一种基于MES的车间设备数据采集系统的制作方法

本发明涉及工业互联网领域，更具体地说，本发明涉及一种基于mes的车间设备数据采集系统。

背景技术：

1、当前，制造业正面临着全球竞争的挑战和市场需求的不断变化，随着工业自动化和信息化的发展，生产车间的自动化和智能化程度提高，传统的数据采集方式已经无法满足生产的需求。

2、传统车间设备数据存在数据录入错误和延迟风险，数据记录、传输以及存储过程容易出现错误，影响后续数据分析和决策支持，缺乏数据追溯优化，影响生产效率和质量控制。

3、基于mes的车间设备数据采集系统通过自动化设备和传感器，实现实时采集车间设备数据，实时监测设备的运行状态和性能指标，及时发现设备故障和异常情况，获取车间设备优化方案和预测结果反馈至设备控制系统。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于mes的车间设备数据采集系统，通过数据云存模块、监控分析模块以及优化报警模块，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、本发明解决上述技术问题的技术方案如下：包括数据采集模块、数据云存模块、监控分析模块、优化报警模块以及共享协作模块；

3、数据采集模块：通过部署生产车间数据采集模块，用于实时采集设备运行状态、能耗、产量以及设备温度、湿度，集成连接生产车间设备系统，包括硬件设备和软件程序两个子单元；

4、数据云存模块：上传设备数据至云存储平台并保存远程服务器，提供高级数据管理功能，通过设置数据访问权限，控制数据使用范围；

5、监控分析模块：通过搭建数据展示、查询和分析平台，实现监控分析实时数据，利用远程访问对提供历史数据进行趋势分析，根据需要对设备数据进行查询和筛选，获取特定时间段的数据和特定设备的数据；

6、优化报警模块：通过分析历史数据提取有效信息进行统计分析，通过主成分分析算法将优化方案和预测结果反馈至设备控制系统，实现自动化调节和优化，并预设阈值触发报警机制；

7、共享协作模块：通过提供标准化数据接口，交换集成生产车间其他系统，设置数据共享和权限管理机制，促进不同部门和供应链环节之间的协同工作。

8、在一个优选地实施方式中，所述数据采集模块实时采集设备运行状态、能耗、产量以及设备温度、湿度，集成连接生产车间设备系统，包括硬件设备和软件程序两个子单元：

9、硬件设备：安装温度传感器用于测量设备和生产车间环境温度，监控设备热量和冷却效果，安装湿度传感器用于测量设备周围湿度水平，监控生产车间设备工作湿度环境条件，利用数据采集器将传感器收集的实时数据转换为数字信号，所述转换过程利用数据采集器以一定的时间间隔对传感器输出的模拟信号进行采样，通过模拟信号幅值量化离散数值，并分成连续变化分成若干个间隔，将每个间隔内的信号幅值映射为一个数字值，对数字信号进行编码，转化为二进制形式，通过数据采集卡将数据传输至云平台存储处理和分析，所述数据采集卡具有多个输入和输出通道，用于连接传感器和执行器，输入通道负责接收传感器的模拟信号，输出通道发送控制信号和模拟信号，配备时钟信号源，获取采样时间间隔和速率，配置内置缓冲区，用于采集过程中临时存储数据。

10、软件程序：确定modbus串行通信协议通过简单命令和响应消息格式进行数据传输和通信，利用多种物理层接口连接设备数据接口，包括串口和以太网，通过网关实现不同通信接口兼容，根据通信协议开发数据采集程序读取设备运行状态、能耗和产量数据，并进行通信、发送命令和接收响应，设置数据采集频率，用于控制定期获取设备数据的时间间隔。

11、在一个优选地实施方式中，所述数据云存模块调用数据采集模块配置设备不同类型和格式的数据，利用云数据中心提供认证机制获取访问令牌和密钥，并提供api和sdk工具通信数据采集模块，通过局部网络连接获取设备生成数据，利用云数据中心高可用性和冗余备份机制提供高度可扩展存储空间，所述api调用通过发送请求执行不同操作，包括上传数据、查询数据、删除数据，sdk工具封装api调用细节，用于简化与云服务的集成和交互过程，调用数据云存模块对数据传输进行处理，封装特定格式并利用不同方式并行传输数据，包括http请求、消息队列、websocket，通过云数据中心管理界面生成api密钥并发布需要访问云数据中心的应用程序和设备，发送api请求进行签名，用于证明其身份和对请求的合法性，添加时间戳和随机数特征在通信流量中，用于验证数据包的有效性。

12、在一个优选地实施方式中，所述监控分析模块利用搭建平台显示监控界面，通过数字指示器展示数据的状态，包括设备运行状态、能耗、产量以及设备温度、湿度，利用图表形式展示数据变化，集成分析系统界面选择不同的时间范围和数据类型进行分析，连接云数据中心生成报表和指标用于总结和汇总数据，根据特定条件搜索数据，包括时间范围、设备类别、地理位置，允许用户根据特定的字段和标准对数据进行筛选和排序，利用云数据中心和设备传感器获取设备历史数据，利用平均移动算法计算某个固定时间段内数据的平均值来平滑数据并揭示趋势，所述平均移动算法选择时间窗口，并将时间窗口应用设备数据序列，按照窗口大小，依次滑动窗口并计算每个窗口内数据的平均值，利用数据点代表该时间窗口内数据的平均值，绘制曲线图直观地展示数据的趋势，其具体公式为：

13、

14、其中ma表示移动平均值，xi表示时间窗口内第i个数据点，n表示时间窗口的大小，根据移动平均线的走势判断设备运行的整体趋势，基于趋势分析显示设备问题，包括设备性能下降、故障风险增加，采取相应的措施修复设备以及规避潜在故障，并基于趋势分析的预测结果调整生产计划。

15、在一个优选地实施方式中，所述优化报警模块通过分析历史数据提取有效信息进行统计分析，准备数据进行车间原始数据标准化，用于各个数据特征具有相似的尺度和分布，根据数据集计算特征之间的协方差矩阵，利用协方差矩阵反映特征之间的相关性，其中非对角线元素表示两个特征之间的协方差，对角线元素表示每个特征的方差，分解协方差矩阵特征，用于获取特征值和对应的特征向量，根据特征值的大小，选择前k个特征向量作为新的特征空间，用于实现对原始数据的降维，所述主成分分析包括标准化、协方差、特征分解，其具体公式为：

16、

17、

18、c*v＝λ*v

19、其中x′表示标准化后的数据矩阵，ηn、σn表示第n个变量的均值和标准差，xn表示第n个观测样本在各个变量上的取值，c表示协方差矩阵，m表示m个样本的数据矩阵x的行数，v表示协方差矩阵c的特征向量矩阵，λ表示协方差矩阵c的特征值，预设温度监控指标以及相应阈值，正常工作温度范围为20℃-40℃，设定温度超过40℃和低于20℃时触发报警，预设湿度监控指标以及相应阈值，相对湿度范围为40％-60％，设定湿度低于40％和高于60％时触发报警，结合云数据中心创建监控规则，输入监控指标和阈值范围优化方案，并将优化方案和预测结果反馈至设备控制系统，用于实现自动化调节和优化。

20、在一个优选地实施方式中，所述共享协作模块利用行业标准数据格式和通用的数据交换标准交换不同系统信息定义数据接口的输入和输出参数，包括数据字段、格式、访问方式，建立数据共享机制并采用实时数据传输、定期数据更新，通过设置权限管理机制，对不同用户和角色进行权限控制，限制对数据的访问和操作，并划分不同的权限层级，包括只读权限、编辑权限、管理权限，集成涉及车间部门和设备签署数据共享协议。

21、在一个优选地实施方式中，具体包括以下步骤：

22、101.通过硬件设备的多种传感器、数据采集器以及数据采集卡对设备和生产车间环境信息数据进行采集，利用软件程序确定通信协议，通过网关实现不同通信接口兼容，用于获取设备运行状态、能耗、产量；

23、102.利用云数据中心高可用性和冗余备份机制提供高度可扩展存储空间，通过云数据中心管理界面生成api密钥并发布需要访问云数据中心的应用程序和设备；

24、103.搭建平台显示监控界面，通过数字指示器展示数据的状态，集成分析系统界面选择不同的时间范围和数据类型进行分析，利用平均移动算法计算某个固定时间段内数据的平均值来平滑数据并揭示趋势；

25、104.分析历史数据，并统计分析已提取的有效信息，利用主成分分析将优化方案和预测结果反馈至设备控制系统，设置环境信息数据阈值结合云数据中心创建监控规则，实现自动化调节和优化；

26、105.利用行业标准数据格式和通用的数据交换标准交换不同系统信息定义数据接口的输入和输出参数，限制对数据的访问和操作，并划分不同的权限层级。

27、本发明的有益效果是：通过车间设备数据采集系统，实现对设备的远程监控和控制，将设备数据与生产计划和工艺参数进行关联和分析，实现生产过程的数字化和智能化，通过对设备数据的分析，获取生产过程中的瓶颈和优化点，优化生产调度和工艺参数，提高生产效率和质量，利用主成分分析算法监测设备的运行数据，识别设备异常和故障的模式，提前采取维护措施，减少设备停机时间和维修成本。