【愚公系列】2023年10月 智能制造理论篇-MES系统的数据建模

2024-01-22 01:40

本文主要是介绍【愚公系列】2023年10月 智能制造理论篇-MES系统的数据建模,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述

🏆 作者简介,愚公搬代码
🏆《头衔》:华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。
🏆《近期荣誉》:2022年CSDN博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主等。
🏆《博客内容》:.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。
🏆🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏

文章目录

  • 🚀前言
  • 🚀一、MES系统的数据建模
    • 🔎1.面向关联的分类数据单元模型
      • 🦋1.1 基础数据单元
      • 🦋1.2 订单数据单元
      • 🦋1.3 工艺数据单元
      • 🦋1.4 执行监控数据单元
      • 🦋1.5 质检数据单元
      • 🦋1.6 资源器具数据单元
    • 🔎2.复杂制造执行过程数据关联约束模型
      • 🦋2.1 全局数据约束
      • 🦋2.2 纵向数据约束
      • 🦋2.3 横向数据约束
  • 🚀感谢:给读者的一封信


🚀前言

数据模型的建立是指通过对业务实体、属性、关系等进行分析和抽象,构建出适合于特定应用场景的数据结构,以描述和管理数据的组织方式和规则。其目的是为了提高数据的可靠性、可维护性和可扩展性,同时能够更好地支持业务需求的实现。常用的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型、面向对象模型等。数据模型建立的过程中需要考虑多方面的因素,如数据的规模、复杂度、可用性、安全性等,同时要考虑到应用的需求和业务的变化,以确保数据模型能够满足长期稳定的业务需求。

🚀一、MES系统的数据建模

🔎1.面向关联的分类数据单元模型

针对制造执行过程数据种类繁多的特点,我们可以通过对数据进行分类处理,以建立清晰的数据结构模型。整个制造执行过程可以分析为包含多个数据实体,无论是业务环节还是这些环节中涉及的资源,都可以进行分类。基于这一发现,我们可以按照面向对象的原则构建制造执行过程中的各个元素对象,并在这些元素对象的基础上轻松实现制造执行数据的单元划分。

在全过程的分析中,制造执行涉及的元素对象包括人员、设备、订单、工艺、物料、工装模具等,我们可以将它们构建成数据实体,并进一步将这些数据实体归类,组成数据单元。这种方式有助于理清数据之间的关系,为建立清晰的数据结构模型提供了基础。

在这里插入图片描述

🦋1.1 基础数据单元

这包括在制造执行系统中必须提前维护的数据,供制造执行过程中引用。基础数据单元涵盖人员、设备、工种、工序(工作中心)、班组等信息。工序(工作中心)用于进一步分类管理设备,而班组用于更精细地分类管理人员。

🦋1.2 订单数据单元

订单是制造执行的核心,具有一定的组织结构,如"型号-批次-工号-订单"。订单可以根据生产需求分为执行批次,为了控制生产进度,调度人员需要编制订单调度计划,包括分配设备、工人,指定生产周期和开始时间。

🦋1.3 工艺数据单元

包含所有生产所需的工艺相关信息,包括结构化的工艺路线、详细的工艺文件、工序工时、检验标准以及订单生产准备信息。结构化的工艺路线是执行监控的基础,也是制定调度计划的依据。订单生产准备信息包括面向订单工序的物料、模具、工装等准备信息。

🦋1.4 执行监控数据单元

这是制造执行过程中最关键的数据单元,其中包括订单执行进度数据、物流周转数据、工票数据、随批单数据以及执行小批次数据。这些数据反映了车间生产现场的实时情况,对车间计划人员了解制造执行情况至关重要。工票和随批单是重要的制造执行过程表单,数据会不断流转和更新。执行小批次是针对制造执行过程的任务单元,用于记录制造执行的详细过程,特别适用于流水与离散混合生产模式的物料周转控制。

🦋1.5 质检数据单元

包含与质量检验相关的数据,包括自检、互检、专检流程所产生的数据,以及专检过程中的质检小批次数据。这些数据记录了质量检验的详细过程,对于确保产品质量至关重要。

🦋1.6 资源器具数据单元

除设备外,这包括制造资源,其管理程度可以根据车间需求进行精细化管理。如果需要精细化控制,可以完善资源器具数据单元中的数据,否则,数据的缺失不会影响其他数据单元。

通过清晰的数据分类和结构化,我们可以更好地管理和利用制造执行数据,确保生产过程的高效性和质量控制。

🔎2.复杂制造执行过程数据关联约束模型

制造执行数据不仅种类繁多,数据与数据之间的关系也错综复杂。通过对制造执行过程中数据实体的分析建立了分类数据单元,数据单元之间由于复杂的引用关系形成一个完整的数据网络。根据数据单元模型及其引用关系得出的完整制造执行数据关联的约束模型如图所示。
在这里插入图片描述
在分析制造执行数据关联约束模型时,我们可以发现数据单元之间存在关联约束,同时数据单元内部的数据实体之间也存在关联约束。这些数据单元组合在一起构成了完整的制造执行数据集,并在数据集内部存在约束控制。此外,从制造过程的全局控制角度来看,制造执行系统为了更方便地控制制造执行过程中的变量,通过全局配置的方式向数据集输入配置变量,以实现全局控制的目标。具体的约束分类如下:

🦋2.1 全局数据约束

全局数据约束是为了更方便地控制制造执行过程,通过系统配置的方式向制造执行数据集输入控制变量,以实现全局角度的制造执行过程控制。这些系统配置包括制造执行业务流程环节的配置和人员角色权限的配置等。通过全局系统配置,制造执行系统可以在不需要重新开发的情况下适应业务需求的变化,实现快速响应。全局约束是一种单向约束,只能从系统向数据集发出,而数据集不会对系统配置产生影响。

🦋2.2 纵向数据约束

纵向数据约束是由于数据单元之间的数据引用关联而产生的约束关系。由于一个数据单元可以引用多个数据单元的数据,因此纵向约束在约束范围上存在一对多的关联,即一个下游数据单元与多个上游数据单元之间存在约束。同时,多个数据单元也可以引用一个数据单元的数据,因此在约束范围上也存在多对一的关系,即多个下游数据单元与一个上游数据单元之间存在约束。纵向约束是一种双向约束,只要下游数据单元与上游数据单元存在约束关系,下游数据单元的数据变化会引起上游数据单元的数据变化,反之亦然。

🦋2.3 横向数据约束

横向数据约束是同一个数据单元内部的数据实体之间由于数据引用关联而产生的约束关系。一个数据实体可以引用多个数据实体的数据,因此在横向约束范围上存在一对多的关系,即一个下游数据实体与多个上游数据实体之间存在约束。同时,多个数据实体也可以引用一个数据实体的数据,因此横向约束在约束范围上也存在多对一的关系,即多个下游数据实体与一个上游数据实体之间存在约束。横向约束是一种反向约束,只要下游数据实体与上游数据实体之间存在约束关系,下游数据实体的数据变化会引起上游数据实体的数据变化,反之亦然。


🚀感谢:给读者的一封信

亲爱的读者,

我在这篇文章中投入了大量的心血和时间,希望为您提供有价值的内容。这篇文章包含了深入的研究和个人经验,我相信这些信息对您非常有帮助。

如果您觉得这篇文章对您有所帮助,我诚恳地请求您考虑赞赏1元钱的支持。这个金额不会对您的财务状况造成负担,但它会对我继续创作高质量的内容产生积极的影响。

我之所以写这篇文章,是因为我热爱分享有用的知识和见解。您的支持将帮助我继续这个使命,也鼓励我花更多的时间和精力创作更多有价值的内容。

如果您愿意支持我的创作,请扫描下面二维码,您的支持将不胜感激。同时,如果您有任何反馈或建议,也欢迎与我分享。

在这里插入图片描述

再次感谢您的阅读和支持!

最诚挚的问候, “愚公搬代码”

这篇关于【愚公系列】2023年10月 智能制造理论篇-MES系统的数据建模的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/631477

相关文章

canal实现mysql数据同步的详细过程

《canal实现mysql数据同步的详细过程》:本文主要介绍canal实现mysql数据同步的详细过程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的... 目录1、canal下载2、mysql同步用户创建和授权3、canal admin安装和启动4、canal

使用SpringBoot整合Sharding Sphere实现数据脱敏的示例

《使用SpringBoot整合ShardingSphere实现数据脱敏的示例》ApacheShardingSphere数据脱敏模块,通过SQL拦截与改写实现敏感信息加密存储,解决手动处理繁琐及系统改... 目录痛点一:痛点二:脱敏配置Quick Start——Spring 显示配置:1.引入依赖2.创建脱敏

基于Python实现一个简单的题库与在线考试系统

《基于Python实现一个简单的题库与在线考试系统》在当今信息化教育时代,在线学习与考试系统已成为教育技术领域的重要组成部分,本文就来介绍一下如何使用Python和PyQt5框架开发一个名为白泽题库系... 目录概述功能特点界面展示系统架构设计类结构图Excel题库填写格式模板题库题目填写格式表核心数据结构

Linux系统中的firewall-offline-cmd详解(收藏版)

《Linux系统中的firewall-offline-cmd详解(收藏版)》firewall-offline-cmd是firewalld的一个命令行工具,专门设计用于在没有运行firewalld服务的... 目录主要用途基本语法选项1. 状态管理2. 区域管理3. 服务管理4. 端口管理5. ICMP 阻断

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pandas实现数据concat拼接的示例代码

《pandas实现数据concat拼接的示例代码》pandas.concat用于合并DataFrame或Series,本文主要介绍了pandas实现数据concat拼接的示例代码,具有一定的参考价值,... 目录语法示例:使用pandas.concat合并数据默认的concat:参数axis=0,join=

C#代码实现解析WTGPS和BD数据

《C#代码实现解析WTGPS和BD数据》在现代的导航与定位应用中,准确解析GPS和北斗(BD)等卫星定位数据至关重要,本文将使用C#语言实现解析WTGPS和BD数据,需要的可以了解下... 目录一、代码结构概览1. 核心解析方法2. 位置信息解析3. 经纬度转换方法4. 日期和时间戳解析5. 辅助方法二、L

使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)

《使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)》字体设计和矢量图形处理是编程中一个有趣且实用的领域,通过Python的matplotlib库,我们可以轻松将字体轮廓... 目录背景知识字体轮廓的表示实现步骤1. 安装依赖库2. 准备数据3. 解析路径指令4. 绘制图形关键

Windows 系统下 Nginx 的配置步骤详解

《Windows系统下Nginx的配置步骤详解》Nginx是一款功能强大的软件,在互联网领域有广泛应用,简单来说,它就像一个聪明的交通指挥员,能让网站运行得更高效、更稳定,:本文主要介绍W... 目录一、为什么要用 Nginx二、Windows 系统下 Nginx 的配置步骤1. 下载 Nginx2. 解压