基于云制造的数据获取方法及系统

1.本发明涉及制造业生产数据处理领域，具体涉及基于云制造的数据获取方法及系统。


背景技术：

2.随着社会的发展，制造业的规模逐渐扩大，而在产品的制造过程中，所产生的数据海量化，可通过云端进行数据的存储和处理。目前，针对不同岗位的工作人员如何准确的获取需要的数据，一般数据采集后，由人工进行汇总，然后通过邮件转发至对应工作人员，或者通过人工上传至企业公共磁盘，由对应工作人员自行获取。
3.现有的制造业的数据获取需要通过人工汇总和转发，在数据获取过程中需要人工参与，其一会浪费人工成本，其二是人工汇总会存在数据不全，其三是人工转发会存在不够及时，导致相应工作人员不能进一步开展工作。公布号为cn110471976a的现有发明专利申请文献《一种用于生产过程数据监控管理的云平台系统》，云平台系统包括：基础数据管理系统、销售业务管理系统、生产业务管理系统、采购业务管理系统、仓库业务管理系统、质量业务管理系统以及财务业务管理系统。以及公布号为cn114169848a的现有发明专利申请文献《一种数字化工厂问题解决方法》该方法包括如下步骤：创建数字工厂管理系统；对系统边界进行梳理；利用构建岗位对象，将人员与岗位绑定；将任务执行相关的设备、工具、场地、物料等元素整合成为执行为人的最小单元；总结生产过程中的每个环节的经验、流程、方法；利用岗位、工站、指导说明书的联动关系形成管理规则信息，对整个生产制造过程进行管理；将管理过程中出现的问题进行快速记录并反馈至接收终端内；将特定信息作为工站注册到云平台系统中；对于信息进行加密。前述现有技术虽然采用了云平台系统以及生产管理问题自动反馈机制，但由于具体的岗位以及生产管理数据采集操作缺乏预处理的操作，同时数据访问方式单一，无法保证数据访问获取效率。
4.综上，现有技术存在依赖人工操作以及实时性较差的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题在于如何解决现有技术中依赖人工操作以及实时性较差的技术问题。
6.本发明是采用以下技术方案解决上述技术问题的：基于云制造的数据获取方法，包括：
7.s1、获取用户端的岗位名称，据以获取该用户端与制造数据相关联的岗位名称需求特征；
8.s2、根据岗位名称需求特征，将用户端的ip地址存至需求特征链接库；
9.s3、获取产品的制造数据，传输至云制造平台，以进行分类存储，其中，步骤s3包括：
10.s31、利用不少于2个的预置采集装置，采集各个制造流程的制造数据；
11.s32、将制造数据传输至对应的数据源数据库；
12.s33、使各预置采集装置，计算自身的通信传输速率以及存储空间，以得到可靠传输值；
13.s34、根据可靠传输值，计算平均可靠传输值；
14.s35、对各预置采集装置的可靠传输值进行排序，以得到中转传输节点，根据平均可靠传输值，利用其余的预置采集装置，将实时的制造数据发送至该中转传输节点，以将实时的制造数据传输至数据源数据库；
15.s4、利用用户端发送访问请求信息至需求特征链接库，据以转接至云制造平台中相应的数据源数据库，获取与岗位名称需求特征相对应的制造数据。
16.本发明通过采集装置将获取的制造数据经过预处理后，传输至云制造平台进行存储，在此过程中，直接通过采集装置进行制造数据从预处理，同时选取其中空闲、且通信传输速率和存储空间大小分别大于对应的阈值的采集装置作为中转传输节点，其他采集装置将实时的制造数据发送至该中转传输节点，由该中转传输节点将实时的制造数据传输至云制造平台，本发明取消制造业工作人员获取数据的中途的人工操作，保证了生产数据的全面汇总、以及生产数据获取的实时性，提高了制造数据管理和获取的效率，减少了操作成本。
17.在更具体的技术方案中，步骤s1包括：
18.s11、标记岗位名称；
19.s12、根据企业制造产品所产生的数据，分类处理制造数据；
20.s13、按照单位信息，为各个单位的制造数据，分别创建数据源数据库；
21.s14、标记数据源数据库；
22.s15、对岗位名称与数据源数据库进行对应操作，获取岗位名称需求特征；
23.s16、根据岗位名称需求特征，获取制造数据。
24.在更具体的技术方案中，步骤s2包括：
25.s21、获取用户端的ip地址以及用户端的需求特征，匹配处理需求特征与需求特征链接库中的需求特征类别，据以选取一致需求特征类别，将ip地址存至该一致需求特征类别从属的存储空间；
26.s22、在需求特征与需求特征链接库中的需求特征类别未成功匹配时，则生成并发送报错信息至预置管理后台供处理。
27.本发明通过用户端通过访问需求特征链接库，从而进入云制造平台获取相应的需求特征的制造数据，在此过程中，能够快速让用户端快速且及时的获取所要求的制造数据，从而不耽误工作进度。
28.在更具体的技术方案中，步骤s33包括：
29.s331、计算各预置采集装置自身的通信传输速率以及存储空间；
30.s332、对各预置采集装置，获取与数据源数据库所在的数据库服务器的传输距离；
31.s333、计算通信传输速率、存储空间以及传输距离，以得到可靠传输值。
32.在更具体的技术方案中，步骤s333中，利用下述逻辑处理通信传输速率、存储空间以及传输距离：
[0033][0034]
式中，cu表示通信传输速率，ru表示存储空间，u表示采集装置的编号；u＝1,2
…
v，v表示采集装置的总数,α、β、δ分别为预设系数因子。
[0035]
在更具体的技术方案中，步骤s34中，利用下述逻辑计算平均可靠传输值d：
[0036][0037]
在更具体的技术方案中，步骤s35包括：
[0038]
s351、根据可靠传输值，对各预置采集装置进行排序；
[0039]
s352、在可靠传输值大于平均可靠传输值时，将当前的预置采集装置作为中转传输节点；
[0040]
s353、使其余的预置采集装置，将实时的制造数据发送至该中转传输节点，以将制造数据传输至对应的数据源数据库。
[0041]
在更具体的技术方案中，步骤s3351中排序的操作方式包括：降序排序。
[0042]
在更具体的技术方案中，步骤s4包括：
[0043]
s41、特征链接库根据请求信息，获取并比对用户端ip地址；
[0044]
s42、在用户端ip地址匹配时，将该ip地址链接至云制造平台中，与岗位名称需求特征对应的制造数据从属的数据源数据库。
[0045]
本发明在前期通过机器学习模型输出岗位名称与所需要的制造数据的映射关系，即需求特征，并将用户端的ip地址存入需求特征链接库，能够使得未经过授权的ip地址的用户端访问云制造平台，在一定程度上保障了企业的制造数据的安全。
[0046]
在更具体的技术方案中，基于云制造的数据获取系统包括：
[0047]
需求特征获取模块，用以获取用户端的岗位名称，据以获取该用户端与制造数据相关联的岗位名称需求特征；
[0048]
ip获取存储模块，用以根据岗位名称需求特征，将用户端的ip地址存至需求特征链接库，ip获取存储模块与需求特征获取模块连接；
[0049]
分类存储模块，用以获取产品的制造数据，传输至云制造平台，以进行分类存储，分类存储模块与ip获取存储模块连接，其中，分类存储模块包括：
[0050]
制造数据采集模块，用以利用不少于2个的预置采集装置，采集各个制造流程的制造数据；
[0051]
制造数据传输模块，用以将制造数据传输至对应的数据源数据库，制造数据传输模块与制造数据采集模块连接；
[0052]
装置可靠传输值求取模块，用以使各预置采集装置，计算自身的通信传输速率以及存储空间，以得到可靠传输值；
[0053]
平均传输值求取模块，用以根据可靠传输值，计算平均可靠传输值，平均传输值求取模块与装置可靠传输值求取模块连接；
[0054]
分类传输存储模块，用以对各预置采集装置的可靠传输值进行排序，以得到中转传输节点，根据平均可靠传输值，利用其余的预置采集装置，将实时的制造数据发送至该中
转传输节点，以将实时的制造数据传输至数据源数据库，分类传输存储模块与平均传输值求取模块及装置可靠传输值求取模块连接；
[0055]
对应数据获取模块，用以利用用户端发送访问请求信息至需求特征链接库，据以转接至云制造平台中相应的数据源数据库，获取与岗位名称需求特征相对应的制造数据，对应数据获取模块与分类存储模块连接。
[0056]
本发明相比现有技术具有以下优点：本发明通过采集装置将获取的制造数据经过预处理后，传输至云制造平台进行存储，在此过程中，直接通过采集装置进行制造数据从预处理，同时选取其中空闲、且通信传输速率和存储空间大小分别大于对应的阈值的采集装置作为中转传输节点，其他采集装置将实时的制造数据发送至该中转传输节点，由该中转传输节点将实时的制造数据传输至云制造平台，本发明取消制造业工作人员获取数据的中途的人工操作，保证了生产数据的全面汇总、以及生产数据获取的实时性，提高了制造数据管理和获取的效率，减少了操作成本。
[0057]
本发明通过用户端通过访问需求特征链接库，从而进入云制造平台获取相应的需求特征的制造数据，在此过程中，能够快速让用户端快速且及时的获取所要求的制造数据，从而不耽误工作进度。
[0058]
本发明在前期通过机器学习模型输出岗位名称与所需要的制造数据的映射关系，即需求特征，并将用户端的ip地址存入需求特征链接库，能够使得未经过授权的ip地址的用户端访问云制造平台，在一定程度上保障了企业的制造数据的安全。本发明解决了现有技术中存在的依赖人工操作以及实时性较差的技术问题。
附图说明
[0059]
图1为本发明实施例1的基于云制造的数据获取方法基本步骤示意图；
[0060]
图2为本发明实施例1的需求特征获取具体步骤示意图；
[0061]
图3为本发明实施例1的产品制造数据获取及存储具体步骤示意图。
具体实施方式
[0062]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0063]
实施例1
[0064]
如图1所示，基于云制造的数据获取方法，包括以下基本步骤：
[0065]
步骤s1、获取用户端的岗位名称，输出该用户端关于制造数据的需求特征；
[0066]
如图2所示，在本实施例中，步骤s1还包括以下具体步骤：
[0067]
s11、标记岗位名称；
[0068]
在本实施例中，将岗位名称标记为gi，其中i表示岗位名称的编号；i＝1,2
…
n；其中n表示该企业所有岗位名称的总数目；
[0069]
s12、根据企业制造产品所产生的数据对获取的制造数据进行分类；
[0070]
在本实施例中，分类方法可以按照企业中能够产生制造数据的单位来分类，也就
是按照专门产生这个类型制造数据的单位来对获取的制造数据进行分类；
[0071]
s13、按照单位不同，为对应单位所获取的制造数据创建数据源数据库；
[0072]
在本实施例中，该数据源数据库存储的数据包括但不限于：对应单位制造产品所有的原始制造数据；
[0073]
在本实施例中，制造数据包括但不限于：产品制造过程中的设计数据、调试数据、测试数据、出入库数据；
[0074]
s14、标记数据源数据库；
[0075]
在本实施例中，将数据源数据库标记为sj，其中j表示数据源数据库的编号，j＝1,2
…
m，其中m表示企业数据源数据库的总数；
[0076]
s15、对应岗位名称和数据源数据库，获取岗位名称需求特征；
[0077]
在本实施例中，一个岗位名称可以对应一个或多个数据源数据库，同样，一个数据源数据库可以被一个或多个岗位名称的用户端访问；则岗位名称与数据源数据库之间的函数关系为gi＝f(sj)，即为岗位名称所对应的需求数据，即岗位名称的需求特征；其中f(sj)＝{s1，s2
…
sj
…
sm}；
[0078]
s16、根据岗位名称需求特征，获取制造数据；
[0079]
在本实施例中，当确定该用户端的岗位名称后，通过岗位名称需求特征，即可获取该岗位名称能够获取的制造数据；其中制造数据存放在数据源数据库中；
[0080]
步骤s2、根据用户端的需求特征，将用户端的ip地址存入至需求特征链接库；
[0081]
在本实施例中，本发明设置有需求特征链接库，该需求特征链接库包含多个需求特征类别，每个需求特征类别配置有存储空间；
[0082]
在本实施例中，获取上述用户端的ip地址和上述用户端所对应的需求特征，将该用户端的需求特征与需求特征链接库中含有的需求特征类别进行匹配，选取相同的需求特征类别，将该用户端的ip地址传输至该相同的需求特征类别所属存储空间，并进行存储；
[0083]
在本实施例中，将该用户端的需求特征与需求特征链接库中含有的需求特征类别进行匹配，若未匹配到相同的需求特征类别，则进行报错，同时将该报错信息发送至管理后台进行处理；
[0084]
步骤s3、获取产品的制造数据，传输至云制造平台进行分类存储；
[0085]
如图3所示，步骤s3还包括以下具体步骤：
[0086]
s31、针对产品的制造设置有一个或多个采集装置，进行各个制造流程的制造数据的采集获取；
[0087]
在本实施例中，因采集装置的类型不同，所获取的制造数据的格式也有所不同，制造数据的格式包括文字、图片、视频等；
[0088]
s32、将制造数据传输至对应数据源数据库；
[0089]
在本实施例中，各个采集装置设置有通信单元，将获取的制造数据通过通信单元传输至对应数据源数据库进行存储；
[0090]
s33、各个采集装置计算自身的通信传输速率和存储空间大小；
[0091]
在本实施例中，各个采集装置相互连接，各个采集装置计算自身的通信传输速率和存储空间大小；将通信传输速率和存储空间大小分别标记为cu和ru，其中u表示采集装置的编号；u＝1,2
…
v；其中v表示采集装置的总数；并获取各个采集装置距离数据源数据库所
在的数据库服务器的传输距离，并标记为lu；
[0092]
在本实施例中，根据计算公式：
[0093][0094]
获取编号为u的采集装置的可靠传输值；其中,α、β、δ分别为预设系数因子，根据经验所定；
[0095]
s34、计算平均可靠传输值；
[0096]
在本实施例中，对各个采集装置的可靠传输值进行平均计算，获取平均可靠传输值d，即：
[0097][0098]
s35、对各个采集装置的可靠传输值进行排序，得到中转传输节点，其他采集装置将实时的制造数据发送至该中转传输节点，以将实时的制造数据传输到数据源数据库；
[0099]
对各个采集装置的可靠传输值进行按照从大到小的顺序进行排列，将大于平均可靠值的可靠传输值的采集装置作为中转传输节点；其他采集装置将实时的制造数据发送至该中转传输节点，由该中转传输节点将实时的制造数据传输对应的数据源数据库；
[0100]
步骤s4、用户端发送请求访问信息至需求特征链接库，转接至相应的数据源数据库获取对应的制造数据。
[0101]
在本实施例中，需求特征链接库通过访问数据获取用户端的ip地址，将获取的ip地址与其存储的所有ip地址进行比对，若其中有相同的，则将该ip地址链接到云制造平台的相应需求特征的对应制造数据所属数据源数据库。
[0102]
综上，本发明通过采集装置将获取的制造数据经过预处理后，传输至云制造平台进行存储，在此过程中，直接通过采集装置进行制造数据从预处理，同时选取其中空闲、且通信传输速率和存储空间大小分别大于对应的阈值的采集装置作为中转传输节点，其他采集装置将实时的制造数据发送至该中转传输节点，由该中转传输节点将实时的制造数据传输至云制造平台，本发明取消制造业工作人员获取数据的中途的人工操作，保证了生产数据的全面汇总、以及生产数据获取的实时性，提高了制造数据管理和获取的效率，减少了操作成本。
[0103]
本发明通过用户端通过访问需求特征链接库，从而进入云制造平台获取相应的需求特征的制造数据，在此过程中，能够快速让用户端快速且及时的获取所要求的制造数据，从而不耽误工作进度。
[0104]
本发明在前期通过机器学习模型输出岗位名称与所需要的制造数据的映射关系，即需求特征，并将用户端的ip地址存入需求特征链接库，能够使得未经过授权的ip地址的用户端访问云制造平台，在一定程度上保障了企业的制造数据的安全。本发明解决了现有技术中存在的依赖人工操作以及实时性较差的技术问题。
[0105]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者
替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述方法包括：s1、获取用户端的岗位名称，据以获取该所述用户端与制造数据相关联的岗位名称需求特征；s2、根据所述岗位名称需求特征，将所述用户端的ip地址存至需求特征链接库；s3、获取产品的制造数据，传输至云制造平台，以进行分类存储，其中，所述步骤s3包括：s31、利用不少于2个的预置采集装置，采集各个制造流程的所述制造数据；s32、将所述制造数据传输至对应的数据源数据库；s33、使各所述预置采集装置，计算自身的通信传输速率以及存储空间，以得到可靠传输值；s34、根据所述可靠传输值，计算平均可靠传输值；s35、对各所述预置采集装置的所述可靠传输值进行排序，以得到中转传输节点，根据所述平均可靠传输值，利用其余的所述预置采集装置，将实时的所述制造数据发送至该所述中转传输节点，以将实时的所述制造数据传输至所述数据源数据库；s4、利用所述用户端发送访问请求信息至所述需求特征链接库，据以转接至所述云制造平台中相应的所述数据源数据库，获取与所述岗位名称需求特征相对应的所述制造数据。2.根据权利要求1所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s1包括：s11、标记所述岗位名称；s12、根据企业制造产品所产生的数据，分类处理所述制造数据；s13、按照单位信息，为各个单位的所述制造数据，分别创建数据源数据库；s14、标记所述数据源数据库；s15、对所述岗位名称与所述数据源数据库进行对应操作，获取所述岗位名称需求特征；s16、根据所述岗位名称需求特征，获取所述制造数据。3.根据权利要求1所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s2包括：s21、获取所述用户端的ip地址以及所述用户端的所述需求特征，匹配处理所述需求特征与所述需求特征链接库中的需求特征类别，据以选取一致需求特征类别，将所述ip地址存至该所述一致需求特征类别从属的存储空间；s22、在所述需求特征与所述需求特征链接库中的需求特征类别未成功匹配时，则生成并发送报错信息至预置管理后台供处理。4.根据权利要求1所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s33包括：s331、计算各所述预置采集装置自身的通信传输速率以及存储空间；s332、对各所述预置采集装置，获取与数据源数据库所在的数据库服务器的传输距离；s333、计算所述通信传输速率、所述存储空间以及所述传输距离，以得到所述可靠传输值。5.根据权利要求4所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s333中，利用下述逻辑处理所述通信传输速率、所述存储空间以及所述传输距离：
式中，cu表示通信传输速率，ru表示存储空间，u表示采集装置的编号；u＝1,2
…
v，v表示采集装置的总数,α、β、δ分别为预设系数因子。6.根据权利要求4所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s34中，利用下述逻辑计算所述平均可靠传输值d：7.根据权利要求1所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s35包括：s351、根据所述可靠传输值，对各所述预置采集装置进行排序；s352、在所述可靠传输值大于所述平均可靠传输值时，将当前的所述预置采集装置作为中转传输节点；s353、使其余的所述预置采集装置，将实时的所述制造数据发送至该所述中转传输节点，以将所述制造数据传输至对应的所述数据源数据库。8.根据权利要求1所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s3351中所述排序的操作方式包括：降序排序。9.根据权利要求1所述的基于云制造的数据获取方法，其特征在于，所述步骤s4包括：s41、所述特征链接库根据所述请求信息，获取并比对用户端ip地址；s42、在所述用户端ip地址匹配时，将该所述ip地址链接至所述云制造平台中，与所述岗位名称需求特征对应的所述制造数据从属的所述数据源数据库。10.基于云制造的数据获取系统，其特征在于，所述系统包括：需求特征获取模块，用以获取用户端的岗位名称，据以获取该所述用户端与制造数据相关联的岗位名称需求特征；ip获取存储模块，用以根据所述岗位名称需求特征，将所述用户端的ip地址存至需求特征链接库，所述ip获取存储模块与所述需求特征获取模块连接；分类存储模块，用以获取产品的制造数据，传输至云制造平台，以进行分类存储，所述分类存储模块与所述ip获取存储模块连接，其中，所述分类存储模块包括：制造数据采集模块，用以利用不少于2个的预置采集装置，采集各个制造流程的所述制造数据；制造数据传输模块，用以将所述制造数据传输至对应的数据源数据库，所述制造数据传输模块与所述制造数据采集模块连接；装置可靠传输值求取模块，用以使各所述预置采集装置，计算自身的通信传输速率以及存储空间，以得到可靠传输值；平均传输值求取模块，用以根据所述可靠传输值，计算平均可靠传输值，所述平均传输值求取模块与所述装置可靠传输值求取模块连接；分类传输存储模块，用以对各所述预置采集装置的所述可靠传输值进行排序，以得到中转传输节点，根据所述平均可靠传输值，利用其余的所述预置采集装置，将实时的所述制造数据发送至该所述中转传输节点，以将实时的所述制造数据传输至所述数据源数据库，
所述分类传输存储模块与所述平均传输值求取模块及所述装置可靠传输值求取模块连接；对应数据获取模块，用以利用所述用户端发送访问请求信息至所述需求特征链接库，据以转接至所述云制造平台中相应的所述数据源数据库，获取与所述岗位名称需求特征相对应的所述制造数据，所述对应数据获取模块与所述分类存储模块连接。

技术总结
本发明提供基于云制造的数据获取方法及装置包括：获取用户端的岗位名称，输出该用户端关于制造数据的需求特征；根据用户端的需求特征，将用户端的IP地址存入至需求特征链接库；获取产品的制造数据，传输至云制造平台进行分类存储；用户端发送请求访问信息至需求特征链接库，转接至云制造平台获取对应的制造数据。本发明解决了依赖人工操作以及实时性较差的技术问题。的技术问题。的技术问题。


技术研发人员：曹骞 程军 吴其林 刘波
受保护的技术使用者：巢湖学院
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/14