工業大數據在生產監控系統中的運用分析

楊俊浩

摘 要：在當今大數據技術廣泛流行應用的新時代，通過大數據來解決生產過程中所存在的信息孤島問題是可行的。文章就建立一套基于工業大數據的生產數據采集監控系統，探討了生產監控系統的基本構成、設計以及工業大數據在生產監控系統中的運用技術要點。

關鍵詞：工業大數據;生產監控系統;基本構成;技術要點

0 ? 引言

在大數據技術支持下，工業生產數據監控系統目前正式建立。其所采用的是OPC協議與Modbus協議，利用數據采集網管建立現場數據采集機制，確保將數據遠程傳輸到工業生產管理中心，通過實時數據庫服務器存儲、處理、分析與顯示數據內容。在這一過程中，基于工業大數據背景下的生產監控系統實現了全流程監控管理，滿足了工業生產的數字化生產流程優化、設備智能管理以及物料平衡要求，同時也實現了最為重要的節本降耗要求。

1 工業生產監控系統的基本構成

在工業生產中，實時動態數據庫的建設與應用是相當廣泛的，它擁有工業大數據平臺，在設備運行、能源消耗、物料平衡等實時數據集中采集運用方面相當成熟。在系統中，它所采用的優化過濾與綜合分析技術體系，主要用于指導、管理工業產品生產過程，確保建立基于工業企業管理決策的全方位信息化與數字化平臺[1]。

參考工業產品的生產流程與工況，需要考慮所生產產品在各個生產工藝段的不同控制系統與不同數據采集設備，參考工控網絡帶寬，結合技術工作人員的界面操作習慣，深層次考量工控系統中的諸多信息安全因素內容，利用實時數據庫來豐富數據系統信息安全管理內容，建立底層控制系統，保證數據采集設備與上層產品生產管理調度中心共同構成生產工業大數據生產管理調度中心。

系統主要包括客戶機、數據庫服務器、工業交換機等重要硬件設備，而應用軟件包括生產管理中心以及實時數據庫，二者可完成對數據的存儲、處理以及分析過程，確保其工藝流程中設備運行參數優化到位，主要參考實時數據庫采集數據內容并實施篩查和分類轉儲，如此可確保工業大數據在工業生產監控系統中靈活自由應用[2]。

2 基于大數據的工業生產監控系統的設計過程

工業生產監控系統設計過程需要結合實時大數據庫建立設計平臺，并納入大量數據采集網關、隔離網關等，合理利用工業交換機等重要硬件設備配合軟件安裝形成一套完整的生產管理中心，滿足對工業生產現場數據的隨時隨地處理，為工業生產科學化管理提供有力技術支持。以下主要介紹工業生產監控系統中的具體設計過程。

2.1 數據采集模塊的設計

在設計數據采集總模塊過程中，需要對參與工業產品設計的所有空間進行分類，其中應該包括聚合車間、公用生產車間等，所有車間都要形成一個相對獨立控制的系統。在這些獨立系統中建立重要控制回路，確保整個工業生產系統中數據采集節點足夠多，滿足實時控制系統建設要求，基于信息與控制系統網絡安全構建來調整傳統信息僅能單向寫入實時數據庫的缺陷。數據采集模塊設計過程利用了安全性能表現良好的單向隔離網關，如此可確保對常規能源（如水、電、氣）進行計量統計[3]。

2.2 數據采集接口的設計

數據采集接口設計屬于整個工業生產監控系統的關鍵環節，在采集實時數據方面提供了專用接口，可同時滿足DCS，PLC，IPC等多系統同時操作。在數據采集接口的底層部分要設計工業大數據平臺，建立數據傳輸雙向模式，保證系統架構中的配置隔離網關被賦予雙向功能內涵。在該過程中，要保證現場底層控制系統與數據采集設備有效規避網絡層級攻擊，體現系統安全控制高水平，如此也可保證整個工業生產監控系統安全穩定運行。

2.3 通信模式的設計

在工業大數據技術支持下，生產監控系統希望創建大數據通信模式，它將數據采集通信方式一分為二，基于OPC與Modbus形成兩種協議，建立形成常規工業控制系統，為采集數據提供OPC接口，滿足底層數據采集要求。在這一過程中，數據庫數據采集與傳輸機制共同建立了Modbus通信協議。以OPC通信機制為例，它建設于底層控制系統中，可直接與上層應用軟件建立軟件接口體系，在解決底層控制系統數據源信息與數據交互問題方面表現十分突出。這一過程還需要建立OPC與工業大數據之間的上層客戶關系，如此可快速完成數據信息交換過程。這一過程參考了現場設備OPC服務器信息交換體系，參考OPC標準開發客戶端，建立現場設備OPC服務器與數據信息交互體系，快速獲取現場生產數據信息內容。

2.4 實時數據庫的設計

最后是設計實時數據庫，保證數據庫數據存儲滿足毫秒級要求。在這里，要為用戶提供多種形式的數據存儲策略機制，確保數據存儲算法、壓縮應用、周期確定以及存儲變化機制過程構建到位。換言之，就是在保證數據特性的基礎之上對數據存儲算法進行壓縮調整，如此可大量節省實時數據庫設計空間，提高大數據存儲量。

在設計實時數據庫過程中，需要重視它的數據分析與處理能力，主要對上傳數據信息實施綜合分析、篩選與處理，快速生成系統運行數據參數，同時生成數據曲線與歷史趨勢曲線，保證整個流程運行狀況滿足數據全面分析要求。這一過程可以建立計算能力強大的數據處理模塊，做到對數據內容的實時監控與全流程管理，優化能源消耗狀況，平衡工業產品生產過程中的不同區段能源需要。當然，針對實時數據庫的數據存儲與處理應用過程，需要采用先進的數據壓縮技術，充分利用高效應用技術處理海量生產數據內容。這里可用ODBC控件對工業產品生產動態過程進行分析，保證生產工藝優化管理到位，建立行之有效的數據支撐體系[4]。

3?基于大數據的工業生產監控系統的應用要點

在工業大數據支持下，工業生產監控系統的應用技術要點豐富，其主要價值體現在對系統的有效診斷與預測上，具體如下。

3.1 集中顯示數據內容

首先利用工業大數據集中顯示工業生產監控中的主要內容，保證采集接口豐富，集中構建目前比較主流的DCS、PLC、RTU、非標控技術體系，滿足現場電力設備與計量統計系統集中顯示數據內容要求，優化接口兼容性，體現工業大數據應用優越性，真正做到工業生產監控系統內容有效豐富。

具體來講，就是要基于集中顯示數據過程來優化生產過程動態監控，建立工業大數據平臺，對生產過程的數據設備運行狀態進行分析，滿足生產流程實時動態監控要求。同時，也需要對健康狀況進行分析，有效提高生產運行水平。另外，對工業生產監控系統中的某些危險環境因素也要做好實時動態監控，例如針對空壓機的監控就非常有必要。在這里要建立自動觸發報警功能曲線，分析其中的重要生產參數歷史趨勢，選擇建立與生產過程相關聯的信息采樣節點，保證生成動態相關的數據控制趨勢曲線與歷史趨勢曲線，滿足工業生產監控系統中的工業產品生產反應正常穩定。

3.2 實時數據庫智能服務

要利用工業大數據技術建立生產監控系統，為系統提供實時數據庫智能服務內容，保證所存儲的數據的過濾、分割與歸一化處理。這一過程要建立輸入設備健康診斷建模算法，保證對不同設備選擇參數與健康診斷建模方式進行調整，建立生產線設備狀況診斷管理體系;需要結合歸一化處理后輸入設備優化健康診斷管理模型，并對其中的邏輯分類、支持向量內容進行調整，保證數據優化處理到位，對實際設備運行數據內容進行跟蹤測試與調整，分析系統運行狀況，判別系統應用技術準確率，確保其準確率至少達到90%以上。設備健康維護管理需要明確相關處理辦法，將其健康狀況處理標準提升到0.7≤α≤0.8范圍內，解決設備健康狀況分析偏差這一問題，認真排查原因，調整系統啟動問題。

4 ?結語

綜上所述，在工業產品生產過程中，應該基于工業大數據建立功能全面且技術結構優化到位的生產監控系統，結合工業產品生產流程的各個工段數據與信息采集標準，建立實時數據庫，優化相關大數據平臺，有效實現對整個產品生產工藝流程的優化，同時滿足數據信息共享狀況，以追求達成某一生產目標。從整體來講，采用這一工業大數據技術可有效提高生產監控系統的應用管理效率，同時滿足節能降耗要求，為企業生產經濟效益與管理決策水平提升提供了科學有效的參考依據。

[參考文獻]

[1]高如如，彭穎穎，劉聰.工業大數據在生產監控系統中的應用[J].信息記錄材料，2019（10）：177.

[2]劉曄，閆博，劉長鑫.基于厚板生產大數據的智能監控系統研究[J].控制工程，2020（12）：152-157.

[3]劉興惠，李至立，蘇家志，等.智能生產過程的大數據分析應用研究[J].現代信息科技，2020（14）：157-160，163.

[4]鄭忠斌，孫繁榮.大數據處理技術在智慧農業監控系統中的應用[J].粘接，2020（3）：109-112.

（編輯 王永超）