數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)流程生產(chǎn)線的云服務(wù)

李 客，代 風(fēng)

(1.中信重工機(jī)械股份有限公司，洛陽 471039；2.礦山重型裝備國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，洛陽 471039；3.浙江大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，杭州 310027)

隨著云平臺(tái)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，以工業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)成為各行業(yè)智能化發(fā)展和價(jià)值挖掘的重點(diǎn)，國家出臺(tái)一系列指導(dǎo)文件，并實(shí)施重大專項(xiàng)予以支持，云平臺(tái)、云計(jì)算、云制造、云服務(wù)不僅成為專家學(xué)者研究的重點(diǎn)[1]，也成為各個(gè)行業(yè)降本增效、提升企業(yè)形象、推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要手段。在生產(chǎn)制造向制造服務(wù)、智能制造發(fā)展時(shí)，設(shè)備全生命周期管控得到企業(yè)重視，借助物聯(lián)網(wǎng)和云平臺(tái)實(shí)施云服務(wù)很好地提升了設(shè)備服役階段價(jià)值增值。在學(xué)術(shù)界，云平臺(tái)與云計(jì)算研究建立了理論體系，在各行業(yè)也得到快速應(yīng)用，云服務(wù)作為智能化發(fā)展的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，專家學(xué)者在服務(wù)模型、服務(wù)機(jī)制、資源調(diào)度、組合與優(yōu)化、安全、評(píng)價(jià)、計(jì)費(fèi)等通用技術(shù)與機(jī)理進(jìn)行了深入研究[2]，基本路線在于虛擬化資源與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，構(gòu)建新的服務(wù)模式，一些企業(yè)也在某些領(lǐng)域開展了應(yīng)用實(shí)踐，但由于諸多因素的影響，大平臺(tái)弱化了服務(wù)功能與用戶需求，小平臺(tái)資源與模式單一，功能有限，行業(yè)發(fā)展差異很大，尤其是在對專業(yè)服務(wù)需求較多的流程生產(chǎn)，因?yàn)榈乩矸植挤稚?、設(shè)備種類多、工藝復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大、需求煩瑣等各種因素的影響，成為目前研究與應(yīng)用的薄弱領(lǐng)域。

1 流程生產(chǎn)線數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

在化工、建材等行業(yè)大規(guī)模連續(xù)流程生產(chǎn)線中，生產(chǎn)工藝與過程控制高度集成的特征尤為明顯，在質(zhì)量得到控制的基礎(chǔ)上，產(chǎn)量成為影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵要素。這種流程生產(chǎn)線設(shè)備種類繁多，復(fù)雜程度很高。生產(chǎn)物料與介質(zhì)包含固、液、氣、熱等多種形態(tài)，物理變化與化學(xué)變化交叉，工藝過程狀態(tài)波動(dòng)較大，在生產(chǎn)中，設(shè)備狀態(tài)與維護(hù)、生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)匹配、離線信息反饋與工藝調(diào)整，成為工作人員主要工作。

復(fù)雜的設(shè)備、長流程的連續(xù)生產(chǎn)、多態(tài)勢的生產(chǎn)狀況，這些因素決定了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與生產(chǎn)控制需要集中進(jìn)行，各種在線檢測傳感器與數(shù)字儀表成為信息數(shù)字化的基礎(chǔ)，這些設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)通信集中到控制系統(tǒng)，正是基于這些設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備集成控制與安全運(yùn)行保障。

流程生產(chǎn)線數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)類型構(gòu)成復(fù)雜，設(shè)備數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過程中比較穩(wěn)定，反映了設(shè)備工作時(shí)關(guān)鍵參數(shù)狀態(tài)，如軸承溫度，電機(jī)電流，在生產(chǎn)條件不變時(shí)，波動(dòng)比較小，常用于設(shè)備健康狀況監(jiān)控。狀態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)表征了設(shè)備在生產(chǎn)過程中運(yùn)行狀況，如轉(zhuǎn)速，設(shè)備振動(dòng)，工作人員常用來監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行。工藝數(shù)據(jù)與生產(chǎn)過程和生產(chǎn)結(jié)果直接相關(guān)，數(shù)據(jù)是否合理匹配不僅影響生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性，還決定了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性，是操作人員重點(diǎn)調(diào)控?cái)?shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)變化帶有明顯的滯后性，形成復(fù)雜的耦合關(guān)系，大大增加了工作人員對設(shè)備與工藝狀態(tài)識(shí)別難度。

2 工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的云服務(wù)對生產(chǎn)運(yùn)維的提升

在這類流程生產(chǎn)線中，生產(chǎn)現(xiàn)場工作一類是設(shè)備維護(hù)，主要涉及巡檢和設(shè)備維修。巡檢根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)形成的定時(shí)、定點(diǎn)檢查制度，針對故障易發(fā)點(diǎn)，又缺少在線監(jiān)測信號(hào)，需要工人定時(shí)去查看；異常信號(hào)處理也是重要工作內(nèi)容，在某些重要設(shè)備上，或者某些設(shè)備的重要部位，會(huì)有信號(hào)通過網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)中傳遞，在集成控制系統(tǒng)中通過一些邏輯加以監(jiān)控，并設(shè)定預(yù)警閾值，如電機(jī)電流、軸承溫度等，當(dāng)監(jiān)控人員收到異常警示信號(hào)后，對信號(hào)源進(jìn)行復(fù)查，查找原因，開展維護(hù)。維修主要是針對設(shè)備故障，流程型生產(chǎn)線長時(shí)間連續(xù)生產(chǎn)(長達(dá)15 d不停機(jī))、大產(chǎn)量(每小時(shí)產(chǎn)量百噸～千噸)為主要特征，設(shè)備故障很容易造成整條生產(chǎn)線的停產(chǎn)，造成巨大的損失，因此設(shè)備故障搶修是一項(xiàng)重要的工作內(nèi)容，如果能夠早期發(fā)現(xiàn)潛在故障，做到有計(jì)劃停機(jī)、事前維修，會(huì)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

流程生產(chǎn)線另一類重要工作是控制，包括設(shè)備起動(dòng)與停止控制和工藝參數(shù)調(diào)節(jié)控制。生產(chǎn)線為了滿足流程化生產(chǎn)控制，一般設(shè)備信號(hào)監(jiān)控配置比較完善，信號(hào)通信比較集中，大量的數(shù)據(jù)通過通信模塊或者可編程序控制器(progranmmable logic controller，PLC)傳輸?shù)街锌胤植际娇刂葡到y(tǒng)(distributed control system，DCS)，建立設(shè)備信息數(shù)據(jù)庫，并把一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展示給控制人員，在設(shè)備狀況完好時(shí)，可通過人工遠(yuǎn)程啟、停設(shè)備，或者通過設(shè)定的邏輯一鍵啟動(dòng)(停止)所有設(shè)備，這些技術(shù)在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

工藝參數(shù)控制是為了生產(chǎn)合格的產(chǎn)品，控制各個(gè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，為生產(chǎn)系統(tǒng)提供所需要的介質(zhì)或者保持某種生產(chǎn)環(huán)境，比如控制設(shè)備轉(zhuǎn)速、壓力，調(diào)節(jié)供水、供氣、供熱量，形成溫度場、流體場等。工藝參數(shù)控制就是調(diào)節(jié)這些數(shù)據(jù)，形成穩(wěn)定的生產(chǎn)環(huán)境，保證產(chǎn)品質(zhì)量，在設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上達(dá)到目標(biāo)產(chǎn)量。生產(chǎn)工藝基于各種設(shè)備組成的系統(tǒng)，多種學(xué)科交叉，形成復(fù)雜的工況耦合，對控制人員要求很高，調(diào)控是否合理，關(guān)系到產(chǎn)品質(zhì)量、設(shè)備健康、生產(chǎn)效率、能耗高低等各種生產(chǎn)指標(biāo)。在這種大規(guī)模流程生產(chǎn)線上，了解各種設(shè)備、掌握復(fù)雜工藝的技術(shù)人員始終不能滿足需求。生產(chǎn)過程各種數(shù)據(jù)的匯合，快速變化，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人工分析能力，因此，生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)分析，并支撐設(shè)備維護(hù)與生產(chǎn)工藝調(diào)控，是制約流程生產(chǎn)能效提升的瓶頸。

流程型生產(chǎn)特點(diǎn)與性質(zhì)決定了設(shè)備與工藝研究不會(huì)成為企業(yè)的重點(diǎn)，生產(chǎn)企業(yè)借助設(shè)備廠家提供專業(yè)的服務(wù)來解決生產(chǎn)中遇到的問題，但這種溝通與服務(wù)是滯后的，而且信息與數(shù)據(jù)經(jīng)常是片面甚至缺失的，不僅效率低下，而且成本高昂。隨著物聯(lián)網(wǎng)與云平臺(tái)技術(shù)的快速發(fā)展，通過物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)專業(yè)工具，把異地不同的專家經(jīng)驗(yàn)與工業(yè)大數(shù)據(jù)相結(jié)合，轉(zhuǎn)為可視化結(jié)果，通過云平臺(tái)為生產(chǎn)企業(yè)提供服務(wù)，可以高效地為設(shè)備維護(hù)與生產(chǎn)控制提供專業(yè)的技術(shù)支持，解決維護(hù)與控制效率低下的問題。

云服務(wù)目標(biāo)具有多樣性，流程生產(chǎn)線所需要的服務(wù)具有較強(qiáng)的專業(yè)性，其基礎(chǔ)在于云平臺(tái)上各種專家系統(tǒng)對設(shè)備及生產(chǎn)信息數(shù)據(jù)的分析處理，云服務(wù)的優(yōu)勢在于平臺(tái)聚集了大量的專業(yè)資源與工具，多用戶共享，根據(jù)設(shè)備種類和生產(chǎn)工藝對數(shù)據(jù)分類處理，多源信息并行處理[3]，資源豐富，利用率高，能夠滿足不同用戶的個(gè)性化需求，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與智能化服務(wù)[4]，大大提升響應(yīng)速度。

生產(chǎn)線電氣系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、機(jī)械設(shè)備、物資供應(yīng)系統(tǒng)、工藝參數(shù)等性能狀態(tài)信息數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理，集中于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過互聯(lián)網(wǎng)接入端接入云平臺(tái)數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)情況直觀展現(xiàn)和數(shù)據(jù)同步傳輸，在此基礎(chǔ)上建立監(jiān)測與故障診斷、系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)智能調(diào)試、設(shè)備健康狀態(tài)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。如圖1所示為某立磨粉磨生產(chǎn)線數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)。

圖1 數(shù)據(jù)采集與傳輸Fig.1 Data acquisition and transmission

在研究設(shè)備靜態(tài)數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的策略基礎(chǔ)上，建立設(shè)備運(yùn)行特征數(shù)據(jù)庫、診斷系統(tǒng)專家知識(shí)庫、故障預(yù)測模型、診斷模型庫和系統(tǒng)業(yè)務(wù)模型。針對易發(fā)生故障的系統(tǒng)及關(guān)鍵零部件，進(jìn)行工作性能狀態(tài)數(shù)據(jù)與特征信號(hào)提取，通過云平臺(tái)專業(yè)處理功能模塊，調(diào)用數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)，分析設(shè)備的作業(yè)情況和性能變化，對設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估，異常狀態(tài)預(yù)警，在平臺(tái)上發(fā)布，如圖2所示。

圖2 云平臺(tái)數(shù)據(jù)處理中心Fig.2 Cloud platform data processing center

通過云端統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)與工業(yè)場景分類，把各種分析結(jié)果反饋給現(xiàn)場工作人員，為運(yùn)營與維護(hù)提供技術(shù)支持，如圖3所示。平臺(tái)集中部署的各種專業(yè)工具能夠滿足不同的用戶差異化云服務(wù)需求，突破時(shí)間、地域、類型的限制，良好的擴(kuò)展性能夠滿足不斷增加的個(gè)性化云服務(wù)需求。云服務(wù)的提供大大減少了用戶在基礎(chǔ)設(shè)施、軟件、專業(yè)人力方面的成本投入，用戶的聚集會(huì)不斷促進(jìn)云服務(wù)的專業(yè)水平和服務(wù)質(zhì)量的提升，催生更多的服務(wù)模型。

圖3 云服務(wù)系統(tǒng)Fig.3 Cloud service system

3 流程生產(chǎn)線云服務(wù)模式

在各種設(shè)備聚集的流程生產(chǎn)線，數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)接入物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，對于集中控制的系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集服務(wù)器完成對設(shè)備數(shù)據(jù)篩選、加工、發(fā)送至平臺(tái)；一些零散數(shù)據(jù)，或者獨(dú)立小控制系統(tǒng)，可用帶有網(wǎng)絡(luò)接口和4G通信功能的網(wǎng)關(guān)完成數(shù)據(jù)采集與傳輸至云平臺(tái)，建立歸檔數(shù)據(jù)庫，用于數(shù)據(jù)分析與服務(wù)。

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測未來趨勢，根據(jù)客戶的需求，對生產(chǎn)及設(shè)備運(yùn)行維護(hù)，以及生產(chǎn)管理提供各種決策支持?jǐn)?shù)據(jù)。云服務(wù)系統(tǒng)主要包含基礎(chǔ)設(shè)施(物理設(shè)備)服務(wù)、平臺(tái)服務(wù)和軟件服務(wù)三個(gè)層次[5-7]，所組成的云服務(wù)最終通過應(yīng)用發(fā)布和界面展現(xiàn)呈現(xiàn)給用戶。各種應(yīng)用功能基于物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)，根據(jù)實(shí)現(xiàn)功能的不同，每個(gè)應(yīng)用獨(dú)立進(jìn)行開發(fā)和部署[8],把不同用戶相近需求進(jìn)行聚類劃分，提供模塊化功能組件[9]，提高云服務(wù)通用性，服務(wù)架構(gòu)如圖4所示。

圖4 云服務(wù)架構(gòu)Fig.4 Cloud service architecture

整個(gè)系統(tǒng)總體上分為數(shù)據(jù)分析、設(shè)備維護(hù)、專家服務(wù)、系統(tǒng)管理、歷史記錄、輔助應(yīng)用六大功能模塊，也可以根據(jù)需求進(jìn)行功能擴(kuò)展，形成云服務(wù)集，這些功能可以靈活優(yōu)化組合，不同的企業(yè)根據(jù)所提供的數(shù)據(jù)范圍，以及業(yè)務(wù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)需求來選擇服務(wù)[10-11]。

數(shù)據(jù)分析是對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、匯總和分析，目前包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、運(yùn)行時(shí)長統(tǒng)計(jì)、能耗分析、產(chǎn)品質(zhì)量分析、運(yùn)行及效率統(tǒng)計(jì)分析等，生產(chǎn)各環(huán)節(jié)及信息通過數(shù)字化呈現(xiàn)，為生產(chǎn)決策提供參考，隨著數(shù)據(jù)的不斷積累和用戶需求的增加，該模塊的內(nèi)容會(huì)逐步增多。

設(shè)備維護(hù)是為設(shè)備維修人員提供技術(shù)支持，包括設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息的獲取，以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，對設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，異常信息提前預(yù)警，提供事前維護(hù)支持；支持系統(tǒng)遠(yuǎn)程調(diào)試，減少技術(shù)人員現(xiàn)場維護(hù)工作量；設(shè)備故障分析，協(xié)助維修人員定位故障點(diǎn)、查找故障原因等[12]，改變事故發(fā)生后被動(dòng)狀態(tài)，減少偶發(fā)停機(jī)因素。

專家服務(wù)是通過專業(yè)知識(shí)與專業(yè)工具相結(jié)合，對滿足知識(shí)庫和規(guī)則庫中某些條件的設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警(或故障)，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的有效監(jiān)控，也可以通過專家遠(yuǎn)程在線交互來解決疑難問題，有效彌補(bǔ)數(shù)據(jù)信息不足造成的規(guī)則缺失。知識(shí)庫、規(guī)則庫中的內(nèi)容在平臺(tái)運(yùn)行過程中可以根據(jù)生產(chǎn)現(xiàn)場實(shí)際工況進(jìn)行補(bǔ)充，其中知識(shí)的獲取在建立專家知識(shí)庫時(shí)非常重要，其任務(wù)是對該領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)知識(shí)建立理論模型與功能模塊[13]，依據(jù)現(xiàn)場工作人員在工作過程中積累的經(jīng)驗(yàn)，建立知識(shí)規(guī)則，然后將規(guī)則化的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)存入專家知識(shí)庫中，通過知識(shí)累積不斷擴(kuò)充和完善專家知識(shí)庫。通過對數(shù)據(jù)庫的調(diào)用，知識(shí)規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，識(shí)別不同工況下設(shè)備與工藝特征，對異常狀態(tài)發(fā)出警示，對故障提供分析結(jié)果。

系統(tǒng)管理是給平臺(tái)開發(fā)以及用戶管理員提供對系統(tǒng)的基本管理功能，包括權(quán)限管理、用戶管理、應(yīng)用管理等，對不同的人員開放功能權(quán)限，提供應(yīng)用和開發(fā)管理服務(wù)，以及平臺(tái)上多用戶管理。

歷史記錄包括故障記錄、預(yù)警記錄、維修/維護(hù)記錄、操作日志等，故障記錄和預(yù)警記錄都是由系統(tǒng)根據(jù)知識(shí)庫和規(guī)則庫自動(dòng)生成，也可以是專家遠(yuǎn)程會(huì)診記錄；維修/維護(hù)記錄用于對設(shè)備的操作信息進(jìn)行記錄；操作日志用于記錄用戶在系統(tǒng)中進(jìn)行的所有操作，包括登錄/登出、修改信息等行為，便于查詢歷史信息，歸類總結(jié)，規(guī)范和提升操作維護(hù)水平。該功能只提供給系統(tǒng)管理員使用。

輔助應(yīng)用包括需求定制、報(bào)表管理、個(gè)人設(shè)置等功能。輔助應(yīng)用既面向流程生產(chǎn)用戶，也可面向平臺(tái)提供者，通過平臺(tái)了解用戶需求，用戶使用率，即活躍程度，通過改進(jìn)來提升用戶體驗(yàn)。平臺(tái)應(yīng)用易擴(kuò)展，專業(yè)工具易集成，可以靈活地滿足不同需求。

4 云服務(wù)平臺(tái)總體設(shè)計(jì)

根據(jù)云服務(wù)需求分析，結(jié)合功能和性能設(shè)計(jì)方案，對流程生產(chǎn)云平臺(tái)總體架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，如圖5所示粉磨生產(chǎn)線云服務(wù)系統(tǒng)總體架構(gòu)，自下而上共分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、業(yè)務(wù)支撐層、業(yè)務(wù)模塊層和應(yīng)用層。

圖5 云服務(wù)系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.5 Overall architecture of cloud service system

在數(shù)據(jù)采集層，采用Axis2的WebService引擎，提供統(tǒng)一的對外開放的數(shù)據(jù)傳輸接口，接收來自不同流程生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析并以記錄的形式記錄到云端的數(shù)據(jù)庫中。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，對遠(yuǎn)程采集的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)一方面作為歷史數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫中，用于數(shù)據(jù)存檔和分析調(diào)用；另一方面經(jīng)過數(shù)據(jù)分析處理后形成面向各類應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)倉庫，用于各種實(shí)時(shí)應(yīng)用展示。此外，系統(tǒng)使用系統(tǒng)數(shù)據(jù)與配置信息數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)用戶信息、企業(yè)信息等系統(tǒng)數(shù)據(jù)和用戶的個(gè)性化配置記錄；使用緩存數(shù)據(jù)庫緩存常用的數(shù)據(jù)記錄，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層的讀寫性能。

在業(yè)務(wù)支撐層，平臺(tái)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問接口。在業(yè)務(wù)模塊提交讀寫請求時(shí)，對用戶權(quán)限進(jìn)行校驗(yàn)，并通過，對象關(guān)系映射機(jī)制完成對象模型與數(shù)據(jù)庫記錄之間的映射，規(guī)范了業(yè)務(wù)模塊對數(shù)據(jù)庫的讀寫操作。

在業(yè)務(wù)模塊層，根據(jù)功能設(shè)計(jì)的結(jié)果，將業(yè)務(wù)劃分為若干個(gè)相互獨(dú)立的業(yè)務(wù)模塊，并通過框架進(jìn)行管理，能夠自動(dòng)管理系統(tǒng)內(nèi)所有對象模型的屬性和依賴關(guān)系，并將用戶請求轉(zhuǎn)移至相應(yīng)的模塊進(jìn)行處理。各模塊接收到用戶請求后，通過內(nèi)部業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)訪問接口，完成指定的請求內(nèi)容，用戶可以對歷史數(shù)據(jù)趨勢進(jìn)行查詢。

在應(yīng)用層，系統(tǒng)根據(jù)、模型，將業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行組合，形成系統(tǒng)數(shù)據(jù)與配置信息管理和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)展示兩類應(yīng)用，并向系統(tǒng)管理員、技術(shù)人員和普通用戶三類企業(yè)人員開放，用戶主要通過瀏覽器對應(yīng)用層進(jìn)行訪問，因此采用面向網(wǎng)頁開發(fā)的技術(shù)組件。

人機(jī)交互界面，為用戶提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)展示(圖6)，作為用戶與云平臺(tái)進(jìn)行交互的載體，與專家系統(tǒng)進(jìn)行信息傳遞，實(shí)現(xiàn)用戶與平臺(tái)信息互通，記錄工作日志，選擇數(shù)據(jù)建立記錄檔案，提供各種數(shù)據(jù)組合分析個(gè)性化需求的自助操作。

圖6 信息交互界面Fig.6 Information interaction interface

5 結(jié)論

云平臺(tái)在物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展時(shí)代廣泛建立，工業(yè)生產(chǎn)需求與云服務(wù)體驗(yàn)成為平臺(tái)能否生存與發(fā)展的關(guān)鍵。流程型生產(chǎn)有相應(yīng)的地域輻射半徑，分布零散，生產(chǎn)線特性明顯，通過云平臺(tái)提供專業(yè)的云服務(wù)，逐漸發(fā)展成為制造服務(wù)新模式，解決了設(shè)備全生命周期的服役階段專業(yè)化技術(shù)服務(wù)滯后與欠缺的問題，能夠滿足智能制造時(shí)代企業(yè)數(shù)字化、智能化發(fā)展的需求，也是推動(dòng)流程生產(chǎn)企業(yè)由粗獷型生產(chǎn)向精細(xì)化生產(chǎn)轉(zhuǎn)型、提升企業(yè)競爭力重要途徑。