一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法技术

本发明专利技术涉及一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，方法包括以下步骤：客户端接收定制订单信息，并将定制订单信息发送至服务端；服务端将定制订单信息进行组装建模，并与服务库中的服务块进行匹配，建立映射，形成服务组装序列，发送至服务端流水线用于生产。系统包括客户端和服务端；本发明专利技术采用语义标签化形式来对服务操作进行标记，可以实现订单及其它业务的实时语义化独立调用。本发明专利技术允许在生产过程中根据用户需求来对服务序列实时调整，灵活度更高，通用性更强，维护成本也更低。

An automatic configuration method based on data and business modeling of industrial Internet of things

【技术实现步骤摘要】
一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法
本专利技术涉及了一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，属于工业物联网行业领域。
技术介绍
在当今科技大力发展的时代，来自企业产品、运营、供应链和市场营销各类行业数据呈现爆发式增长，公司人开始言必称大数据。越来越多的企业开始意识到利用数据资产的重要性，尤其对于工业行业，强调运用数据进行科学化运营，传统的粗放式经营已经成为过去式。然而想要实现利用大数据分析来驱动工业业务增长的理想蓝图，却面临众多挑战，比如业务部门对于数据分析具有极大的需求，但却苦于没有数据以及工具的有效支持，依赖于固定数据处理方式缺乏灵活性，这就会导致业务部门缺乏对业务现状的精确把握，对业务背后逻辑的洞察，以及对业务未来的可见与预测。现实的情况是大数据反向推动工业企业不断地去升级硬件，扩展底层架构，但存储的数据越来越多，如何真正从企业治理的全局出发，基于行业需求，整体架构以及应用角色和场景，让数据发挥出最大价值，很多企业都倒在大数据应用的最后一公里。也就是说让数据能够结合企业运营的核心指标，以可视化的方式展现出来。通过响应型分析——诊断型分析——战略型分析——预测型分析，让数据真正对企业的运营决策起到辅助和参考的作用。这就要考虑数据应用和展现层，怎么借助有效工具让数据发挥作用，指引业务。走好这大数据应用的最后一公里，问题的根源是缺乏有效的工具支撑。工欲善其事，必先利其器。实现数据驱动业务增长的理想蓝图，企业需要强有力的工业物联网业务与数据快速建模机制支撑。这对企业在当今充满竞争的社会中的发展和生存具有着重大意义。
技术实现思路
这套工业物联网业务与数据快速建模机制可主要用于快速、准确、便捷的搭建用于与工业物联网相关的的业务数据的关联模型的组建。基于现有的工业物联网平台进行分析总结，形成了一个可通过图形化配置、拖拽、少量代码级的综合业务快速开发平台。本专利技术技术方案如下：一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，包括以下步骤：将工业数据与工业流程分别解析为平台所需格式的数据和流程；分别根据数据和流程进行数据配置与工作流程配置；将配置后的数据与工作流程进行整合，实现工业数据和业务流程的关联，进而实现了工业物联网数据和业务建模的自动化配置。元素配置前，建立项目信息配置，具体如下：步骤S1：创建并配置项目基础信息，包含需要配置项目的名称、存放位置、描述信息、引入数据库类型、数据库IP、数据库用户名和密码；步骤S2：创建并配置菜单信息，通过公式编辑器对菜单和事件进行编辑，以及菜单样式的配置，实现对菜单的功能、菜单颜色以及字体大小的编辑；步骤S3：创建并配置布局信息，在创建完菜单之后，进入到指定菜单中进行页面布局配置。利用公式编辑器完成项目的菜单与事件的开发，具体如下：公式编辑器以“#”来判断公式里面共有几个一级菜单，以“＝”来判断一级菜单与二级菜单的对应关系，以“/”来识别二级菜单名和其对应的时间跳转链接url；菜单公式如下：#一级菜单名称＝二级菜单名称1/跳转链接1+二级菜单名称2/跳转链接2；公式编辑器将菜单公式解析后重组为前台可识别的json数据，返回给前台进行菜单加载，进而完成前台从菜单公式到菜单的转换。所述元素配置包括；图类元素配置：首先进行图类的样式设置，包括图类元素的颜色选择和字体大小；然后平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，平台将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系返回前台，供用户选择来完成sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到图类对应的位置上，完成图类元素的配置；表格类元素配置：平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，然后平台将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系返回前台，供用户选择来完成sql的创建，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将用户选取的数据放置到表格类对应的位置上，完成表格类元素的配置。所述工作流配置包括：创建并配置工作业务信息，即用户根据自身业务进行业务模块拖拽配置工作流程：首先用户创建业务模块，在拖拽出来的业务模块中配置业务流程名、业务id、参数个数和参数类型；然后用户根据输入变量和输出变量的需求配置对内和对外的访问接口，访问接口包括流程交互接口。所述将配置后的数据与工作流程进行整合，具体如下：工作流程首先通过配置的流程交互接口去后台选取数据源，用户通过机器ip和数据库链接url来配置读取的局域网内不同机器以及不同类型的数据库内的数据，平台根据用户选择的数据库、数据表和数据列完成sql的拼接组装，通过预览窗口完成sql语句的压力测试；经过测试无误后，平台将数据获取方式以rest的方式存储在流程交互接口中的数据访问路径上，进而完成数据与工作业务流程交互接口的关联与绑定，进而完成数据与业务的整合。一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置平台，包括：配置单元，用于分别根据工业数据解析得到的数据、工业流程解析得到的流程进行数据配置与工作流程配置；整合单元，用于将配置后的数据与工作流程进行整合。本专利技术的有益效果及优点：1.可以大大减少针对工业物联网平台系统的代码开发量，真正达到少量编程的目的，缩短工时。2.通过图形化的填写信息、拖拽等操作，即可完成对工业物联网展示系统的搭建，通过简单的培训即可让普通人进行使用，学习代价低。3.针对快速开发平台中前台的控件、布局，后台的处理逻辑，皆预留了可拓展的接口。通过导入配置文件、或简单操作的方式即可拓展该快速开发平台的覆盖范围。当以后项目覆盖新领域后，通过分析对应特点，简单拓展现有的快速开发平台即可覆盖其他领域。附图说明图1是工业物联网业务与数据快速建模机制的总体架构图。图2是工业物联网业务与数据快速建模机制的流程架构图。图3是完整的项目创建的流程图。图4是基于工业业务工作流引擎设计接口架构图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案以及优点等更加清楚明确，在这里举出实际例子并参考附图进行进一步的说明。参见图1，是工业物联网业务与数据快速建模机制的总体架构图。工业物联网主要由四层组成，从下到上分别为数据接入层、基础配置层、基础服务层和应用服务层，其中基础服务层分为基础模型层和核心服务层。工业物联网业务与数据快速建模机制主要出于基础配置层，分别包含工业数据配置和工业业务配置，在工业物联网中起着承上启下的作用。无论从流程工业适配器采集上来的仪器仪表数据，还是从离散工业适配器采集上来的PLC等工业生产线数据，亦或是从第三方系统平台接入的数据，均流入了工业数据配置模块，进行不同行业的数据建模。进而通过工业业务配置模块来对工业模型数据进行连接与解析，根据不同的特征封装成基础模型，例如设备模型、网络模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，其特征在于包括以下步骤：/n将工业数据与工业流程分别解析为平台所需格式的数据和流程；/n分别根据数据和流程进行数据配置与工作流程配置；/n将配置后的数据与工作流程进行整合，实现工业数据和业务流程的关联，进而实现了工业物联网数据和业务建模的自动化配置。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，其特征在于包括以下步骤：
将工业数据与工业流程分别解析为平台所需格式的数据和流程；
分别根据数据和流程进行数据配置与工作流程配置；
将配置后的数据与工作流程进行整合，实现工业数据和业务流程的关联，进而实现了工业物联网数据和业务建模的自动化配置。


2.根据权利要求1所述的基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，其特征在于，元素配置前，建立项目信息配置，具体如下：
步骤S1：创建并配置项目基础信息，包含需要配置项目的名称、存放位置、描述信息、引入数据库类型、数据库IP、数据库用户名和密码；
步骤S2：创建并配置菜单信息，通过公式编辑器对菜单和事件进行编辑，以及菜单样式的配置，实现对菜单的功能、菜单颜色以及字体大小的编辑；
步骤S3：创建并配置布局信息，在创建完菜单之后，进入到指定菜单中进行页面布局配置。


3.根据权利要求1所述的基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，其特征在于，利用公式编辑器完成项目的菜单与事件的开发，具体如下：
公式编辑器以“#”来判断公式里面共有几个一级菜单，以“＝”来判断一级菜单与二级菜单的对应关系，以“/”来识别二级菜单名和其对应的时间跳转链接url；菜单公式如下：#一级菜单名称＝二级菜单名称1/跳转链接1+二级菜单名称2/跳转链接2；
公式编辑器将菜单公式解析后重组为前台可识别的json数据，返回给前台进行菜单加载，进而完成前台从菜单公式到菜单的转换。


4.根据权利要求1所述的基于工业物联网数据和业务建模的自动化配置方法，其特征在于所述元素配置包括；
图类元素配置：
首先进行图类的样式设置，包括图类元素的颜色选择和字体大小；然后平台提供的可视化配置模块进行后台数据源读取配置，平台将当前数据服务器、数据库、数据表和数据列的对应关系返回...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝景阳，王挺，于海斌，曾鹏，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21