"车间管控大数据平台需求解决方案及数据采集优化"

大数据平台与管控软件需求 在现代工业生产中，随着各行各业数据量的不断增加，对大数据的需求也越来越迫切。为此，大数据平台与管控软件应运而生。本文将对车间管控数据采集过程进行梳理，并提出解决方案。 车间管控数据采集的过程中存在一些特殊情况，比如两个相同设备发送相同信息。举例来说，设备Dev1X发送的数据Key值相同，分别为300和1000。这时，大数据平台的kafka、flink、Hive、MySQL和ePlant等组件会接收到两条相同的消息，但无法确定对应哪个设备。这就给设备数据的存储和应用带来了困扰。 为解决这一问题，我们需要在设备端定义数据发送格式，比如“P1Dev1X:300,P2Dev1X:1000”，在数据集中层进行车间映射后，再传输到大数据平台中。然而，即使进行了车间映射，上传上来的仍然是两条相同的消息，无法区分。因此，我们需要从数据源头进行控制。 当前的解决方案是将数据统一送入，然后在Twin处进行映射。为了实现这一方案，我们提出以下开发需求：首先，设备集中层需要定义多个数据接口，每个接口包含数据源IP地址、端口号、协议类型等信息，以适应多数据源的情况。若所有数据都在一个服务端，则通过数据顺序获取。其次，我们需要封装通信协议，比如OPC和MODBUS，构建链接库，由潘家庆和陈鑫昊负责具体实施。 此外，在大数据平台与管控软件的需求中，还需要考虑数据集中的需求。我们需要定义多个数据接口来满足不同的数据源需求，并确保数据的准确性和完整性。同时，我们需要封装OPC和MODBUS等通信协议，提供给张老师的人员使用。 综上所述，大数据平台与管控软件需求是一个复杂且关键的工作，需要在设备集中层、数据集中层和大数据平台之间进行协调和控制。通过对数据接口的定义和通信协议的封装，可以实现数据的准确采集和应用。同时，需要不断优化和改进现有的方案，以适应不断变化的数据需求，为工业生产提供更高效、智能的支持。