一种基于MES的在线卷烟质量数据自动化分析方法和系统与流程

一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法和系统
技术领域
1.本发明涉及卷烟数据分析领域，更具体地，涉及一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法和系统。


背景技术：

2.目前工业大数据平台的重要性愈发突出，急需一个卷烟烟支质量大数据管理分析平台进行统一管理。
3.目前存在的问题有：
4.1、卷烟综合测试台的型号、软件版本不一致，无法统一管理
5.卷烟厂卷接包车间目前所使用的卷烟综合测试台采购年代不一，操作系统、软、硬件版本型号等均不一致，没有一个统一的大数据管理平台对各种型号规格的卷烟综合测试台进行统一的数据采集、存储和管理。随着工业4.0推进，工业大数据平台的重要性愈发突出，因此急需一个烟支质量大数据管理平台进行统一管理。
6.2、无法远程实时获取烟支质量数据
7.目前，卷烟厂卷接包车间卷烟综合测试台产生的烟支质量数据结果均保存在本地计算机上，没有实现远程、实时的检验结果查询。例如：操作工在完成一批次的卷烟检验后，并不能实时获得检验结果，而是需要到卷烟综合测试台上的本地计算机对烟支质量检验结果进行打印。一方面，操作工不能够在操作机台上实时获得检验结果，另一方面，管理者也不能够实时监控各机组的卷烟质量数据情况。因此，需要一个大数据库管理平台能够实现远程对多台卷烟综合测试台检验结果的实时查询。
8.3、不能对多个机台、多个牌号跨时间段进行大数据分析
9.保存在卷烟综合测试台本地计算机上的烟支质量数据目前有归集到一个统一的大数据管理平台进行存储和分析。例如：对同一牌号的卷烟进行跨机台、跨时间段对比分析；对同一台机组、同一牌号的卷烟进行跨时间段对比分析。烟支质量大数据分析对于提升卷烟质量、设备运行稳定性有着重要指导意义，因此，将原本单机保存的烟支质量数据进行统一的数据归集、存储和分析具有迫切的必要性。
10.现有技术中公开一种卷烟质量检验数据分析系统与方法，包括若干个用于对卷烟进行拍摄的拍摄相机，所述拍摄相机电连接有中央控制器，所述中央控制器设置有计算机控制系统，所述计算机控制系统电连接有储存器、若干个缺陷反馈显示器和若干个位于拍摄相机下方的缺陷剔除机构；所述控制系统包括图像处理单元、数据分析单元、数据反馈单元、报表生成单元；所述储存器包括标准质量储存模块和检测数据储存模块。该方案依然只是单一车间下使用，无法形成大数据进行统一管理。


技术实现要素：

11.本发明的首要目的是提供一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法，实现无纸化、可视化、远程自动化监控卷烟物理指标数据。
12.本发明的进一步目的是提供一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析系统。
13.为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
14.一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法，包括以下步骤：
15.s1：收集卷烟质量源数据；
16.s2：对所述卷烟质量源数据进行预处理；
17.s3：将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验；
18.s4：将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略；
19.s5：根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表。
20.优选地，步骤s1中收集卷烟质量源数据，具体包括：
21.确定烟支质量指标参数，所述烟支质量指标参数包括克重、圆周、吸阻和长度，收集各卷烟厂卷接包车间的卷烟综合测试台检测到的烟支质量指标参数作为卷烟质量源数据。
22.优选地，步骤s2中对所述卷烟质量源数据进行预处理，具体包括：
23.s2.1：收集平台技术需求；
24.s2.2：根据所述平台技术需求，卷烟质量源数据的清洗策略；
25.s2.3：对卷烟质量源数据进行数据清洗，对因检测过程中，因设备问题导致的空白数据进行填充和去重，并对清洗完毕的卷烟质量源数据进行统一格式的重排的重命名。
26.优选地，步骤s3中将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验，具体包括：
27.将清洗完毕的卷烟质量源数据传输至服务器，并设置校验程序，检查卷烟质量源数据是否完整传输。
28.优选地，步骤s4中将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略，具体包括：
29.将校验无误的卷烟质量源数据完整导入mysql数据库中，分别根据机台号、生产时间、生产牌号三大类进行可视化展示，运用vue.js和element ui对界面进行可视化编程。
30.优选地，步骤s4中还对超出卷烟质量指标范围的数据设置报警程序，当数据超出卷烟质量指标范围时，进行报警。
31.优选地，步骤s5中根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表，具体包括：
32.根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表，包括月度分析报表、机台分析报表和单次取样分析报表，同时采用echarts插件形成可视化图形，根据分析报表分析制定相关的项修检修策略。
33.优选地，步骤s5前，还包括步骤s6：在虚拟服务器上部署并分配带宽及计算机算力资源，采用flask架构，设置完毕后使用负载测试软件进行压力测试，监测系统的响应速度及资源负载情况，根据响应是否及时来合理调整带宽及算力资源；
34.编写日志系统，记录平台报错日志和数据库报错代码，模拟恶意登录和非法访问，包括但不限于xss、sql注入和访问劫持，查看日志系统是否有相关记录，最后，对程序代码和数据库进行原始备份，对备份报错部分的代码进行重新审核和编写，备份完成后将平台系统进行生产模式正式上线。
35.优选地，步骤s5前，还包括步骤s7：机台操作工以30分钟为间隔对各机台烟支进行轮询检测并传输至服务器，对后台流量数据进行实时监测，确认是否出现异常报错或者网络拥塞，监测平台所采集的卷烟质量数据是否异常，如果有异常数据出现，则告知相关机台的维修人员，对相应机台进行停机排查并修复。
36.一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析系统，所述系统应用上述所述的基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法，所述系统包括：
37.收集模块，所述收集模块用于收集卷烟质量源数据；
38.预处理模块，所述预处理模块用于对所述卷烟质量源数据进行预处理；
39.传输校验模块，所述传输校验模块将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验；
40.可视化模块，所述可视化模块将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略；
41.分析模块，所述分析模块根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表。
42.与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
43.本发明解决了卷接包车间内自检数据的缺失(mes系统无法保存全部自检数据)，增加了卷烟烟梗数据的录入通道，采用了新型的吸阻统计方法；增加了多种数据月度统计方法，对比以前的人工手动统计，减少了人力消耗，提高了数据的准确性，排除了人员导致的计算错误；充分考虑多牌号生产需求及不同测试台的个性化差异，在原始数据的收集中采用了多种数采方式，保证了数据的完整性及多样性；在对照现有的mes系统数据量比较庞大，展示响应比较慢的缺点中，从底层数据库重新统一建立一套新的自检数据库，专门用于管理每天大量的自检数据，存储及读取响应时间大大减少，解决了机台人员由于无法长时间离开正在运行的设备而导致不能在mes中直接读取数据查看。
附图说明
44.图1为本发明的方法流程示意图。
45.图2为本发明的系统模块示意图。
具体实施方式
46.附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
47.为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
48.对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
49.下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
50.实施例1
51.本实施例提供一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
52.s1：收集卷烟质量源数据；
53.s2：对所述卷烟质量源数据进行预处理；
54.s3：将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验；
55.s4：将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略；
56.s5：根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表。
57.本实施例以卷烟厂目前的mes信息系统为基础，增加自检数据自动采集、数据对比分析统计、卷烟机烟梗数据录入统计、卷接包车间新型吸阻分析统计方法，围绕如何实现减少人工录入错误、统计误差和提高数据分析效率，以高效率、高准确、高质量地完成数据统计分析工作为目标，对各关键模块的研究与设计，该方法用于自动采集卷烟厂卷接包车间综合测试台的卷烟物理指标数据，实现无纸化、可视化、远程自动化监控卷烟物理指标数据。
58.实施例2
59.本实施例提供一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
60.s1：收集卷烟质量源数据；
61.s2：对所述卷烟质量源数据进行预处理；
62.s3：将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验；
63.s4：将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略；
64.s5：根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表。
65.步骤s1中收集卷烟质量源数据，具体包括：
66.确定烟支质量指标参数，所述烟支质量指标参数包括克重、圆周、吸阻和长度，收集各卷烟厂卷接包车间的卷烟综合测试台检测到的烟支质量指标参数作为卷烟质量源数据。
67.步骤s2中对所述卷烟质量源数据进行预处理，具体包括：
68.s2.1：收集平台技术需求；
69.s2.2：根据所述平台技术需求，卷烟质量源数据的清洗策略；
70.s2.3：对卷烟质量源数据进行数据清洗，对因检测过程中，因设备问题导致的空白数据进行填充和去重，并对清洗完毕的卷烟质量源数据进行统一格式的重排的重命名。
71.步骤s3中将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验，具体包括：
72.将清洗完毕的卷烟质量源数据传输至服务器，并设置校验程序，检查卷烟质量源数据是否完整传输。
73.步骤s4中将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略，具体包括：
74.将校验无误的卷烟质量源数据完整导入mysql数据库中，分别根据机台号、生产时间、生产牌号三大类进行可视化展示，运用vue.js和element ui对界面进行可视化编程。
75.步骤s4中还对超出卷烟质量指标范围的数据设置报警程序，当数据超出卷烟质量指标范围时，进行报警。
76.步骤s5中根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表，具体包括：
77.根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表，包括月度分析报表、机台分析
报表和单次取样分析报表，同时采用echarts插件形成可视化图形，根据分析报表分析制定相关的项修检修策略。
78.实施例3
79.本实施例提供一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
80.s1：收集卷烟质量源数据；
81.s2：对所述卷烟质量源数据进行预处理；
82.s3：将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验；
83.s4：将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略；
84.s5：根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表。
85.步骤s5前，还包括步骤s6：在虚拟服务器上部署并分配带宽及计算机算力资源，采用flask架构，设置完毕后使用负载测试软件进行压力测试，监测系统的响应速度及资源负载情况，根据响应是否及时来合理调整带宽及算力资源；
86.编写日志系统，记录平台报错日志和数据库报错代码，模拟恶意登录和非法访问，包括但不限于xss、sql注入和访问劫持，查看日志系统是否有相关记录，最后，对程序代码和数据库进行原始备份，对备份报错部分的代码进行重新审核和编写，备份完成后将平台系统进行生产模式正式上线。
87.步骤s5前，还包括步骤s7：机台操作工以30分钟为间隔对各机台烟支进行轮询检测并传输至服务器，对后台流量数据进行实时监测，确认是否出现异常报错或者网络拥塞，监测平台所采集的卷烟质量数据是否异常，如果有异常数据出现，则告知相关机台的维修人员，对相应机台进行停机排查并修复。
88.实施例3
89.一种基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析系统，如图1所示，所述系统应用实施例1至实施例3所述的基于mes的在线卷烟质量数据自动化分析方法，所述系统包括：
90.收集模块，所述收集模块用于收集卷烟质量源数据；
91.预处理模块，所述预处理模块用于对所述卷烟质量源数据进行预处理；
92.传输校验模块，所述传输校验模块将预处理后的卷烟质量源数据传输至服务器并进行校验；
93.可视化模块，所述可视化模块将校验无误的卷烟质量源数据完整导入数据库中，并制定数据分类的可视化策略；
94.分析模块，所述分析模块根据数据库中采集到的数据形成大数据分析报表。
95.相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
96.附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
97.显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。