生产的监控设备数据、用于生产的智能设备数据、用于生产的数控机床数据、用于生产的机器人数据以及用于生产的其它智能设备数据；其中在线监测设备包括生产过程数据，生产过程数据包括原料数据、工艺数据、设备数据、过程控制数据、管理数据、人员数据、产品数据以及废弃物排放数据；
    S2、通过智能网关二上传生产数据输入的数据，其中包括生产量产数据、生产人员数据、生产货物数据以及其他生产数据；
    S3、通过智能网关N上传相关数据；
    S4、通过智能网关一、二和N上传数据至工业服务器，工业服务器经过操作系统，即工业计算机直接应用；配合数据服务器进行整合，经过显示系统进行显示；
    S5、工业服务器先通过局域网将数据传递至云数据中心，云数据中心经过将数据传递至大数据智能分析平台进行储存以及运算；
    S6、经过大数据智能分析平台数据采集计入，经过信号处理以及可视化及决策支持，最终得出健康预测进行储存，同样为计算机程序完成。
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