質(zhì)量數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在離散制造業(yè)中的作用

在智能制造時(shí)代，質(zhì)量數(shù)據(jù)具有數(shù)量大，結(jié)構(gòu)模式復(fù)雜，變化多的特點(diǎn)，如果沒(méi)有合理的質(zhì)量數(shù)據(jù)采集方式，會(huì)造成質(zhì)量管理的困難，增加質(zhì)量管理成本。文章通過(guò)分析非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)，得到非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是以后質(zhì)量數(shù)據(jù)管理應(yīng)用的重要工具的結(jié)論，最后介紹基于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的C/S架構(gòu)的 質(zhì)量數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)。



從上個(gè)世紀(jì)90年代以來(lái)，隨著改革開(kāi)放政策的推進(jìn)，中國(guó)慢慢成為了全世界的制造中心。但是中國(guó)在全球的制造價(jià)值鏈上仍處在比較低的位置上，中國(guó)可以算一個(gè)制造大國(guó)，不是制造強(qiáng)國(guó)，因?yàn)橹袊?guó)制造產(chǎn)品的普遍形象是低成本、低質(zhì)量，一個(gè)重要的原因就是中國(guó)公司在質(zhì)量管理的信息化程度不足。質(zhì)量管理系統(tǒng)中最重要一塊內(nèi)容是質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集，質(zhì)量管理信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)就是質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、處理和應(yīng)用。如何有效、及時(shí)、準(zhǔn)確、智能地去采集這些數(shù)據(jù)，是需要重點(diǎn)解決基本問(wèn)題。本文根據(jù)新時(shí)期離散制造業(yè)信息化和質(zhì)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了基于新型的NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和處理解決方案。

1、離散制造業(yè)質(zhì)量數(shù)據(jù)特點(diǎn)

離散制造，是相對(duì)于流程制造來(lái)說(shuō)存在更多的不確定性和多選擇性。離散制造同一時(shí)間可能會(huì)生產(chǎn)多種產(chǎn)品，且產(chǎn)品采用不同的裝配模式或者不同的配置。同時(shí)，各種機(jī)器人和自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備越來(lái)越多的引入到未來(lái)實(shí)際的生產(chǎn)中，這些設(shè)備也產(chǎn)生了各種各樣海量的數(shù)據(jù)。

1.1數(shù)據(jù)量大

如果一個(gè)工廠的生產(chǎn)產(chǎn)能是每天幾萬(wàn)件，每個(gè)產(chǎn)品從最初的原料到最終的成品要經(jīng)過(guò)若干工序，每個(gè)工序后面還會(huì)有若干檢驗(yàn)工序，每個(gè)檢驗(yàn)工序都要檢測(cè)幾百個(gè)點(diǎn)的參數(shù)，一件產(chǎn)品從最初的原材料到最后的成品，將會(huì)產(chǎn)生成千上萬(wàn)條數(shù)據(jù)，這樣每天產(chǎn)生的需要去采集和處理的數(shù)據(jù)可能都會(huì)有上億條。這樣的數(shù)據(jù)量對(duì)采集和處理數(shù)據(jù)的能力都提出了很高的要求。

1.2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜

整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中所產(chǎn)生的大量的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)也會(huì)非常復(fù)雜，其中有些是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：能夠用數(shù)據(jù)或者同一的結(jié)構(gòu)來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù)；有些是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，即不能夠使用同一的數(shù)字或者模型來(lái)表達(dá)出的數(shù)據(jù)。從最新的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，現(xiàn)代制造企業(yè)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，有85%都已經(jīng)變?yōu)榱朔墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)只占到了15%左右。

1.3數(shù)據(jù)內(nèi)容結(jié)構(gòu)變化頻繁

從產(chǎn)品制造的整個(gè)生命周期來(lái)看，存在多個(gè)階段：產(chǎn)品的構(gòu)想階段、工程驗(yàn)證階段、設(shè)計(jì)驗(yàn)證階段、量產(chǎn)驗(yàn)證階段、量產(chǎn)階段。可能每隔一段時(shí)間就要對(duì)采集的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容作出變更。這種頻繁的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的采集和管理形成較大的困難。

2、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與新型非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，是指建立在關(guān)系模型上，所有數(shù)據(jù)都要符合特定的要求，具有遵循ACID原則的特點(diǎn)。非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)稱(chēng)為NOSQL，指那些分布式的，不遵循ACID原則的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)為非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)。現(xiàn)代離散制造業(yè)的質(zhì)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)為：海量、類(lèi)型復(fù)雜、多變化等，這種特點(diǎn)導(dǎo)致傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)很難去處理這些數(shù)據(jù)：

①管理困難。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之前需要先預(yù)定義數(shù)據(jù)表，在預(yù)定義好表和字段以后，才能把相應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)中。但是由于質(zhì)量數(shù)據(jù)的海量和多變性，導(dǎo)致很難去提前預(yù)定義好所有的字段和表。

②面對(duì)大數(shù)據(jù)量的性能困擾。在數(shù)據(jù)量特別大的時(shí)候，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的性能會(huì)急劇的下降，這個(gè)時(shí)候如果對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)做一些變更，比如創(chuàng)建或者刪除索引等工作，會(huì)變得非常困難，效率低。

③擴(kuò)展性能差。在數(shù)據(jù)庫(kù)的性能或者磁盤(pán)容量上出現(xiàn)問(wèn)題的時(shí)候，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在擴(kuò)展上顯得無(wú)能為力。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在性能的擴(kuò)展空間上是有限的。

3、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)

綜上所述，在智能制造時(shí)代，關(guān)系型很難去應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。新型的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始進(jìn)入了舞臺(tái)，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

①管理方式靈活。因?yàn)榉顷P(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)僅要求數(shù)據(jù)符合特定的格式，對(duì)數(shù)據(jù)本身的內(nèi)容沒(méi)有特定的要求。所以這種特性給質(zhì)量數(shù)據(jù)的管理帶來(lái)了很大的靈活性。

②擴(kuò)展性能強(qiáng)。由于NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)采用的分布式的架構(gòu)，數(shù)據(jù)會(huì)被分散存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上。在數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)性能問(wèn)題的時(shí)候，可以通過(guò)增加數(shù)據(jù)庫(kù)的節(jié)點(diǎn)，輕松實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能的擴(kuò)充。

③強(qiáng)大的海量數(shù)據(jù)處理能力。因?yàn)镹OSQL采用特殊的分布式的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，且存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的模型更加的簡(jiǎn)單和直接。從上述分析中可以看到，新型的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在質(zhì)量數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)上有著明顯的優(yōu)勢(shì)。

4、基于NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應(yīng)用介紹

下面討論一種基于NOSQL數(shù)據(jù)平臺(tái)的CS架構(gòu)質(zhì)量數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。現(xiàn)代智能制造中存在著大量的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，這些數(shù)據(jù)采集設(shè)備可能為自動(dòng)檢測(cè)儀器、傳感器、掃描儀等。這些設(shè)備結(jié)構(gòu)一般分為兩塊：數(shù)據(jù)采集端，通過(guò)一些特定的工具和方法去采集數(shù)據(jù)；控制端，負(fù)責(zé)整個(gè)數(shù)據(jù)采集后的處理和上傳。所以，整個(gè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的架構(gòu)也分為兩塊：客戶端，通過(guò)在數(shù)據(jù)采集設(shè)備的控制電腦上安裝上傳所使用的軟件，來(lái)進(jìn)行上傳數(shù)據(jù)的管理和監(jiān)控；服務(wù)器端，在服務(wù)器端安裝配置相應(yīng)的程序和數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)接受和存儲(chǔ)通過(guò)客戶端上傳來(lái)的數(shù)據(jù)。由于整個(gè)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上要求兼容不同的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，所以，有必要預(yù)定好統(tǒng)一的生成數(shù)據(jù)的規(guī)則和格式。在NOSLQ系統(tǒng)中，通常使用JSON格式或者類(lèi)JSON格式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集到的數(shù)據(jù)按照一定的要求轉(zhuǎn)化成JSON的格式類(lèi)型，就可以完成數(shù)據(jù)的統(tǒng)一和準(zhǔn)備工作。定義好統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式以后，在數(shù)據(jù)采集設(shè)備的控制電腦上安裝相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集程序，該采集程序可以監(jiān)測(cè)到數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，一旦發(fā)現(xiàn)有需要的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，就可以把數(shù)據(jù)推送到指定的服務(wù)器端。在機(jī)器發(fā)生故障或者異常的時(shí)候，會(huì)提醒質(zhì)量管理人員進(jìn)行異常處理工作。整個(gè)數(shù)據(jù)的傳輸過(guò)程都是在Intranet的環(huán)境下進(jìn)行，良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和穩(wěn)定工作環(huán)境，可以保證傳輸過(guò)程的可控。

5、結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)研究分析離散制造質(zhì)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，指出了傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在智能制造時(shí)代的缺陷。同時(shí)，通過(guò)對(duì)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)分析，提出了非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在未來(lái)質(zhì)量管理上會(huì)得到充分應(yīng)用和發(fā)展。基于以上分析，提出了一種基于NOSQL的客戶端／服務(wù)器端架構(gòu)的數(shù)據(jù)采集方法，該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)的采集，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的完整、準(zhǔn)確、及時(shí)性，對(duì)于我國(guó)質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和管理具有理論和實(shí)踐意義。

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