本发明涉及产品线数据监控
技术领域：
：，具体涉及一种数据监控系统和方法。
背景技术：
：：市面上销售的产品，比如空调机、电视机、手机等设备在出厂之前都要经过在产线的组装生产和测试，一些企业会采用mes(manufacturingexecutionsystem，制造企业生产过程执行系统)来管理产品的生产流程。mes可以为生产企业提供包括制造数据管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、设备管理等管理模块。在产品生产过程中，我们将产线上任一时刻出现的一次暂停现象称为一次点停，一次点停可能是设备故障导致的，也可能是工作人员点击暂停按钮造成的。产线的点停情况往往能反映出产品生产过程中可能存在的一些问题，生产企业需要对产线运行数据进行监控，以了解产线运行状况，及时发现产线的故障，从而保证产品的合格率和生产的高效性。然而，现有技术对产线数据的监控实时性和稳定性都较差，不利于企业的高效自动化生产。技术实现要素：有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种数据监控系统和方法。为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种数据监控系统，包括：数据采集装置，用于采集产线上的点停数据；数据输入装置，用于将所述点停数据输入到大数据平台中；数据处理装置，用于对所述大数据平台中的数据进行处理；数据展示装置，用于展示处理后的数据。可选的，所述产线上的点停数据，包括：产线设备信息和产线运行数据。可选的，所述产线运行数据包括：点停时长、点停频次、点停岗位、班次、产线编号和产量中的至少一种。可选的，所述数据输入装置具体用于：创建客户端调用服务；生成数据文件；将所述客户端调用服务的接口地址指定为所述数据文件地址，并执行调用服务，以获取数据；对所述数据进行解析，并将解析后的数据写入所述文件；将所述文件上传到大数据平台。可选的，所述监控系统还包括：生产信息管理系统，用于将生产管理数据输入到大数据平台。可选的，所述数据处理装置具体用于：按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理。可选的，所述按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理，包括：当所述点停数据与生产管理数据不一致时以生产管理数据为准，清洗替换掉不一致数据；和/或，当需要对比某种机型在各产线的点停情况时，将机型产量小于阈值的产线所对应的点停数据忽略。可选的，所述数据展示装置具体用于：采用数据可视化工具对处理后的数据进行可视化展示。可选的，所述数据监控系统为产线点停监控系统。本发明还提供了一种数据监控方法，包括：采集产线上的点停数据；将所述点停数据输入到大数据平台中；对所述大数据平台中的数据进行处理；将处理后的数据进行展示。可选的，所述将所述点停数据输入到大数据平台中，包括：创建客户端调用服务；生成数据文件；将所述客户端调用服务的接口地址指定为所述数据文件地址，并执行调用服务，以获取数据；对所述数据进行解析，并将解析后的数据写入所述文件；将所述文件上传到大数据平台。可选的，所述对所述大数据平台中的数据进行处理，包括：按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理。可选的，所述按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理，包括：当所述点停数据与生产管理数据不一致时以生产管理数据为准，清洗替换掉不一致数据；和/或，当需要对比某种机型在各产线的点停情况时，将机型产量小于阈值的产线所对应的点停数据忽略。可选的，所述将处理后的数据进行展示，包括：采用数据可视化工具对处理后的数据进行可视化展示。本发明采用以上技术方案，所述数据监控系统，包括：数据采集装置，用于采集产线上的点停数据；数据输入装置，用于将所述点停数据输入到大数据平台中；数据处理装置，用于对所述大数据平台中的数据进行处理；数据展示装置，用于展示处理后的数据。本发明所述的数据监控系统可使企业管理人员实时对产线数据进行监控，实时了解各分厂、各产线的点停情况，有利于及时发现产线的故障，并根据产线上的点停数据分析故障原因，有利于保证产品的合格率，提高企业自动化生产效率。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明数据监控系统实施例一提供的结构示意图；图2是本发明数据监控系统实施例二提供的结构示意图；图3是本发明数据监控方法实施例一提供的流程示意图；图4是本发明数据监控方法实施例一中的第一数据接入方案的流程示意图；图5是本发明数据监控方法实施例二中的第二数据接入方案的流程示意图。图中：1、数据采集装置；2、数据输入装置；3、数据处理装置；4、数据展示装置；5、mes系统。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。图1是本发明数据监控系统实施例一提供的结构示意图。如图1所示，本实施例所述的数据监控系统包括：数据采集装置1，用于采集产线上的点停数据；数据输入装置2，用于将所述点停数据输入到大数据平台中；数据处理装置3，用于对所述大数据平台中的数据进行处理；数据展示装置4，用于展示处理后的数据。进一步的，所述产线上的点停数据，包括：产线设备信息和产线运行数据。进一步的，所述产线运行数据包括：点停时长、点停频次、点停岗位、班次、产线编号和产量中的至少一种。进一步的，所述数据输入装置2具体用于：创建客户端调用服务；生成数据文件；将所述客户端调用服务的接口地址指定为所述数据文件地址，并执行调用服务，以获取数据；对所述数据进行解析，并将解析后的数据写入所述文件；将所述文件上传到大数据平台。进一步的，所述数据展示装置4具体用于：采用数据可视化工具(例如tableau软件)对处理后的数据进行可视化展示。所述tableau软件可根据用户(如，企业管理人员)的需求对点停时长、点停频次进行分析，使用户能查看各分厂产线的点停情况，视图直观清晰，便于用户对比分析各分厂、各产线的点停情况，以得出故障原因。本实施例所述的系统在实际使用中，首先通过所述数据采集装置1采集产线上的点停数据，并将该点停数据存储在大数据平台(数据库)中，然后再对大数据平台中的数据进行处理，最后将处理后的数据展示出来，以便用户能够知晓产线的运行情况。本实施例所述的数据监控系统可使用户实时对产线数据进行监控，实时了解各分厂、各产线的点停情况，有利于及时发现产线的故障，并根据产线上的点停数据分析故障原因，有利于保证产品的合格率，提高企业自动化生产效率。图2是本发明数据监控系统实施例二提供的结构示意图。如图2所示，本实施例所述的数据监控系统包括：数据采集装置1，用于采集产线上的点停数据；数据输入装置2，用于将所述点停数据输入到大数据平台中；数据处理装置3，用于对所述大数据平台中的数据进行处理；数据展示装置4，用于展示处理后的数据；生产信息管理系统(例如mes系统5)，用于将生产管理数据(mes数据)输入到大数据平台。进一步的，所述产线上的点停数据，包括：产线设备信息和产线运行数据。进一步的，所述产线运行数据包括：点停时长、点停频次、点停岗位、班次、产线编号和产量中的至少一种。进一步的，所述mes系统5上的mes数据包括但不仅限于：产线编号、班次、生产机型等。进一步的，所述数据输入装置2在执行数据接入的过程中，可采用两种方案，其中，默认情况下执行第一数据接入方案，当第一数据接入方案出现问题，则切换至第二数据接入方案。所述第一数据接入方案的具体执行步骤包括：在visualstudio建立控制台应用程序或wcf服务库，添加服务引用，输入服务接口地址；利用svcutil.exe生成app.config文件和datareportservice.cs程序；把生成的文件拷贝至项目目录下，将项目下的原始app.config文件删除；新建主程序中调用接口，获取数据；对获取的json格式数据用c#语音进行解析，写入文件；在windows下设置定时任务，定时调取文件；将文件上传至hive表，并设置定时脚本每隔固定时间段更新hive表。所述第二数据接入方案采用axis方式创建java客户端调用wcf服务端，webserviceaxis全称为apacheextensibleinteractionsystem，它是第三代apache可扩展交互系统；axis本质上是一个soap引擎，提供创建服务器端、客户端和网关soap操作的基本框架，它是一个java平台的webservice解决方案。所述第二数据接入方案的具体执行步骤包括：在idea建立maven，添加axis，wsdl4j等相关架包；右击项目定位到webservices添加服务接口，生成java程序；新建一个java程序getdata，调用服务接口，获取数据；新建scala程序，调用java程序getdata，获取原始jsong格式的数据，并对该数据进行解析；将解析后的数据打包生成stoppointclient.jar架包；提交架包；编写factorydata.sh脚本，原始数据存储于sources.log，解析后的数据存储于hive表；设置定时脚本每隔固定时间段更新hive表。通过执行所述第一数据接入方案或者第二数据接入方案的步骤，均可将数据采集装置1采集的产线上的点停数据接入到大数据平台上。进一步的，所述数据处理装置3具体用于：按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理。进一步的，所述按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理，包括：当所述点停数据与mes数据不一致时以mes数据为准，清洗替换掉不一致数据；和/或，当需要对比某种机型在各产线的点停情况时，将机型产量小于阈值的产线所对应的点停数据忽略。进一步的，所述数据展示装置4具体用于：采用tableau软件对处理后的数据进行可视化展示。进一步的，所述数据监控系统为产线点停监控系统。本实施例所述的系统在实际使用中，通过所述数据采集装置1实现点停时长、点停频次以及一些岗位、产线信息的采集，采集的数据信息通过网络传回到应用服务器，数据可储存在应用服务器或大数据平台上，但是为了不给应用服务器造成过大压力，将所述点停数据接入到大数据平台，然后再对大数据平台中的数据进行处理，并将处理后的数据展示出来，以便用户能够知晓产线的运行情况。本实施例中所述数据输入装置2在执行数据接入的过程中，可采用两种方案，其中，默认情况下执行第一数据接入方案，当第一数据接入方案出现问题，则切换至第二数据接入方案。通过以上过程，能够保证数据接入正常进行，有利于提高系统的稳定性。本实施例所述的数据监控系统可使企业管理人员实时对产线数据进行监控，实时了解各分厂、各产线的点停情况，有利于及时发现产线的故障，并根据产线上的点停数据分析故障原因，有利于保证产品的合格率，提高企业自动化生产效率。图3是本发明数据监控方法实施例一提供的流程示意图。如图3所示，本实施例所述的数据监控方法包括：s31：采集产线上的点停数据；进一步的，所述产线上的点停数据，包括：产线设备信息和产线运行数据。进一步的，所述产线运行数据包括：点停时长、点停频次、点停岗位、班次、产线编号和产量中的至少一种。s32：将所述点停数据输入到大数据平台中；进一步的，所述将所述点停数据输入到大数据平台中，包括如下过程：创建客户端调用服务；生成数据文件；将所述客户端调用服务的接口地址指定为所述数据文件地址，并执行调用服务，以获取数据；对所述数据进行解析，并将解析后的数据写入所述文件；将所述文件上传到大数据平台。具体的，所述将所述点停数据输入到大数据平台，可采用两种方案，其中，如图4所示，本实施例所采用的第一数据接入方案的具体执行步骤包括：s321：在visualstudio建立控制台应用程序或wcf服务库，添加服务引用，输入服务接口地址；s322：利用svcutil.exe生成app.config文件和datareportservice.cs程序；s323：把生成的文件拷贝至项目目录下，将项目下的原始app.config文件删除；s324：新建主程序中调用接口，获取数据；s325：对获取的json格式数据用c#语音进行解析，写入文件；s326：在windows下设置定时任务，定时调取文件；s327：将文件上传至hive表，并设置定时脚本每隔固定时间段更新hive表。通过执行以上步骤s321-s327，可将数据采集装置1采集的产线上的点停数据接入到大数据平台上。s33：对所述大数据平台中的数据进行处理；进一步的，所述对所述大数据平台中的数据进行处理，包括：按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理。进一步的，所述按照预设的处理规则对所述数据进行清洗处理，包括：当所述点停数据与mes数据不一致时以mes数据为准，清洗替换掉不一致数据；和/或，当需要对比某种机型在各产线的点停情况时，将机型产量小于阈值的产线所对应的点停数据忽略。s34：将处理后的数据进行展示。进一步的，所述将处理后的数据进行展示，包括：采用tableau软件对处理后的数据进行可视化展示。所述tableau软件可根据用户的需求对点停时长、点停频次进行分析，使用户能查看各分厂产线的点停情况，视图直观清晰，便于用户对比分析各分厂、各产线的点停情况，以得出故障原因。本实施例所述的方法在实际使用中，首先采集产线上的点停数据，并将该点停数据存储在大数据平台(数据库)中，然后再对大数据平台中的数据进行处理，最后将处理后的数据展示出来，以便用户能够知晓产线的运行情况。本实施例所述的数据监控方法可使企业管理人员实时对产线数据进行监控，实时了解各分厂、各产线的点停情况，有利于及时发现产线的故障，并根据产线上的点停数据分析故障原因，有利于保证产品的合格率，提高企业自动化生产效率。本发明还提供了数据监控方法的另一种实施方式，实施例二中所述的数据监控方法包括：采集产线上的点停数据；将所述点停数据输入到大数据平台中；对所述大数据平台中的数据进行处理；将处理后的数据进行展示。以上过程本实施例所述的监控方法与实施例一相同，区别仅在于，本实施例中，所述将所述点停数据输入到大数据平台的处理过程与实施例一中所述的处理过程不同，本实施例中采用第二数据接入方案。如图5所示，所述第二数据接入方案的具体执行步骤包括：s521：在idea建立maven，添加axis，wsdl4j等相关架包；s522：右击项目定位到webservices添加服务接口，生成java程序；s523：新建一个java程序getdata，调用服务接口，获取数据；s524：新建scala程序，调用java程序getdata，获取原始jsong格式的数据，并对该数据进行解析；s525：将解析后的数据打包生成stoppointclient.jar架包；s526：提交架包；s527：编写factorydata.sh脚本，原始数据存储于sources.log，解析后的数据存储于hive表；s528：设置定时脚本每隔固定时间段更新hive表。通过执行以上步骤s521-s528，可将数据采集装置1采集的产线上的点停数据接入到大数据平台上。需要说明的是，所述执行数据接入的过程也可采用如下过程：同时包括所述第一数据接入方案和所述第二数据接入方案，其中，默认情况下执行所述第一数据接入方案，当第一数据接入方案出现问题时，则切换至所述第二数据接入方案，以保证数据接入能够正常进行，提高系统的稳定性。本实施例所述的数据监控方法可使企业管理人员实时对产线数据进行监控，实时了解各分厂、各产线的点停情况，有利于及时发现产线的故障，并根据产线上的点停数据分析故障原因，有利于保证产品的合格率，提高企业自动化生产效率。可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属
技术领域：
：的技术人员所理解。应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。本
技术领域：
：的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。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。当前第1页12当前第1页12