工业物联网
1.总体结构
工厂生产数据采集平台是基于工业4.0技术，目标是打造中国智造2025新标杆。整个系统使用了互联网技术，工控技术，物联网技术等多种技术，不但实现了工厂上层信息系统的管理，也实现了对工厂车间零散设备的联网共享，从而将整个工厂串联成一个有机的整体。
系统总体架构图如下：
系统包括平台信息服务系统与物联数据采集两部分。两部分之间采用集中与分布式结合的综合结构。 平台信息服务系统基于互联网技术，采用J2EE架构开发，可以实现全厂各个信息孤岛有机的结合在一起。 车间物联数据采集系统基于物联网技术和工控技术，是中心平台在车间执行生产任务的关键。系统从中心平台获取工单，参数等数据，可以独立运行，以保证生产的连续性，同时，透 明车间还用通过数据传输中间件，使用支持断点续传的方式向智慧工厂中心平台同步生产结果数据。
2.平台中心服务器
平台中心服务器，也就是平台的信息服务系统，是系统在工厂级别部署中心服务器。 中心平台功能包括： 1.提供与ERP,WMS等其他系统的接口，从ERP等系统获取工单BOM等数据 2.然后根据工单数据，向仓库发送物料拉动命令。 3.将工单下发到透明车间管控系统执行，并接收透明车间系统的生产结果数据。 4.提供冶炼参数模型管理功能，根据对车间生产结果数据统计分析的结果，完善冶炼参数模型，并下发到车间管控系统，由车间管控系统将参数模型在设备上进行执行。 5.提供工厂级别的系统监控功能，管理人员无需进入车间，即可获取产线实时生产状况与设备温度，压力，湿度等实时参数。 6.提供数据查询分析以及报表统计功能。
3.数据采集器
设备是工厂的核心所在，物联数据采集系统可以与多种不同类型的设备进行直连。包括工控机，各种类型PLC，数据采集器，扫描枪，无限数据采集终端，打印机，以及其他各种智能设备。连接方式支持以太网，RS232/RS485，USB，DIDO 等各种类型，通过与设备的直连，系统将整个工厂串联成一个有机整体，有效的将互联网技术应用到工业生产过程中，为工业4.0智慧工厂的实现打下坚实的基础。 物联数据采集系统实施时，针对单条产线或者多个产线，部署一个数据采集综合管控系统服务器。该服务器可以与产线中需要进行管控的设备进行直连，并进行数据和指令的交互。通过与设备的直接交互，物联数据采集系统可以将中心服务器的生产指令与质量参数等在设备上进行执行，做到真正意义上的制造过程执行的管理。同时，将生产过程结果数据从设备中采集出来，并同步到中心服务器，以供进一步分析使用。
4.车间物联数据采集器
设备是工厂的核心所在，以前的设备，都各自是一个独立的个体，透明车间综合管控系统使用工业物联网技术将车间零散的设备串联成一个有机的整体。车间物联数据采集系统提供了多样化的手段，可以与现场各种设备进行直连，包括工控机，各种类型PLC，数据采集器，扫描枪，无限数据采集终端，打印机，以及其他各种智能设备。连接方式支持以太网，RS232/RS485，USB，DIDO 等各种类型。
5.加工数据采集过程如下图所示
6.平台web服务器中心
服务器系统是整个数据采集系统的中心部分。系统总体采用三层业务架构，采取模块化的方法，最终的构建了一个稳定的，分布式的，可扩展的业务系统。系统总体架构图如下：
我们将系统定义为三层结构，数据存储，业务处理，使用终端。
数据存储：
我们根据业务数据处理的特点，将业务数据划分为生产配置数据库，生产数据数据库和分析决策数据库，对于生产数据数据库，因数据量过于庞大，所以采用多个数据库并行处理的方式，从而保障系统的海量数据处理能力，达到对业务的快速处理，以及强大的分析决策支持。
业务处理：业务处理是系统的业务核心层次，它提供和封装业务接口，供前台的使用终端调用。业务层的系统的运行平台是我们的工厂业务处理云平台中间件，通过云平台，可以让用户只关心自己的业务处理，而无需关心数据存在哪个数据库中，从而降低系统的使用复杂度。 中间件负责各子业务系统得加载和调用，中间件提供消息队列网络服务完成各自业务系统得接口，通过中间件的集群技术实现业务的快速，稳定，可扩展，另外所有的使用终端的业务调用都通过中间件进行。 业务处理模块包括生产进度管理业务，仓库物料呼叫业务，质量管控业务，设备管理业务，产线监控业务等。 决策分析系统实时的对在线交易数据进行分析，即时的将已完成的业务数据转移到在线分析数据库，并且根据最终的数据分析和报表的需求对数据进行抽取；该部分的设计思路是海量数据的处理，报表的准确性、实时性。统计报表平台是一个报表门户，主要提供系统数据查询、报表统计，以及外部的数据查询接口。该部分包括一个数据仓库（分析决策数据库）、数据分析抽取、报表平台。
使用终端：
使用终端分为几种类型： 使用PC的非车间工作人员；
使用手机，pad等Android终端的管理人员； 各个车间的物联数据采集系统； 外部接口系统（例如ERP系统）
关键技术处理
根据本系统的业务特点，在技术处理细节方面我们着重从以下的几个方面进行详细描述。
系统的安全，健壮、可扩展系
统具有可靠性与成熟度的保证，采用比较成熟、稳定的技术，保证系统运行的健壮性、稳定性，并有相应的容错处理手段。 将业务处理与系统平台保障分开。业务处理只需要关注当前子业务系统的业务逻辑处理就可以了；平台层次，我们使用中间件系统来达到目标，保障系统的分布式计算，以及支持集群的扩展性。 系统采用SOA的设计架构，将各子业务系统看作是各种服务，通过中间件提供基于标准以及松散耦合的服务的架构。各子业务系统对其它业务系统的调用都是一个Client请求Service的模型。子系统之间的接口仅仅处理大的数据流程，使得各处理环节相对独立，达到系统松耦合的要求。
中间件系统提供以下的服务：
分布式事务管理：跨多个数据库优化事务处理，无论采用什么访问协议，确保所有参与资源的数据完整性。 两阶段提交：自动跟踪事务处理参与者，确保所有数据库都准确更新，否则将"回滚"（roll-back)，即使组件出现故障，也能保证数据的完整性。
多重消息协议：提供同步、异步和会话式消息 API，支持异构平台。
事务队列：提供延时或处理各种事务的灵活性，可使分布式应用以异步、"较少连接"的方式协同工作。
事件代理：提供基于发布和订阅的程序设计模型的事务型事件系统。
资源管理：认证、授权和加密(LLE) 当跨网络部署应用系统时，可确保用户数据的保密性。支持公共密钥和数字签名，以及第三方安全产品的集成。 无限的伸缩性和可靠性：应用并行化 使应用能并行处理多个请求，并在不同的分布式节点上同时处理多个事务。
复制服务框架：在整个网络动态复制各种分布式应用，以实现最佳的性能和可靠性。
自动化负载管理和均衡：根据实时的系统负载提供自动化的服务复制，并跨所有可用资源动态均衡各种请求，始终确保很高的吞吐量。
海量数据的处理
系统运行的目标要求达到全工厂各个车间所有需要管控的设备连续24小时运行，一般加工数据可达到数亿条/天，如此的海量加工数据，如果采用一般的应用系统的处理方法，远远不能满足系统的运行需求，需要专门针对性量身定做出专门的海量数据处理方案。 在此，我们根据智慧工厂系统的业务特点，从以下三个方面进行处理：
数据库分离
将系统的数据划分为三类数据：生产配置数据，生产数据，决策分析数据，从物理上分开存储。生产配置数据库存储当前正在处理的业务的数据；生产数据是各个受管控车间在生产过程中产生的过程数据。决策分析数据库是在海量生产数据的基础上，抽取对决策分析有用的数据，单独存储。这样将数据的使用目的不同进行分开处理，可以从当前业务处理和历史统计查询都大大地提高了系统的响应速度。
生产数据数据库采用多数据库并行
对于生产数据，由于车间设备众多，所以，生产数据的数据量非常庞大，所以，采用多数据库并行的处理方式，根据各个车间的具体情况，将各个车间的海量生产数据分布到多个不同数据库中，降低对系统的访问压力，以保证数据统计查询的响应时间在一个合理范围内。
多级统计机制
从系统的统计查询方面，随着系统平稳的运行，已经累积了非常多的业务数据，这些业务数据需要对系统的运行状况，以及决策分析提供支持，为了能够快速的响应这些需求，我们提出了分级统计的处理思路。 分级统计的处理思想就是将海量的数据按照最终的报表要求，逐级统计，将一次的报表查询统计的操作分散到系统的日常运行中，这样可以将海量数据进行分散，每次系统需要进行统计的数据都是一部分的数据，系统可以快速的完成这部分的数据处理，避免在一次查询统计时的系统负荷。
快速的业务响应业务系统的快速响应是系统运行的一项基本的属性，是保障最大化工作效率的必要条件。我们根据对系统的分析总结，通过以下的几个方法来保障系统的快速业务响应。
双业务核心
根据业务处理的不同性质，我们将系统划分为产线业务处理和决策分析支持两大部分，两个部分相对独立。产线业务处理专注于产线生产相关业务的处理，主要的特点是并发事务处理多，实时性要求高。决策分析支持专注于系统统计、分析，以及报表，主要的特点是一次事务吞吐量大。
产线生产数据处理独立于业务系统
由于产线车间设备众多，产线生产数据的数据量异常庞大，我们将产线生产相关的自动化设备相关的处理和产线生产数据业务处理分开。产线生产控制系统处理不依赖于产线数据业务系统，可以独立完成，降低系统之间的数据交互以及服务请求次数，可以保障自动化设备不会因为业务系统处理不及时造成系统效率低下。
强大的分析决策支持
强大的分析决策支持离不开正确的业务模型建立，数据联机分析OLAP，以及强大的报表平台。通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构。每一个立方体描述了一个业务主题，例如品质、能耗、工时、OEE等。 报表支持B/S访问，用户可以在任意一台机器上访问报表门户系统，获取系统的报表。报表支持普通的表格输出，还支持图形报表的输出，可以集成到其他的业务系统中。另外报表数据可以导出为Excel，CVS文件，以及XML文件，方便报表数据的传输。 提供可视化的管理工具，可以管理报表的目录层次，另外系统的报表可以通过一个可视化的报表工具对报表的格式进行定制。
Web服务器
选型根据系统要求，使用方便性等方面综合考虑，我们选择IIS作为Web服务器。 Internet Information Services（IIS，互联网信息服务），是由微软公司提供的基于运行Microsoft Windows的互联网基本服务。IIS 是允许在公共Intranet或Internet上发布信息的Web服务器。 IIS是目前最流行的Web服务器产品之一，很多著名的网站都是建立在IIS的平台上。IIS提供了一个图形界面的管理工具，称为Internet服务管理器，可用于监视配置和控制Internet服务。IIS是一种Web服务组件，其中包括Web服务器、FTP(File Transfer Protocal）服务器、分别用于网页浏览、文件传输等方面，它使得在网络(包括互联网和局域网)上发布信息成了一件很容易的事。它提供ISAPI(Intranet Server API)作为扩展Web服务器功能的编程接口;同时，它还提供一个Internet数据库连接器，可以实现对数据库的查询和更新。
7.数据库中心系统要求
对于互联网应用，随着访问量的增加，当数据库数据量达到GB以上时将不可避免的面临数据库性能瓶颈的问题，因此在数据存储方案的选择上对应用的性能、后期扩展等方面将会有很大的影响。 数据库管理系统是以数据管理为核心，支持应用平台和维护的关键支撑环境，它对系统的数据安全性、可靠性和高效性运行起着决定性作用。 为了满足系统开放性原则，在选择大型数据库管理系统(DBMS)时应遵循以下的要求： 符合SQL标准的关系型数据库管理系统 支持“客户/服务器”体系结构
支持多种操作系统及多种硬件平台 支持多种网络操作系统及通信协议标准 支持分布式查询、分布式更新、分布式事务管理等分布式处理功能 具有良好的事务并发控制功能 具有较高级的安全性和保密性 支持友好的GUI人机界面 支持与其它数据库管理系统(DBMS)之间的连接 支持多媒体及面向对象的技术 支持各种数据类型及多国语言处理等功能 根据数据库选型的原则结合本系统平台的实际情况，我们建议本系统数据库系统应以市场流行的数据库管理系统为主，并尽可能采用同种数据库管理系统，以较好支持数据分布处理。同时，该系统的特点数据存储量大，要求数据检索速度快，最好还要支持全文检索。数据库选型不好，将会随着时间的推移，数据量的增加，随之检索速度呈几何基数下降。
数据库系统选型
从总体数据量，数据处理效率，系统经济性几个角度考虑，中心数据库我们采用MySQL数据库。
MySQL是最受欢迎的开放源码数据库管理系统，它由MySQL公司开发、发布并支持。MySQL服务器最初是为处理大型数据库而开发的，与已有的解决方案相比，它的速度更快。多年以来，它已成功用于众多要求很高的生产环境。MySQL始终在不断发展，目前MySQL服务器已能提供丰富和有用的功能。它具有良好的连通性、速度和安全性，这使得MySQL十分适合于访问Internet上的数据库。
开放性：MySql：能在所有主流平台上运行，包括 windows。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。 并行性：MySql具有优秀的并行性。可以将数据库拆分为独立子节点，多节点形成一个透明的数据库集群，任何数据操作都可在独立子节点执行也可多节点并行，每个操作在更小的子节点完成，性能更优。 安全性：MySql拥有GNU宽通用公共许可证。 性能：MySql可以脱离数据库自身性能限制，通过Dbshards数据拆分技术提高数据I/O性能。 客户端支持及应用模式：多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用odbc,jdbc,oci等网络客户连接 操作简便：MySql操作简单,同时提供gui和命令行，在windowsnt和unix下操作相同 使用风险：MySql长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。风险小。
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