大数据物联网信息交互与数据感知

(整期优先)网络出版时间:2018-12-22
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大数据物联网信息交互与数据感知

孙飞赵旭阳

(日照钢铁有限公司山东日照276800)

摘要:随着我国信息技术的不断发展,工业的数字化建设也得到了快速的发展。工业4.0是今后工业发展的主要趋势。制造业在转型的过程中物联网发挥着巨大的作用。大数据下的物联网建设可以加快工业4.0的进程,本文主要探讨大数据物联网信息交互和数据感知的相关知识,希望可以促进我国工业化的发展。

关键词:大数据;物联网;信息交互;数据感知

随着我国经济的快速发展,制造业的转型也正发生着重要的变化。转型后的制造业可以有效的减少传统制造业的不足之处。比如降低制造业设备的故障问题,及时制定故障发生后的解决措施,从而起到节约成本的作用。大数据时代的到来,促进了物联网信息之间的交互与数据感知,促进了远程解决设备故障的实现。

1工业4.0

1.1未来工业4.0技术支柱

工业4.0包括两方面的含义,一是制造业发展进入了第四个发展阶段。二是传统意义上的机械、设备得到改变,并在顺应时代发展的驱使下,加入了信息方面有关的技术。

1.2自动化未来发展的方向

“无人工厂”的尝试虽然失败了,但是其中的CIM理念被许多的制造业所接受。在大数据、物联网和数据感知不断扩充的前提下,专业技能与社交技能也是非常重要的。总之,今后的生产自动化生产技术会在全新的背景下得以完善,以促进工作的有效进行。工业4.0的出现标志着智能工厂逻辑的形成。产品在生产过程中自主化完成,并与其他技术之间进行相关交流,极大的解放了人力资源,提高生产效率。

2分析与挖掘

2.1大数据本质

随着经济的不断发展,人们对于大数据有了新的认识,数据是可以被利用的原材料,通过分析数据中的相关信息可以获取更多的价值,促进生产资料的形成。在第三次工业革命到来后,人们对于数据的处理和分析能力得到了明显的提高,但是还是跟不上数据产生的速度。从工业4.0的角度理解大数据的本质就是将数据转变成可以被灵活利用的工具,通过这些工具可以帮助人们更好的探索世界。

2.2大数据分析挖掘

对数据进行分析和设计的硬件以及软件产品是大数据集成的体现形式。组成大数据集成的主要包括服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统和一些特殊的数据组成,依靠这些系统来起到查询、处理、分析的作用,并分析集成产品数据处理相关的大数据基础设施和集成问题。大数据处理使用分布式系统结构是大数据处理最常用的结构形式,此种结构是在一个系统中集成硬件、软件,为不同行业提供服务是依靠不同的数据处理结构来实现的。通过硬软件的优化和扩张分布式数据处理系统可以增长,扩张客户数据业务平台。可以延长垂直硬件,也可以增加节点通过横向线性扩展,也可以实现近线性可伸缩性和低延迟,高吞吐量性能,同时保证业务的连续性。

3物联网信息交互

数据安全、数据采集、远程数据连接等是物联网信息交互包括的主要内容,利用工业先进技术相互融合。工业物联网的出现开启了数据远程服务、诊断系统监控、故障数据采集和系统用户权限管理的新模式。这样的操作模式可以帮助工作人员及时了解客户设备信息,并快速的提供解决的措施,提高了工作的效率[1]。

3.1远程服务

远程服务监听系统实现了远程诊断系统的可能。通过物联网信息交互的远程服务网络拓扑图可以发现,工业生产线设备在工业物联网无线传输技术的作用下,将设备信息状态数据传送至本地数据分析节点,本地分析节点将信息状态数据分析后传递至云端存储,设备维护人员可以通过PC机访问云端来读取信息数据,进一步分析设备状态。

3.2诊断系统监控

系统状态出现变化诊断系统得来的数据是信息物理系统的大数据,GUI界面上显示出诊断系统变化的信息,并存入数据库,同时发送邮件给指定人员,通知诊断系统处理变化信息产生。变化信息在系统上出现诊断变化信息向系统诊断系统上发出。多条生产线信息可以依靠系统物联网及远程诊断系统来监控。实现目标:用户通过GUI界面可以选择特定工厂的系统生产线;用户通过GUI界面可以选择系统生产线上的某台系统;用户通过GUI界面可以查看某台系统的信息。

3.3故障数据采集

系统故障发生时,采集故障后总线数据,实时监控系统状态。当系统上呈现报警状态后,停止采集数据。将实时采集到的数据存入数据库中。数据库能够保留15分钟内的数据。工作车间进行操作机器人的故障采集界面。该界面提供按条件查询、检出总线数据功能。支持各种条件&功能操作。例如:时间条件和错误码条件共同检索,时间&错误码。当现场人员连接分析仪到故障系统,并且系统开关打开时开始采集数据。当系统开关关闭时,停止采集数据。系统诊断系统收到信息物理系统上报的错误信息后,将错误信息显示在GUI界面,并且存入数据库。当系统错误产生时,系统诊断系统能够向指定人员发送邮件[2]。

4数据感知

4.1数据分析

设备状态、产品生产流程和产品后期的跟踪可以通过大数据分析来获得。计算机云端所存储的数据是设备终端大数据信息,设备监控分析人员从数据云端下载。数据分析的功能不但可以诊断已出现的故障,并且还可以诊断设备所具有的安全隐患,起到预测设备故障的作用。针对问题预警采取故障预先排除,以免造成更大的经济损失。

4.2定位感知

数据定位感知技术可以显著的提高对工业设备进行设备定位、问题定位、产品输出定位等。定位感知不仅可以对设备进行定位,同时还可以对生产出的产品进行定位感知,可以对产品之后的健康状态和真假进行定位,定位该产品用途、以及所运送的场所。突破关键技术的定位感知技术可以显著提高大数据的使用价值,为基于信息检索和人机交互等相关行业的发展提供技术支持,提高定位现场问题效率,提升市场竞争力[3]。

5结语

综上所述,我国的工业4.0和物联网技术还有进一步发展的可能性,针对于我国大数据发展的不足之处,采取相关的措施加以完善。物联网是基于网络平台下的管理系统,数字化、智能化是今后产业发展的趋势,企业要想转型成功就需要提升大数据的应用水平,从而实现更多的经济价值。

参考文献:

[1]李明皓,刘晓伟,于杨,等.大数据物联网信息交互与数据感知[J].机械设计与制造,2017,(11):263-265.

[2]李明皓,刘晓伟,于杨,等.大数据物联网信息交互与数据感知[J].机械设计与制造,2017,(11).

[3]李才昌.智能包装存在的问题和对策[J].绿色包装,2018,(4):46-50.