一种生产过程数据采集与监控方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种生产过程数据采集与监控方法与系统，涉及生产监控技术领域。为了解决生产过程中本地设备及远程设备仍存在的数据存储不完整、数据集成难度大、数据易丢失的问题。一种生产过程数据采集与监控系统，包括数据接收单元、云端存储单元和远程监控单元；通过终端采集设备实现多模态信息数据的采集，支持多种通讯接口，具有生产监控、设备管理、报警管理、数据集成、数据展示、数据存储、生产报表、日志管理、用户管理等功能，数据接收单元、云端存储单元和远程监控单元实现生产数据的在线分析和实时响应功能，将物联网与监控平台结合在一起，减少人工监控数量与时间，降低生产成本和维护成本。产成本和维护成本。产成本和维护成本。

【技术实现步骤摘要】
一种生产过程数据采集与监控方法与系统


[0001]本专利技术涉及生产监控
，特别涉及一种生产过程数据采集与监控方法与系统。

技术介绍

[0002]在生产过程中，为了提高生产效率和安全，往往会进行相应的数据采集和监控，关与数据采集和监控，已有相关专利，比如申请号：CN200710030995.6公开了一种生产过程的实时监控系统及监控方法，所述数据采集终端包括地址编码单元、采集终端显示单元、采集终端存储单元、采集终端数据输入装置和采集终端数据输入输出通讯接口；企业数据库服务器包括关键标准数据的现场存储单元；数据采集终端包括员工信息采集终端、设备信息采集终端、生产过程数据采集终端、物料与在制品信息采集终端、生产环境信息采集终端、产品销售与收回信息采集终端、监管部门要求安装的其他采集信息采集终端。该专利技术能够广泛适用于对生产涉及人身安全的产品或对从事工程作业施工企业的安全监管。
[0003]虽然上述专利能够实现生产过程的实时监控，但在实际使用过程中仍存在以下几点问题：1、现有技术中，企业数据库服务器还包括至少一组关键标准数据的现场存储单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生产过程数据采集与监控方法，其特征在于：包括应用于生产数据的采集与监控平台和基于所述平台的采集与监控方法，所述方法包括以下步骤：数据采集：在每个生产区域布置数据采集终端，每个相邻的所述数据采集终端的数据采集范围边缘相互覆盖；其中，数据采集终端用于采集多模态信息数据，多模态信息数据包括基础数据、生产工艺数据和生产质量数据；所述基础数据来源包括且不限于ERP和MES数据、生产工艺数据、生产质量数据等；获取各采集终端采集到的多模态信息数据，依据所述数据分类进行打包生成数据集，获取所述数据集所携带的子数据；其中，子数据包括：时间序列子数据和储存路径子数据；获取云端数据库IP，建立数据传输通道，依据所述子数据进行数据集的排列，所述数据集依据排列顺序逐一进入传输通道进行传输；云端储存：云端数据库接收所述数据集，依据所述数据分类生成数据分类标签，所述云端数据库中的数据根据语义内容进行标签分类储存，映射到一个固定维度的向量空间中；建立向量计算公式，依据所述分类标签定位数据位置，依据所述数据位置与所述数据建立数据传输通道；远程监控：PKS系统获取所述数据采集终端IP，建立数据传输通道，获取所述数据采集终端上传的数据集，并从所述数据集中获取目标监控数据；预设监控数据库并上传不少于一种的基本数据类型，建立数据标识，依据所述数据标识建立数据判断阈值，依据阈值判断获取的所述目标监控数据中是否存在不良数据。2.如权利要求1所述的一种生产过程数据采集与监控方法，其特征在于：所述获取云端数据库IP，建立数据传输通道前，还包括：建立本地缓存数据库，获取所述采集终端的本地数据，将本地数据信息共享至本地网络节点，并建立所述本地网络节点与所述本地缓存数据库的共享机制；依据获取到的所述本地数据的数据参数建立数据模型，将所述本地数据依据数据模型打包生成缓存数据包，并标上标签；所述本地数据库获取所述本地网络节点的缓存数据包，依据所述标签提取本地数据后分类储存至子数据库集群中，生成空白数据包，同步备份该数据，生成数据列表；所述子数据库集群依据分类将所述本地数据依次通过所述本地网络节点传输至异地网络节点。3.如权利要求2所述的一种生产过程数据采集与监控方法，其特征在于：云端数据库接收所述数据集，还包括：建立异地缓存数据库，获取所述异地网络节点主动上传的所述数据，与所述本地缓存数据库构建分布式数据库；将所述异地缓存数据库获取的数据建立异地数据包，生成空白数据包，并依据所述数据包类型将所述数据进行分类储存至异地子数据库集群中，将所述异地子数据库集群传输至云端数据库；其中，所述子数据库集群与异地子数据库集群生成IP地址。4.如权利要求3所述的一种生产过程数据采集与监控方法，其特征在于：所述远程监控还包括：基于所述数据采集终端以及所述云端数据库确定对生产进行监控的目标监控数据，同
时，获取所述目标监控数据的数据标识；将所述目标监控数据的数据标识输入至预设监控数据库中进行匹配，并基于匹配结果输出对所述生产的进度进行监控的基本数据类型，其中，所述预设监控数据库中包括原材料信息、人员信息以及企业职工职位的基本数据类型；基于所述基本数据类型确定监控数据，对所述监控数据根据基本数据类型分成多个情景分块，并将所述情景分类输入至预设分类树中；将所述预设分类树依据所述基本数据类型划分为多个区域，对所述预设分类树中包括的监控数据进行特征提取，确定所述区域的特征内容，建立样本数据；将所述目标监控数据与所述预设分类树中的区域进行一一匹配，并基于匹配结果将所述目标监控数据进行分帧处理，获取处理结果。5.如权利要求4所述的一种生产过程数据采集与监控方法，其特征在于：将所述目标监控数据进行分帧处理，获取处理结果，具体为：利用所述亮度补偿函数对所述目标监控数据进行补偿，获取补偿后的监控数据；对所述处理结果中的每帧图像进行人物特征点提取，获取特征点提取结果，对每帧图像的特征点提取结果进行对比，选择出在每帧图像出现的目标监控目标数据特征点；与所述区域的样本数据进行一一匹配，根据所述目标数据特征点计算出补偿后的视频数据中的当前目标数据特征点的单点评分值：其中，所述单点评分值由每个所述样本数据与所述数据集特征重复率以及该标签对应的数据集中每个子数据的动态特性计算得出。6.如权利要求5所述的一种生产过程数据采集与监控方法，其特征在于：依据阈值判断获取的所述目标监控数据中是否存在不良数据，具体为：将单点评分值大于等于第一预设阈值的第一监控数据确认为优质数据，确认单点评分值小于所述第一预设阈值对应的第二监控数据中存在不良数据；基于所述第一监控数据和第二监控数据确定对所述生产的综合分值，并将所述综合分值与评分阈值进行比较，判断所述生产是否规范；若所述综合分值小于评分阈值最低值或大于评分阈值最高值时，确认该监控数据集中存在不良数据，若所述综合分值在评分阈值内...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗香，朱莉，杨嘉伟，李页瑞，徐浩，赵杨洋，金尖峰，张来，田震，刘雪松，
申请(专利权)人：苏州泽达兴邦医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：