一种车间移动信息分析平台及方法与流程

1.本发明涉及车间移动信息分析平台领域，具体涉及一种车间移动信息分析平台及方法。


背景技术：

2.总体来说，目前的生产过程执行管理系统(mes)移动平台制造领域中应用的阶段，涉及制造过程控制、材料处理、信息管理、设备维护等众多方面，开发了种类繁多的面向特定领域的专家系统、基于知识的系统和智能辅助系统，然而，随着研究与应用工作的深入，人们逐渐地认识到自动化程度的进一步提高依赖制造系统的自组织能力，研究工作还面临着一系列理论、技术和社会问题，问题的核心是“智能化”；一般说来，现代工业生产作为一个有机的整体要受技术(包括生产系统)、人(包括间接影响生产过程的社会群体)两方面因素的制约，从技术的角度来看，对于一个企业来说，市场预测、生产决策、产品设计、原料订购与处理、制造加工、生产管理、原料产品的储运、产品销售、研究与发展等环节彼此相互影响，构成产品生产的全过程，该过程的自动化程度取决于各环节的集成自动化(integrated automation)水平，而生产系统的自组织能力取决于各环节的集成智能(integrated intelligence)水平，目前，尚缺乏这种“集成”制造智能的技术，这也是目前“智能平台”的研究重点；
3.我国现阶段整车制造行业仍处于起步学习阶段，大部分工厂自动化程度并不高，生产线人工工位较多，且由于现场设备种类繁多，目前各大主机厂使用的中控系统很难把现场所有设备数据统一采集处理，另一方面传统的scada(supervisory control and data acquisition，即数据采集与监视控系统)通常是c/s(client/server)架构，服务器部署条件苛刻、整体架构笨重，数据访问复杂度高，交付后系统使用通常需要专人值守，现场信息传递到维修人员存在滞后，往往不能及时响应现场的生产状况，信息无法形成闭环；
4.而智能手机的兴起，进入移动互联网时代，移动互联网继承了移动随时随地随身和互联网分享、开放、互动的被称为下一代互联网web3.0，移动互联网业务的发展将成为继宽带技术后互联网发展的又一个推动力，并以移动应用固有的随身性、可鉴权、可身份识别等独特优势，为传统的互联网类业务提供了新模式。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是现阶段整车制造行业仍处于起步学习阶段，大部分工厂自动化程度并不高，生产线人工工位较多，且由于现场设备种类繁多，目前各大主机厂使用的中控系统很难把现场所有设备数据统一采集处理，本发明提供一种车间移动信息分析平台，本发明还提供一种车间移动信息分析方法，建立了更方便快捷简单易用的数据分析平台，从硬件体量上来说，减少的了服务器架构的复杂程度，现场设备层从原先的数据采集服务器，数据存储服务器、业务服务器以及双机热备等环节减少到基于车间网络，使用车间层网络构建系统数据采集硬件层，将原先的数据采集模式进行变更，采集到的数据由dmz层
的api服务接口进行加密后，上传到云服务器，降低了车间运维成本，同时本发明依托于现场实时数据而建立，与现场匹配度高，能直观展现现场实时数据及运行状态，大数据分析服务更是能精准地定位生产过程中的工艺缺陷和设备缺陷，用以解决现有技术导致的缺陷。
6.为解决上述技术问题本发明提供以下的技术方案：
7.第一方面，一种车间移动信息分析平台，其中，包含客户端、云服务器、数据存储模块、数据采集模块、控制器、数控机床、智能仪表；
8.所述数据采集模块分别与所述控制器、所述数控机床、所述智能仪表连接进行基本数据采集并将所述基本数据传输至所述数据存储模块，所述基本数据为汽车生产线制造过程弘的关键数据，主要是采集水、电、气等能耗数据，设备运行状态数据、报警信息数据、车间整体生产节拍、关键电机的驱动电流监控；
9.所述数据存储模块通过api服务接口与所述云服务器创建连接实现数据交互；
10.所述云服务器与所述客户端通过无线创建连接实现数据交互。
11.上述的一种车间移动信息分析平台，其中，所述数据采集模块通过opc数据采集协议或tel
‑
handle协议分别与所述控制器、所述数控机床、所述智能仪表连接进行所述基本数据的采集；
12.所述数据采集模块通过所述opc数据采集协议是本发明中最重要的一个底层数据来源，所述opc数据采集协议从现场不同的设备中读取数据并实时监控数据的变化，提供了对设备实时数据读写操作的接口，所述opc数据采集协议采用客户端模式或云服务器模式，在客户端和云服务器端都各自定义了统一的符合opc标准的接口，此接口具有不变特性；接口明确定义了客户同服务器间的com方式的通信机制，它是连接客户同服务器的桥梁和纽带，由设备开发出现场设备的访问接口(驱动及总线协议)，并将其封装到opc服务器中(硬件驱动模块)，通过opc标准接口实现与云服务器的数据交换，从而保证现场不同设备可以通过一种协议完成数据交互；
13.所述tel
‑
handle协议是对实现了标准电气协议整车厂的控制器采用报文的形式进行数据采集，该协议基于tcp/ip，采集云服务器和控制器通过协议定义好报文头和报文内容，解析不同报文类型数据，采用16进制数ascii码来传输，采集服务器解析成明文后写入数据存储模块，这种方式比opc的主动采集频率更快，响应更迅速；
14.所述数据采集模块内置有与所述数据存储模块连接的gateway模块，所述gateway模块用于将所述数据采集模块采集的所述基本数据写入所述数据存储模块，所述gateway模块动态监听数据采集服务上的数据变化，将数据进行存档，所述gateway模块是对上述数据采集方式的服务端实现方式；
15.所述api服务接口内置有data
‑
encrypt模块(数据读取与加密模块)，所述data
‑
encrypt模块用于对调出所述数据存储模块的数据进行加密并生成传输至所述云服务器的加密数据，因为数据最终流向是通往公网，为了防止数据的泄露，需要对数据进行脱敏加密处理，所述data
‑
encrypt模块采用aes加密算法进行加密，此种加密算法是一个不可逆过程，就是无论多大数据，经过算法运算后都是生成固定长度的数据,一般结果使用16进制进行显示；
16.所述云服务器内置有data
‑
decrypt模块，所述data
‑
decrypt模块用于接收所述加密数据并进行解密生成存储至所述云服务器中云数据库内的解密数据，所述data
‑
decrypt
模块将解密后的数据存入到所述云数据库中进行存档和进一步解构分析；
17.所述云数据库内置有data
‑
analytics模块，所述data
‑
analytics模块用于对所述云数据库内存储的数据进行重新解构分析生成解构分析数据，所述data
‑
analytics模块利用了python封装数据分析工具scikit
‑
learn，将数据从多个维度去重筛选出频次最高，时间最长的数据记录，把报警和产量增长曲线建立交叉连接，真正定位导致生产线效率低的原因；
18.所述云服务器还内置有data
‑
authorization模块，所述data
‑
authorization模块用于添加用户数据，所述data
‑
authorization模块通过在所述云数据库中的用户管理表中添加了角色、岗位管理等字段，当所述客户端初始化或每一次发起数据请求时，都会携带登录账户的token信息，包含授权和角色等，云端服务器识别请求字段信息，并响应对应账户的内容。
19.上述的一种车间移动信息分析平台，其中，所述data
‑
encrypt模块采用aes加密算法对所述数据存储服务器内调出的数据进行加密；
20.所述数据存储模块通过jdbc协议或odbc协议与所述gateway模块连接进行数据交互，所述jdbc协议或所述odbc协议能够解决异构数据库间的数据共享而产生的重复数据采集，对于车间已经存在的工控系统或工控软件，可以通过直连数据库开放的端口方式获取，避免了和设备的重复采集；
21.所述云数据库的web服务框架为python+django，用于与所述客户端创建连接进行数据传输，用于响应移动数据监控平台客户端的数据请求，从所述云数据库中分析并整合数据回传所述客户端，实现移动数据监控平台与所述云数据库的对接。
22.上述的一种车间移动信息分析平台，其中，所述客户端为手机app端或手机小程序端，所述手机app端或手机小程序端上设有导航菜单模块，所述导航菜单模块包含能量消耗功能模块、电机电流监控模块、报警信息模块、安全点检模块；
23.所述能量消耗功能模块用于展示车间水、电、气体的消耗总量和每一块单独的测量表读书，并通过每日的产量计算出单台车下线所消耗的平均能耗值，根据各个母排下挂载的设备从属关系以饼状图形式列出每根母排下的负载比率；
24.所述电机电流监控模块用于显示当前用户权限下的电机列表，根据设置好的预警值，云数据库如果收到某个电机超过预警阈值将以红色或黄色提醒，并在角标显示超限次数，当维修人员更换零件后可点击充值按钮恢复绿色状态；
25.所述报警信息模块用于以报警id、报警文本、开始结束时间、故障类型4个维度进行展现，被定位为关键故障(和故障类型相关)的信息将以红色显示，其他各类信息也有不同颜色代表；
26.所述安全点检模块用于以表单的形式呈现，安全员在现场发现安全隐患后，拍摄照片或视频上传到系统，填写好的表单提交到云数据库，每一条安全事项需要在对应负责人解决后再次提交到，云数据库会自动生成维护时间，审核人通过后该条目将在界面显示绿色，如需继续整改则显示黄色，未解决的显示为红色。
27.上述的一种车间移动信息分析平台，其中，所述手机app端或所述手机小程序端的界面显示是通过html5和native app(原生app)组合开发的，html5页面用于显示柱状图，饼状图等可视化界面，通过调用canvas组件，编写javascript来绘制图形，canvas提供的功能
更原始，适合像素处理，动态渲染和大数据量图形生成；用户交互和大量的表格数据展示通过原生app来实现，例如现场的设别报警信息，当查看整个车间大量历史数据时，html的运行效率远不如原生的recycler view(android端的列表组件)组件；替代list view和grid view，既可以加载列表也可以加载表格并且支持瀑布流这样高级的显示方式，ui(user interface/用户交互)交互更现代化，内置的垃圾回收机制能有效的防止大量数据渲染是导致的卡顿问题；
28.选用混合开发模式的另一个原因是因为本app还带有现场人员安全隐患排查功能，在安全人权巡检现场时需要调用摄像头来拍摄安全隐患照片并上传云数据库，安全员通过在app中填写表单，生成一份安全报告，包含了隐患信息，负责人信息，审核人信息，处理人信息，app上操完成后，云服务器通过校验将安全隐患推送给相应负责人来处理，对应人员并在处理完成后更新并提交信息
29.第二方面，一种车间移动信息分析方法，其中，包含以下步骤：
30.步骤a1：数据采集模块实时从车间内的控制器、数控机床、智能仪表采集基本数据并传输至数据存储模块；
31.步骤a2：云服务器通过api服务接口调取所述数据存储模块内部存储的基本数据；
32.步骤a3：客户端发送请求数据至云服务器；
33.步骤a4：云服务器根据请求数据将相应的基本数据传输至客户端；
34.步骤a5：客户端接收基本数据进行显示。
35.上述的一种车间移动信息分析方法，其中，步骤a1中所述数据采集模块通过opc数据采集协议或tel
‑
handle协议实时从车间内的控制器、数控机床、智能仪表监听并采集基本数据并传输至数据存储模块或通过所述gateway模块获取所述数据存储模块内已存储的基本数据，对于已经实现的电气协议，所述控制器可通过报文的形式主动上法数据至所述数据采集模块；
36.所述数据采集模块采集的基本数据由所述gateway模块传输至所述数据存储模块；
37.步骤a2中所述api服务接口通过java程序读取所述数据存储模块内的基本数据后封装成json数据并通过所述data
‑
encrypt模块加密成存储至云服务器的加密数据；
38.所述云服务器通过所述data
‑
decrypt模块对所述加密数据进行解密并生成存储至所述云服务器中所述云数据库内的解密数据；
39.所述云数据库通过所述data
‑
analytics模块对其内的数据进行重新解构分析生成解构分析数据；
40.在所述云服务器中架设基于python大数据处理以及分析服务，接收所述客户端数据请求，从所述云数据库中调取相应的基本数据并进行分析处理后响应请求，所述客户端接收基本数据并渲染用于界面。
41.上述的一种车间移动信息分析方法，其中，步骤a1中所述数据存储模块通过jdbc协议或odbc协议与所述gateway模块连接进行数据交互；
42.步骤a2中所述云数据库通过python+django的web服务框架与所述客户端创建连接进行数据传输。
43.上述的一种车间移动信息分析方法，其中，所述客户端的操作步骤如下：
44.步骤b1：云端服务器程序启动后，客户端通过web api主动发起请求启动，尝试连接云端服务器；
45.步骤b2：通过客户端进行用户登入，云服务器判断授权的用户信息，若匹配则登入成功，成功即可登入，并返回用户token信息；
46.步骤b3：用户在token信息内输入请求数据并发送至云服务器；
47.步骤b4：云服务器收到用户的请求数据处理生成传输至客户端的基本数据，客户端接收基本数据并进行显示，用户登入后，根据用户角色和岗位的不同，拥有不用的权限，通过鉴权模块，所述云服务器会返回给所述客户端不同的内容。
48.第三方面，一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第二方面中任一项所述方法的步骤。
49.随着云计算的普及，大数据分析的应用和html5技术的快速发展，越来越多的应用转向了浏览器模型，本发明属于移动监控平台，是基于移动设备(手机、平板等)的应用程序，因为web端的优势，选择以hybrid app(混合应用程序)混合开发模式，集成html5和native app(原生应用程序)的优点，具有良好用户交互体验和web app跨平台开发的优势，具体如下：
50.1.html5开发的内容可跨平台复用，对于在不同操作系统中节省了开发成本，而且将内容展示部分选择此开发模式可以将代码存储在云服务器端，根据用户的需求改变，每次只要更新云服务端代码即可，无需用户重新下载更新整套app；
51.2.native app开发的内容主要注重和用户的交互，使用系统原生api，响应速度更快(调用摄像头，传感器等)交互体验更流畅；
52.3.移动端应用能让车间维修人员信息随处可得，打开手机即可获取生产的实时信息，快速响应车间各种生产状况；
53.4.集成了车间所有重要设备的数据，能有效地展示出瓶颈工位，对于历史数据的汇总和分析对于后期优化产线提高生产效率提供了数据支撑。
54.依据上述本发明一种车间移动信息分析平台及方法提供的技术方案具有以下技术效果：
55.建立了更方便快捷简单易用的数据分析平台，从硬件体量上来说，减少的了服务器架构的复杂程度，现场设备层从原先的数据采集服务器，数据存储服务器、业务服务器以及双机热备等环节减少到基于车间网络，使用车间层网络构建系统数据采集硬件层，将原先的数据采集模式进行变更，采集到的数据由dmz层的api接口进行加密后，上传到云服务器，降低了车间运维成本，同时本发明依托于现场实时数据而建立，与现场匹配度高，能直观展现现场实时数据及运行状态，大数据分析服务更是能精准地定位生产过程中的工艺缺陷和设备缺陷；
56.其次通过基于python的历史大数据分析，能有效的解决由于车间上传的大量无效数据掩盖的实际问题，定位瓶颈工位，改善不合理的设备配置，提高生产效率；
57.最后，因为智能设备的普及，以app的形式查看能让员工随时随地实时了解产线状态，在手机app就能进行处理，形成完整的信息流。
附图说明
58.图1为本发明一种车间移动信息分析平台的结构示意图；
59.图2为本发明一种车间移动信息分析平台中数据推送流向图；
60.图3为本发明一种车间移动信息分析方法的整体流程架构图；
61.图4为本发明一种车间移动信息分析平台中权限管理的技术流程图；
62.图5为本发明一种车间移动信息分析平台中客户端的业务流程图；
63.图6为本发明一种车间移动信息分析平台中数据分析的技术流程图；
64.图7为本发明一种车间移动信息分析平台中安全点检的技术流程图；
65.图8为本发明一种车间移动信息分析平台中app的代码架构图。
66.其中，附图标记如下：
67.客户端101、云服务器102、数据存储模块103、数据采集模块104、控制器105、数控机床106、智能仪表107、api服务接口108。
具体实施方式
68.为了使发明实现的技术手段、创造特征、达成目的和功效易于明白了解，下结合具体图示，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的一部分实施例，而不是全部的实施例。
69.基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的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。
70.须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
71.同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
72.本发明中的名词解释：
73.api服务接口：application programming interface，应用程序接口；
74.gateway模块为数据网关模块；
75.data
‑
encrypt模块为数据加密模块，用于对数据进行加密；
76.data
‑
decrypt模块为数据接收与解密模块，用于对数据进行接收并解密；
77.data
‑
analytics模块为数据重构解析模块，用于对数据进行重构解析；
78.data
‑
authorization数据权限模块为数据权限模块，用于添加用户数据
79.jdbc协议：java database connectivity，java数据库连接；
80.odbc协议：open database connectivity，开放数据库连接；
81.opc数据采集协议：ole for process control工控数据标准协议；
82.tel
‑
handle协议：plc(控制器)和数据网关之间的报文协议，用于在数据网关上进行报文处理；
83.token信息为鉴权标志信息，包含请求标识、授权标识。
84.本发明的一较佳实施例是提供一种车间移动信息分析平台及方法，目的是建立了更方便快捷简单易用的数据分析平台，从硬件体量上来说，减少的了服务器架构的复杂程度，现场设备层从原先的数据采集服务器，数据存储服务器、业务服务器以及双机热备等环节减少到基于车间网络，使用车间层网络构建系统数据采集硬件层，将原先的数据采集模式进行变更，采集到的数据由dmz层的api服务接口进行加密后，上传到云服务器，降低了车间运维成本，同时本发明依托于现场实时数据而建立，与现场匹配度高，能直观展现现场实时数据及运行状态，大数据分析服务更是能精准地定位生产过程中的工艺缺陷和设备缺陷。
85.如图1所示，第一方面，第一实施例，一种车间移动信息分析平台，其中，包含客户端101、云服务器102、数据存储模块103、数据采集模块104、控制器105、数控机床106、智能仪表107；
86.数据采集模块104分别与控制器105、数控机床106、智能仪表107连接进行基本数据采集并将基本数据传输至数据存储模块103，基本数据为汽车生产线制造过程弘的关键数据，主要是采集水、电、气等能耗数据，设备运行状态数据、报警信息数据、车间整体生产节拍、关键电机的驱动电流监控；
87.如图2所示，数据存储模块103通过api服务接口108与云服务器102创建连接实现数据交互，api服务接口108会实时进行数据轮询判断基本数据是否有故障，当判断出基本数据内的数据有故障数据时，便通过云服务器102发送至客户端101进行后续操作；
88.云服务器102与客户端101通过无线创建连接实现数据交互。
89.上述的一种车间移动信息分析平台，其中，数据采集模块104通过opc数据采集协议或tel
‑
handle协议分别与控制器105、数控机床106、智能仪表107连接进行基本数据的采集；
90.数据采集模块104通过opc数据采集协议是本发明中最重要的一个底层数据来源，opc数据采集协议从现场不同的设备中读取数据并实时监控数据的变化，提供了对设备实时数据读写操作的接口，opc数据采集协议采用客户端101模式或云服务器102模式，在客户端101和云服务器102端都各自定义了统一的符合opc标准的接口，此接口具有不变特性；接口明确定义了客户同服务器间的com方式的通信机制，它是连接客户同服务器的桥梁和纽带，由设备开发出现场设备的访问接口(驱动及总线协议)，并将其封装到opc服务器中(硬件驱动模块)，通过opc标准接口实现与云服务器102的数据交换，从而保证现场不同设备可以通过一种协议完成数据交互；
91.tel
‑
handle协议是对实现了标准电气协议整车厂的控制器105采用报文的形式进行数据采集，该协议基于tcp/ip，采集云服务器102和控制器105通过协议定义好报文头和报文内容，解析不同报文类型数据，采用16进制数ascii码来传输，采集服务器解析成明文后写入数据存储模块103，这种方式比opc的主动采集频率更快，响应更迅速；
92.数据采集模块104内置有与数据存储模块103连接的gateway模块，gateway模块用于将数据采集模块104采集的基本数据写入数据存储模块103，gateway模块动态监听数据采集服务上的数据变化，将数据进行存档，gateway模块是对上述数据采集方式的服务端实现方式；
93.api服务接口108内置有data
‑
encrypt模块，data
‑
encrypt模块用于对调出数据存储模块103的数据进行加密并生成传输至云服务器102的加密数据，因为数据最终流向是通往公网，为了防止数据的泄露，需要对数据进行脱敏加密处理，data
‑
encrypt模块采用aes加密算法进行加密，此种加密算法是一个不可逆过程，就是无论多大数据，经过算法运算后都是生成固定长度的数据,一般结果使用16进制进行显示；
94.云服务器102内置有data
‑
decrypt模块，data
‑
decrypt模块用于接收加密数据并进行解密生成存储至云服务器102中云数据库内的解密数据，data
‑
decrypt模块将解密后的数据存入到云数据库中进行存档和进一步解构分析；
95.云数据库内置有data
‑
analytics模块(data
‑
analytics模块)用于对云数据库内存储的数据进行重新解构分析生成解构分析数据，data
‑
analytics模块利用了python封装数据分析工具scikit
‑
learn，将数据从多个维度去重筛选出频次最高，时间最长的数据记录，把报警和产量增长曲线建立交叉连接，真正定位导致生产线效率低的原因；
96.云服务器102还内置有data
‑
authorization模块，data
‑
authorization模块用于添加用户数据，data
‑
authorization模块通过在云数据库中的用户管理表中添加了角色、岗位管理等字段，当客户端101初始化或每一次发起数据请求时，都会携带登录账户的token信息，包含授权和角色等，云端服务器识别请求字段信息，并响应对应账户的内容。
97.上述的一种车间移动信息分析平台，其中，data
‑
encrypt模块采用aes加密算法对数据存储服务器内调出的数据进行加密；
98.数据存储模块103通过jdbc协议或odbc协议与gateway模块连接进行数据交互，jdbc协议或odbc协议能够解决异构数据库间的数据共享而产生的重复数据采集，对于车间已经存在的工控系统或工控软件，可以通过直连数据库开放的端口方式获取，避免了和设备的重复采集；
99.如图6所示，云数据库的web服务框架为python+django，用于与客户端101创建连接进行数据传输，用于响应移动数据监控平台客户端101的数据请求，从云数据库中分析并整合数据回传客户端101，实现移动数据监控平台与云数据库的对接。
100.如图5所示，上述的一种车间移动信息分析平台，其中，客户端101为手机app端或手机小程序端，手机app端或手机小程序端上设有导航菜单模块，导航菜单模块包含能量消耗功能模块、电机电流监控模块、报警信息模块、安全点检模块；
101.能量消耗功能模块用于展示车间水、电、气体的消耗总量和每一块单独的测量表读书，并通过每日的产量计算出单台车下线所消耗的平均能耗值，根据各个母排下挂载的设备从属关系以饼状图形式列出每根母排下的负载比率；
102.电机电流监控模块用于显示当前用户权限下的电机列表，根据设置好的预警值，云数据库如果收到某个电机超过预警阈值将以红色或黄色提醒，并在角标显示超限次数，当维修人员更换零件后可点击充值按钮恢复绿色状态；
103.如图7所示，报警信息模块用于以报警id、报警文本、开始结束时间、故障类型4个维度进行展现，被定位为关键故障(和故障类型相关)的信息将以红色显示，其他各类信息也有不同颜色代表；
104.安全点检模块用于以表单的形式呈现，安全员在现场发现安全隐患后，拍摄照片或视频上传到系统，填写好的表单提交到云数据库，每一条安全事项需要在对应负责人解
决后再次提交到，云数据库会自动生成维护时间，审核人通过后该条目将在界面显示绿色，如需继续整改则显示黄色，未解决的显示为红色。
105.如图8所示，上述的一种车间移动信息分析平台，其中，手机app端或手机小程序端的界面显示是通过html5和native app(原生app)组合开发的，html5页面用于显示柱状图，饼状图等可视化界面，通过调用canvas组件，编写javascript来绘制图形，canvas提供的功能更原始，适合像素处理，动态渲染和大数据量图形生成；用户交互和大量的表格数据展示通过原生app来实现，例如现场的设别报警信息，当查看整个车间大量历史数据时，html的运行效率远不如原生的recycler view(android端的列表组件)组件；替代list view和grid view(android端的列表组件)，既可以加载列表也可以加载表格并且支持瀑布流这样高级的显示方式，ui(user interface/用户交互)交互更现代化，内置的垃圾回收机制能有效的防止大量数据渲染是导致的卡顿问题；
106.选用混合开发模式的另一个原因是因为本app还带有现场人员安全隐患排查功能，在安全人权巡检现场时需要调用摄像头来拍摄安全隐患照片并上传云数据库，安全员通过在app中填写表单，生成一份安全报告，包含了隐患信息，负责人信息，审核人信息，处理人信息，app上操完成后，云服务器102通过校验将安全隐患推送给相应负责人来处理，对应人员并在处理完成后更新并提交信息
107.如图3所示，第二方面，第二实施例，一种车间移动信息分析方法，其中，包含以下步骤：
108.步骤a1：数据采集模块104实时从车间内的控制器105、数控机床106、智能仪表107采集基本数据并传输至数据存储模块103；
109.步骤a2：云服务器102通过api服务接口108调取数据存储模块103内部存储的基本数据；
110.步骤a3：客户端101发送请求数据至云服务器102；
111.步骤a4：云服务器102根据请求数据将相应的基本数据传输至客户端101；
112.步骤a5：客户端101接收基本数据进行显示。
113.上述的一种车间移动信息分析方法，其中，步骤a1中数据采集模块104通过opc数据采集协议或tel
‑
handle协议实时从车间内的控制器105、数控机床106、智能仪表107监听并采集基本数据并传输至数据存储模块103或通过gateway模块获取数据存储模块103内已存储的基本数据，对于已经实现的电气协议，控制器105可通过报文的形式主动上法数据至数据采集模块104；
114.数据采集模块104采集的基本数据由gateway模块传输至数据存储模块103；
115.步骤a2中api服务接口108通过java程序读取数据存储模块103内的基本数据后封装成json数据并通过data
‑
encrypt模块加密成存储至云服务器102的加密数据；
116.云服务器102通过data
‑
decrypt模块对加密数据进行解密并生成存储至云服务器102中云数据库内的解密数据；
117.云数据库通过data
‑
analytics模块对其内的数据进行重新解构分析生成解构分析数据；
118.在云服务器102中架设基于python大数据处理以及分析服务，接收客户端101数据请求，从云数据库中调取相应的基本数据并进行分析处理后响应请求，客户端101接收基本
数据并渲染用于界面。
119.上述的一种车间移动信息分析方法，其中，步骤a1中数据存储模块103通过jdbc协议或odbc协议与gateway模块连接进行数据交互；
120.如图6所示，步骤a2中云数据库通过python+django的web服务框架与客户端101创建连接进行数据传输。
121.如图4所示，上述的一种车间移动信息分析方法，其中，客户端101的操作步骤如下：
122.步骤b1：云端服务器程序启动后，客户端101通过web api主动发起请求启动，尝试连接云端服务器；
123.步骤b2：通过客户端101进行用户登入，云服务器102判断授权的用户信息，若匹配则登入成功，成功即可登入，并返回用户token(请求标识)信息；
124.步骤b3：用户在token(请求标识)信息内输入请求数据并发送至云服务器102；
125.步骤b4：云服务器102收到用户的请求数据处理生成传输至客户端101的基本数据，客户端101接收基本数据并进行显示，用户登入后，根据用户角色和岗位的不同，拥有不用的权限，通过鉴权模块，云服务器102会返回给客户端101不同的内容。
126.第三方面，一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第二方面中任一项方法的步骤。
127.随着云计算的普及，大数据分析的应用和html5技术的快速发展，越来越多的应用转向了浏览器模型，本发明属于移动监控平台，是基于移动设备(手机、平板等)的应用程序，因为web端的优势，选择以hybrid app混合开发模式，集成html5和native app的优点，具有良好用户交互体验和web app跨平台开发的优势，具体如下：
128.1.html5开发的内容可跨平台复用，对于在不同操作系统中节省了开发成本，而且将内容展示部分选择此开发模式可以将代码存储在云服务器102端，根据用户的需求改变，每次只要更新云服务端代码即可，无需用户重新下载更新整套app；
129.2.native app开发的内容主要注重和用户的交互，使用系统原生api，响应速度更快(调用摄像头，传感器等)交互体验更流畅；
130.3.移动端应用能让车间维修人员信息随处可得，打开手机即可获取生产的实时信息，快速响应车间各种生产状况；
131.4.集成了车间所有重要设备的数据，能有效地展示出瓶颈工位，对于历史数据的汇总和分析对于后期优化产线提高生产效率提供了数据支撑。
132.例如，存储器可以包括随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、非易失性存储器或寄存器等；
133.处理器可以是中央处理器(central processing unit，cpu)等，或者是图像处理器(graphic processing unit,gpu)存储器可以存储可执行指令；
134.处理器可以执行在存储器中存储的执行指令，从而实现本文描述的各个过程。
135.可以理解，本实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者；
136.其中，非易失性存储器可以是rom(read
‑
onlymemory，只读存储器)、prom(programmablerom，可编程只读存储器)、eprom(erasableprom，可擦除可编程只读存储
器)、eeprom(electricallyeprom，电可擦除可编程只读存储器)或闪存。
137.易失性存储器可以是ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)，其用作外部高速缓存；
138.通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如sram(staticram，静态随机存取存储器)、dram(dynamicram，动态随机存取存储器)、sdram(synchronousdram，同步动态随机存取存储器)、ddrsdram(doubledatarate sdram，双倍数据速率同步动态随机存取存储器)、esdram(enhanced sdram，增强型同步动态随机存取存储器)、sldram(synchlinkdram，同步连接动态随机存取存储器)和drram(directrambusram，直接内存总线随机存取存储器)。本文描述的存储器205旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器205。
139.在一些实施方式中，存储器存储了如下的元素，升级包、可执行单元或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统和应用程序；
140.其中，操作系统，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务；
141.应用程序，包含各种应用程序，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序中。
142.本领域技术人员可以明白的是，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤能够以电子硬件、或者软件和电子硬件的结合来实现；
143.这些功能是以硬件还是软件方式来实现，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件；
144.本领域技术人员可以针对每个特定的应用，使用不同的方式来实现所描述的功能，但是这种实现并不应认为超出本技术的范围。
145.在本技术实施例中，所公开的系统、装置和方法可以通过其它方式来实现；
146.例如，单元或模块的划分仅仅为一种逻辑功能划分，在实际实现时还可以有另外的划分方式；
147.例如，多个单元或模块或组件可以进行组合或者可以集成到另一个系统中；
148.另外，在本技术实施例中的各功能单元或模块可以集成在一个处理单元或模块中，也可以是单独的物理存在等等。
149.应理解，在本技术的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术的实施例的实施过程构成任何限定。
150.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在机器可读存储介质中；
151.因此，本技术的技术方案可以以软件产品的形式来体现，该软件产品可以存储在机器可读存储介质中，其可以包括若干指令用以使得电子设备执行本技术实施例所描述的技术方案的全部或部分过程；
152.上述存储介质可以包括rom、ram、可移动盘、硬盘、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
153.综上，本发明的一种车间移动信息分析平台及方法，建立了更方便快捷简单易用
的数据分析平台，从硬件体量上来说，减少的了服务器架构的复杂程度，现场设备层从原先的数据采集服务器，数据存储服务器、业务服务器以及双机热备等环节减少到基于车间网络，使用车间层网络构建系统数据采集硬件层，将原先的数据采集模式进行变更，采集到的数据由dmz层的api服务接口进行加密后，上传到云服务器，降低了车间运维成本，同时本发明依托于现场实时数据而建立，与现场匹配度高，能直观展现现场实时数据及运行状态，大数据分析服务更是能精准地定位生产过程中的工艺缺陷和设备缺陷。
154.以上对发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，发明并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改做出若干简单推演、变形或替换，这并不影响发明的实质内容。