質量數據采集系統在離散制造業中的作用

在智能制造時代，質量數據具有數量大，結構模式復雜，變化多的特點，如果沒有合理的質量數據采集方式，會造成質量管理的困難，增加質量管理成本。文章通過分析非關系型數據庫特點，得到非關系型數據庫是以后質量數據管理應用的重要工具的結論，最后介紹基于非關系型數據庫的C/S架構的 質量數據采集系統 應用的實現。



從上個世紀90年代以來，隨著改革開放政策的推進，中國慢慢成為了全世界的制造中心。但是中國在全球的制造價值鏈上仍處在比較低的位置上，中國可以算一個制造大國，不是制造強國，因為中國制造產品的普遍形象是低成本、低質量，一個重要的原因就是中國公司在質量管理的信息化程度不足。質量管理系統中最重要一塊內容是質量數據的采集，質量管理信息系統的基礎就是質量數據的采集、處理和應用。如何有效、及時、準確、智能地去采集這些數據，是需要重點解決基本問題。本文根據新時期離散制造業信息化和質量數據的特點，提出了基于新型的NOSQL數據庫系統的質量數據采集和處理解決方案。

1、離散制造業質量數據特點

離散制造，是相對于流程制造來說存在更多的不確定性和多選擇性。離散制造同一時間可能會生產多種產品，且產品采用不同的裝配模式或者不同的配置。同時，各種機器人和自動檢測設備越來越多的引入到未來實際的生產中，這些設備也產生了各種各樣海量的數據。

1.1數據量大

如果一個工廠的生產產能是每天幾萬件，每個產品從最初的原料到最終的成品要經過若干工序，每個工序后面還會有若干檢驗工序，每個檢驗工序都要檢測幾百個點的參數，一件產品從最初的原材料到最后的成品，將會產生成千上萬條數據，這樣每天產生的需要去采集和處理的數據可能都會有上億條。這樣的數據量對采集和處理數據的能力都提出了很高的要求。

1.2數據結構復雜

整個生產過程中所產生的大量的數據的結構也會非常復雜，其中有些是結構化數據：能夠用數據或者同一的結構來表達數據；有些是非結構化數據，即不能夠使用同一的數字或者模型來表達出的數據。從最新的統計結果來看，現代制造企業整個生產過程中產生的數據，有85%都已經變為了非結構化數據，結構化的數據只占到了15%左右。

1.3數據內容結構變化頻繁

從產品制造的整個生命周期來看，存在多個階段：產品的構想階段、工程驗證階段、設計驗證階段、量產驗證階段、量產階段。可能每隔一段時間就要對采集的數據的結構和內容作出變更。這種頻繁的數據結構的變化會對數據的采集和管理形成較大的困難。

2、關系型數據庫與新型非關系型數據庫的對比

傳統的關系型數據庫，是指建立在關系模型上，所有數據都要符合特定的要求，具有遵循ACID原則的特點。非傳統數據庫統稱為NOSQL，指那些分布式的，不遵循ACID原則的數據庫結構為非關系型的數據庫。現代離散制造業的質量數據的特點為：海量、類型復雜、多變化等，這種特點導致傳統的關系型數據庫很難去處理這些數據：

①管理困難。因為傳統的數據庫在存儲數據之前需要先預定義數據表，在預定義好表和字段以后，才能把相應的數據存儲進數據庫中。但是由于質量數據的海量和多變性，導致很難去提前預定義好所有的字段和表。

②面對大數據量的性能困擾。在數據量特別大的時候，傳統的關系型數據庫的性能會急劇的下降，這個時候如果對數據庫做一些變更，比如創建或者刪除索引等工作，會變得非常困難，效率低。

③擴展性能差。在數據庫的性能或者磁盤容量上出現問題的時候，傳統的數據庫在擴展上顯得無能為力。傳統的數據庫在性能的擴展空間上是有限的。

3、非關系型數據庫的特點

綜上所述，在智能制造時代，關系型很難去應對大數據的挑戰。新型的非關系型數據庫開始進入了舞臺，非關系型數據庫有以下幾個特點：

①管理方式靈活。因為非關系型數據庫實現數據存儲僅要求數據符合特定的格式，對數據本身的內容沒有特定的要求。所以這種特性給質量數據的管理帶來了很大的靈活性。

②擴展性能強。由于NOSQL數據庫采用的分布式的架構，數據會被分散存儲在不同的數據節點上。在數據庫出現性能問題的時候，可以通過增加數據庫的節點，輕松實現對數據庫性能的擴充。

③強大的海量數據處理能力。因為NOSQL采用特殊的分布式的存儲結構，且存儲數據的模型更加的簡單和直接。從上述分析中可以看到，新型的非關系數據庫對比關系數據庫在質量數據的處理和存儲上有著明顯的優勢。

4、基于NOSQL數據庫的質量數據采集系統應用介紹

下面討論一種基于NOSQL數據平臺的CS架構質量數據采集系統的實現。現代智能制造中存在著大量的數據采集設備，這些數據采集設備可能為自動檢測儀器、傳感器、掃描儀等。這些設備結構一般分為兩塊：數據采集端，通過一些特定的工具和方法去采集數據；控制端，負責整個數據采集后的處理和上傳。所以，整個數據采集系統的架構也分為兩塊：客戶端，通過在數據采集設備的控制電腦上安裝上傳所使用的軟件，來進行上傳數據的管理和監控；服務器端，在服務器端安裝配置相應的程序和數據庫，用來接受和存儲通過客戶端上傳來的數據。由于整個系統在設計上要求兼容不同的數據采集設備，所以，有必要預定好統一的生成數據的規則和格式。在NOSLQ系統中，通常使用JSON格式或者類JSON格式來存儲數據，把數據采集設備采集到的數據按照一定的要求轉化成JSON的格式類型，就可以完成數據的統一和準備工作。定義好統一的數據格式以后，在數據采集設備的控制電腦上安裝相應的數據采集程序，該采集程序可以監測到數據的產生，一旦發現有需要的數據產生，就可以把數據推送到指定的服務器端。在機器發生故障或者異常的時候，會提醒質量管理人員進行異常處理工作。整個數據的傳輸過程都是在Intranet的環境下進行，良好的網絡環境和穩定工作環境，可以保證傳輸過程的可控。

5、結語

本文通過研究分析離散制造質量數據的特點，指出了傳統的關系型數據庫在智能制造時代的缺陷。同時，通過對非關系型數據庫的特點分析，提出了非關系型數據庫在未來質量管理上會得到充分應用和發展。基于以上分析，提出了一種基于NOSQL的客戶端／服務器端架構的數據采集方法，該方法可以實現對質量數據的實時的采集，同時保證數據的完整、準確、及時性，對于我國質量數據采集和管理具有理論和實踐意義。

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