【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据领域。
技术介绍
1、研发产业链数字化协同器(icoordinator)平台系统，将食品供应链的流程要素进行统一的模型描述，整合进入在物联网关中，将异构设备通过数据收集后，输入至工业协同器内，通过模块化协议驱动及本地化决策实现接入云端平台及实现远程管理。工业协同器是基于实时信息的基于异构设备同步控制和执行的核心。工业协同器的概念模型是一个holonic系统，它进一步组成了智能通信总线，策略推理模块和实时控制模块。
2、随着数据
的发展，目前也有很多基于大数据的食品管理系统，例如公开号为cn115794911a，公开日为2023年3月14日，专利名称为《一种基于食品大数据的食品流通数据分析方法》的公开文献，公开了一种基于食品大数据的食品流通数据分析方法，本专利技术是在已有的静态食品大数据或者采集中的动态食品大数据的基础上，对食品大数据库进行整理、分类后进行结构设计，然后从大数据中二次采集数据建立多个子数据库，然后将各个数据库根据食品流通的逻辑和相应的数据录入建立子数据库中，通过各个子数据库之间的智能关联，形成食品流通数据库，最后通过数据挖掘建立二次数据表，在二次数据表和食品流通数据库的基础上对数据进行分析。
3、类似的大数据系统仅可以应对一个厂区内的数据信息共享，当产业分布区域广泛，涉及到农户、加工厂、物流等多个系统时，数据的采集处理统计工作，则难以得到满足，并且缺乏对数据的前期处理过程，会增加后期用户调取数据时的系统负担，无形中会增加系统设备硬件成本。
1、本专利技术所要解决的技术问题是实现一种能适应大体量数据采集，且数据处理智能化程度高的食品生产大数据系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种食品生产大数据系统，每个生产加工的本地服务器均设有产品加工系统，所述本地服务器设有多个，所述产品加工系统通过数据线连接传感器组件，所述产品加工系统设有远程通信模块，所述产品加工系统通过远程通信模块将采集的数据信号输送至云控平台的数据收集模块，所述云控平台的远程管理模块向产品加工系统发送远程控制信息，所述运控平台内内设有安全防护模块，所述数据收集模块将获取的数据分类成保密数据和非保密数据，所述数据收集模块将非保密数据直接发送至远程管理模块，所述数据收集模块将保密数据经安全防护模块发送至远程管理模块。
3、每个所述本地服务器的产品加工系统设有针对该本地服务器的传感器组件类型设有相应的数据预处理模块，所述产品加工系统将预处理后的数据信息发送至云控平台。
4、所述远程管理模块向产品加工系统的数据预处理模块发送数据处理修正参数。
5、所述传感器组件包括工业设备传感器、环境数据采集设备。
6、所述数据收集模块基于异构的产品加工系统，通过传感器云端接入技术将传感器收集的数据传输到云中。
7、所述远程管理模块采用soa架构、采用restful异构系统集成技术来整合异构系统，搭建远程管理的底层架构，并基于digital twin对基于数据收集模块的数据进行动态分析和管理，并发出控制信息对远程产品加工系统进行管理与控制。
8、所述安全防护模块基于markov chain对传感器系统进行可靠性分析并给出容错策略，在传感器节点的寿命服从参数为λ指数分布、失效后的修复时间服从参数为μ指数分布的情况下，某t时刻面向产品加工的传感器系统状态为si，则当前故障的传感器节点数为i，下一时刻t+δt故障的传感器节点数目可能多一个，或少一个或保持不变，对应的状态转移概率函数分为3种情况。
9、所述安全防护模块在δt时间内，传感器系统状态转移采用的markov过程处理方法。
10、所述安全防护模块采用markov chain的传感器节点稳态分析方法，设计传感器节点的容错策略，同时根据传感器节点稳态分析结果，动态设置传感器节点的数据检测周期，最后将结果集成在区块链中，以去中心化形式安全传输。
11、本专利技术的优点在于系统工作稳定可靠，安全性高，针对大体量的数据处理，能够进行动态远程管理，提升了系统运行处理效率，有利于降低系统对硬件设备的需求。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种食品生产大数据系统，其特征在于：每个生产加工的本地服务器均设有产品加工系统，所述本地服务器设有多个，所述产品加工系统通过数据线连接传感器组件，所述产品加工系统设有远程通信模块，所述产品加工系统通过远程通信模块将采集的数据信号输送至云控平台的数据收集模块，所述云控平台的远程管理模块向产品加工系统发送远程控制信息，所述运控平台内内设有安全防护模块，所述数据收集模块将获取的数据分类成保密数据和非保密数据，所述数据收集模块将非保密数据直接发送至远程管理模块，所述数据收集模块将保密数据经安全防护模块发送至远程管理模块。
2.根据权利要求1所述的食品生产大数据系统，其特征在于：每个所述本地服务器的产品加工系统设有针对该本地服务器的传感器组件类型设有相应的数据预处理模块，所述产品加工系统将预处理后的数据信息发送至云控平台。
3.根据权利要求2所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述远程管理模块向产品加工系统的数据预处理模块发送数据处理修正参数。
4.根据权利要求3所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述传感器组件包括工业设备传感器、环境数据采集设
5.根据权利要求1-4中任一所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述数据收集模块基于异构的产品加工系统，通过传感器云端接入技术将传感器收集的数据传输到云中。
6.根据权利要求5所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述远程管理模块采用SOA架构、采用Restful异构系统集成技术来整合异构系统，搭建远程管理的底层架构，并基于Digital twin对基于数据收集模块的数据进行动态分析和管理，并发出控制信息对远程产品加工系统进行管理与控制。
7.根据权利要求6所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述安全防护模块基于Markov Chain对传感器系统进行可靠性分析并给出容错策略，在传感器节点的寿命服从参数为λ指数分布、失效后的修复时间服从参数为μ指数分布的情况下，某t时刻面向产品加工的传感器系统状态为si，则当前故障的传感器节点数为i，下一时刻t+Δt故障的传感器节点数目可能多一个，或少一个或保持不变，对应的状态转移概率函数分为3种情况。
8.根据权利要求7所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述安全防护模块在Δt时间内，传感器系统状态转移采用的Markov过程处理方法。
9.根据权利要求8所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述安全防护模块采用Markov Chain的传感器节点稳态分析方法，设计传感器节点的容错策略，同时根据传感器节点稳态分析结果，动态设置传感器节点的数据检测周期，最后将结果集成在区块链中，以去中心化形式安全传输。
...【技术特征摘要】
1.一种食品生产大数据系统，其特征在于：每个生产加工的本地服务器均设有产品加工系统，所述本地服务器设有多个，所述产品加工系统通过数据线连接传感器组件，所述产品加工系统设有远程通信模块，所述产品加工系统通过远程通信模块将采集的数据信号输送至云控平台的数据收集模块，所述云控平台的远程管理模块向产品加工系统发送远程控制信息，所述运控平台内内设有安全防护模块，所述数据收集模块将获取的数据分类成保密数据和非保密数据，所述数据收集模块将非保密数据直接发送至远程管理模块，所述数据收集模块将保密数据经安全防护模块发送至远程管理模块。
2.根据权利要求1所述的食品生产大数据系统，其特征在于：每个所述本地服务器的产品加工系统设有针对该本地服务器的传感器组件类型设有相应的数据预处理模块，所述产品加工系统将预处理后的数据信息发送至云控平台。
3.根据权利要求2所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述远程管理模块向产品加工系统的数据预处理模块发送数据处理修正参数。
4.根据权利要求3所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述传感器组件包括工业设备传感器、环境数据采集设备。
5.根据权利要求1-4中任一所述的食品生产大数据系统，其特征在于：所述数据收集模块基于异构的产品加工系统，通过传感器云端接入技术将传感器收集的数据传...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪礼贤，潘道伟，陆超群，吕金青，康鹏飞，周庭，曹山，
申请(专利权)人：三只松鼠股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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