实时数据采集系统方案
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数据采集系统设计方案数据采集系统是指通过一定的手段和工具,从各种数据源中采集和提取数据,并将其存储、分析和应用的一套系统。
以下是一个数据采集系统的设计方案:1. 系统目标和需求分析:明确系统的目标和需求,包括需要采集的数据类型、频率、来源等,以及对数据的存储、处理和分析的要求。
2. 数据源选择和接口设计:根据系统需求,选择适合的数据源,例如数据库、日志文件、API接口等。
设计和开发相应的接口,实现与数据源之间的数据交互。
3. 数据采集和提取:通过编写脚本或使用专业的数据采集工具,从数据源中获取数据,并对数据进行提取、清洗和转换。
4. 数据存储和管理:设计合适的数据存储结构,选择合适的数据库或其他存储方案,将采集到的数据进行存储和管理。
需要考虑数据安全性、可扩展性和性能等方面的要求。
5. 数据处理和分析:根据系统需求,对采集到的数据进行处理和分析。
可以使用数据挖掘、机器学习等技术对数据进行分析和建模,以提供有价值的信息和洞察。
6. 数据应用和展示:根据用户需求,将处理和分析后的数据应用到相应的业务场景中。
设计和开发相应的应用程序或接口,将数据以可视化的形式展示给用户,并提供相应的操作和交互功能。
7. 系统监控和优化:监控系统的运行状态和性能指标,及时发现和解决问题。
对系统进行优化,提高系统的稳定性、可用性和性能。
8. 安全和隐私保护:对系统中的数据进行安全保护,包括数据加密、访问控制等措施,确保数据的机密性和完整性。
同时,遵守相关法律法规,保护用户隐私。
以上是一个数据采集系统的基本设计方案。
根据具体的需求和情况,可能还需要做一些调整和扩展。
设计和开发过程中,需要充分考虑系统的稳定性、可扩展性、性能和安全性等方面的要求,以满足用户的实际需求。
智慧数据采集系统设计方案智慧数据采集系统(Intelligent Data Acquisition System)是一个集数据采集、传输、存储、处理和应用于一体的系统。
它利用各类传感器、网络通信技术和数据分析算法,能够实时地获取、处理和管理各种类型的数据,以支持分析、决策和控制等应用。
以下是一个智慧数据采集系统的设计方案:1.系统架构设计智慧数据采集系统的架构应包括前端感知层、传输层、数据处理和存储层、数据应用层。
前端感知层:通过各类传感器,对环境、设备、人员等进行数据采集,包括温度、湿度、压力、光照强度、位置等信息。
传输层:采用无线通信技术(如Wi-Fi、蓝牙、LoRaWAN 等)将前端感知层采集到的数据传输至数据处理和存储层。
数据处理和存储层:对传输层传输过来的原始数据进行处理、清洗和转换,然后存储到数据库中。
此层可以使用大数据处理技术(如Spark、Hadoop等)进行数据分析和处理。
数据应用层:根据不同需求,将处理后的数据用于进行各种应用,如数据分析、决策支持、监控控制等。
2.传感器选择与配置根据采集的数据种类和应用需求,选择适合的传感器进行数据采集。
例如,可以选择温湿度传感器、光照传感器、压力传感器、位置传感器等。
同时,需要对传感器进行合理的布置和配置,以确保数据的准确性和完整性。
3.数据传输选择合适的通信方式进行数据传输,根据数据传输的频率和距离来选择通信技术。
例如,可以使用无线通信方式将数据传输到数据处理和存储层,同时保证数据传输的稳定性、安全性和实时性。
4.数据处理和存储根据采集到的数据特性和应用需求,选择合适的数据处理和存储技术。
例如,可以使用关系数据库或者NoSQL数据库进行数据存储,使用大数据处理技术进行数据分析和处理。
5.数据应用根据应用需求,设计相应的数据应用模块。
例如,可以开发数据分析模块,对采集到的数据进行统计分析、趋势预测等;开发监控控制模块,实现对设备、环境等的实时监控和控制;开发决策支持模块,提供数据分析结果和决策建议等等。
数据采集系统设计方案摘要:本文为一份数据采集系统的设计方案,旨在提供一个高效、可靠的数据采集解决方案。
首先分析了数据采集的意义,接着介绍了系统的整体架构和各个模块的功能设计。
然后详细阐述了涉及到的技术选型和系统实施计划。
最后针对可能遇到的问题,提供了相应的解决方案。
通过本文提供的设计方案,可以有效地满足数据采集的需求,并提高数据的准确度和可用性。
一、引言数据采集是信息管理领域中非常重要的一环,能够帮助机构、企业等实现大规模数据的自动收集和整理。
而数据采集系统旨在解决数据采集过程中遇到的瓶颈和难题,并提供高效的数据采集工具。
本文旨在设计一个可靠、高效的数据采集系统,满足企业对数据采集的需求。
二、系统架构设计数据采集系统采用了分布式架构设计,包含四个关键的模块:数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、数据展示模块。
数据采集模块主要负责从多个数据源收集数据,并进行初步的清洗和整理。
采集模块需要支持多种数据采集方式,如爬虫采集、API采集、文件导入等,以确保能够覆盖不同数据源的采集需求。
此外,数据采集模块还需要具备实时采集和定时采集的功能,以满足不同采集频率的需求。
2. 数据存储模块数据存储模块负责将采集到的数据存储到数据库或者数据仓库中。
系统可以根据实际需求选择合适的存储技术,如关系型数据库、NoSQL数据库等。
数据存储模块还需要支持数据的备份和容灾,以确保数据的可靠性和安全性。
3. 数据处理模块数据处理模块对采集到的数据进行预处理和加工,以满足后续的分析和应用需求。
包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。
数据处理模块还需要支持自定义的数据加工规则,以满足不同业务场景下的数据需求。
数据展示模块负责将处理后的数据以可视化的形式展示给用户。
可以通过图表、报表、仪表盘等方式展示数据,以便用户能够直观地理解和分析数据。
三、技术选型1. 数据采集模块在数据采集模块中,可以选用Python作为主要的开发语言,利用其丰富的第三方库和成熟的爬虫框架进行数据采集工作。
数据采集系统实施方案一、引言。
随着信息化时代的到来,数据已经成为企业运营和决策的重要支撑。
而数据采集系统作为获取数据的重要手段,对于企业来说显得尤为重要。
本文将介绍数据采集系统的实施方案,旨在帮助企业高效地获取所需数据,提升运营效率和决策水平。
二、系统需求分析。
1. 数据获取需求,系统需要能够从各种数据源中获取数据,包括但不限于数据库、文件、接口等。
2. 数据清洗需求,获取的数据往往存在质量不一的情况,系统需要具备数据清洗功能,保证数据的准确性和完整性。
3. 数据存储需求,系统需要提供可靠的数据存储方案,确保数据安全和可靠性。
4. 数据分析需求,系统需要支持对采集的数据进行分析,提供数据可视化和报表功能,帮助企业进行数据决策。
三、系统实施方案。
1. 技术选型,针对数据采集系统的需求,我们选择采用成熟的数据采集工具,如Apache Nifi、Kettle等,结合企业自身的技术栈和业务需求进行选择。
2. 数据源接入,系统需要支持多种数据源的接入,因此需要针对不同的数据源编写相应的数据采集程序或脚本,确保数据能够被高效地获取。
3. 数据清洗与转换,获取的数据往往需要进行清洗和转换,以满足业务需求。
我们将采用数据清洗工具对数据进行清洗和转换,确保数据的质量和准确性。
4. 数据存储与管理,系统将数据存储在企业的数据仓库中,同时对数据进行管理和备份,确保数据的安全和可靠性。
5. 数据分析与报表,系统将提供数据分析和报表功能,帮助企业对数据进行分析和决策,提升运营效率和决策水平。
四、系统实施步骤。
1. 确定需求,与业务部门充分沟通,明确数据采集系统的需求和目标。
2. 技术选型,根据需求和企业实际情况,选择合适的数据采集工具和技术。
3. 系统设计,设计数据采集系统的架构和流程,包括数据源接入、数据清洗、数据存储和数据分析等环节。
4. 开发与测试,根据系统设计,进行数据采集程序和脚本的开发,同时进行系统的测试和调优。
以我给的标题写文档,最低1503字,要求以Markdown文本格式输出,不要带图片,标题为:实时数据采集系统方案# 实时数据采集系统方案---## 简介实时数据采集系统是一种用于实时监控和收集数据的系统,可以采集各种类型的数据,并提供实时的数据流。
本文将介绍一个基本的实时数据采集系统方案,包括系统架构、数据采集方式、数据处理和存储等内容。
## 系统架构实时数据采集系统的架构可以分为四个主要组件:数据源、数据采集器、数据处理和存储、数据消费者。
下面将详细介绍每个组件的功能和相应技术选型。
### 数据源数据源是指需要采集数据的设备或系统。
数据源可以是硬件设备,比如传感器、监控设备等;也可以是软件系统,比如日志、消息队列等。
在实时数据采集系统中,数据源通过数据采集器发送数据到数据处理和存储组件。
### 数据采集器数据采集器是实时数据采集系统的核心组件,负责从数据源中读取数据,并发送到数据处理和存储组件。
数据采集器需要支持多种通信协议,比如TCP/IP、MQTT等,以适应不同类型的数据源。
常用的数据采集器技术包括Fluentd、Logstash等,它们提供了丰富的插件和配置选项,方便用户根据实际需求进行定制。
### 数据处理和存储数据处理和存储组件负责对采集到的数据进行处理和存储。
数据处理包括数据清洗、转换、聚合等操作,以提高数据的质量和可用性。
数据存储可以选择关系型数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统等,具体选型取决于数据规模和访问模式。
在处理和存储数据时,也可以使用流处理框架,如Apache Kafka、Apache Flink等,以满足对实时性和扩展性的需求。
### 数据消费者数据消费者是实时数据采集系统的最终用户,它们可以是各种类型的应用程序,比如实时监控系统、数据分析平台等。
数据消费者从数据处理和存储组件中获取数据,并进行相应的处理和分析。
常用的数据消费者技术包括Elasticsearch、Kibana等,它们提供了强大的搜索和可视化功能,方便用户对数据进行探索和分析。
数据采集系统方案1. 引言数据采集是指通过各种手段收集、整理和记录各种类型的数据。
对于企业和组织来说,数据采集是非常重要的,它能够帮助企业做出准确的决策、分析市场趋势和优化业务流程等。
本文将介绍一个数据采集系统方案,该方案可以帮助企业高效、准确地采集和管理数据。
2. 方案概述本方案基于云计算平台,采用分布式架构实现数据采集和存储,并通过前端界面展示数据。
具体方案如下:•使用云服务器作为计算和存储资源,实现数据的采集和处理。
•采用分布式系统架构,将数据分散存储在不同的节点上,提高系统的可靠性和可扩展性。
•使用数据库管理系统存储和管理数据。
•通过前端界面展示数据,提供交互操作和数据分析功能。
3. 系统组成本系统包含以下几个组成部分:3.1 数据采集模块数据采集模块负责从各种数据源采集数据,并进行预处理和清洗。
具体功能包括:•支持多种数据源,如传感器设备、日志文件、数据库等。
•提供数据预处理和清洗功能,包括数据去重、数据格式转换等。
•支持自定义采集规则,可根据需求定制采集策略。
3.2 数据存储模块数据存储模块负责将采集到的数据存储到数据库中,并提供数据管理功能。
具体功能包括:•使用分布式数据库管理系统,实现数据的高可用和可扩展性。
•提供数据的存储和读取接口,支持对数据的增删改查操作。
•支持备份和恢复数据,保证数据的安全性和可靠性。
3.3 数据展示模块数据展示模块负责将存储在数据库中的数据展示给用户,并提供交互操作和数据分析功能。
具体功能包括:•设计用户友好的前端界面,展示数据表格、图表等形式。
•支持数据的搜索、过滤和排序功能,方便用户查找和分析数据。
•提供数据分析和统计功能,帮助用户做出准确的决策。
4. 技术实现本方案使用以下技术和工具实现:•云服务器:使用云计算平台提供的虚拟服务器,满足计算和存储需求。
•分布式数据库:使用开源的分布式数据库管理系统,如Cassandra、HBase等。
•数据采集工具:使用Python等编程语言编写数据采集脚本,实现数据采集和预处理功能。
数据采集系统解决方案
《数据采集系统解决方案》
在今天的信息时代,数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。
然而,要想有效利用数据来指导业务发展,企业需要一个高效、可靠的数据采集系统来获取各种信息。
在这个背景下,许多企业纷纷寻找数据采集系统解决方案,以应对日益增长的数据需求。
数据采集系统解决方案是一种完整的数据采集和处理解决方案,可以帮助企业更轻松地获取和处理各种数据。
它通常包括数据采集设备、数据传输和存储设备、数据处理和分析软件等组成部分。
通过这些设备和软件,企业可以实现对各种数据的实时、自动化采集,从而为决策和业务发展提供有力的支持。
数据采集系统解决方案的好处是显而易见的。
首先,它可以帮助企业节省大量的人力和时间成本。
相比人工采集数据,采集系统可以更快速地获取大量数据,并且可以实现全天候的自动化采集,从而大大提高数据采集的效率。
其次,它可以提高数据的准确性和可靠性。
通过自动化的数据采集过程,企业可以有效减少人为错误和数据丢失的风险,从而提高数据的质量和可信度。
最后,它可以帮助企业更好地利用数据来指导决策和业务发展。
通过数据采集系统解决方案,企业可以更快速地获取各种信息,并且可以通过数据分析来发现业务模式和发展趋势,从而更好地指导企业的发展方向。
总的来说,数据采集系统解决方案是企业在信息时代的重要利
器。
它可以帮助企业更轻松地获取和处理各种数据,并且可以为企业的决策和发展提供有力的支持。
因此,对于那些希望利用数据来推动业务发展的企业来说,寻找一个合适的数据采集系统解决方案至关重要。
数据采集系统解决方案引言在当今信息化时代,数据的采集和分析对于企业的发展至关重要。
为了更好地获取、管理和分析数据,需要建立一个可靠高效的数据采集系统。
本文将介绍一个基于云计算技术的数据采集系统解决方案。
背景随着互联网的快速发展,大数据对企业决策的价值日益凸显。
企业需要采集各种数据,包括用户行为数据、市场调研数据、生产销售数据等,以便更好地了解市场需求、优化产品设计和提升服务质量。
传统的数据采集方式繁琐且不稳定,需要人工不断地进行数据提取和整理,效率低且易出错。
解决方案为了解决传统数据采集方式存在的问题,我们提出了基于云计算技术的数据采集系统解决方案。
该方案基于现代化的计算资源,利用云计算平台提供的强大计算和存储能力,实现了高效、稳定、可扩展的数据采集系统。
系统架构该数据采集系统采用了分布式架构,包括以下几个组件:1.数据源:数据采集系统通过各种方式获取数据,可以是传感器、网络爬虫、数据库等。
2.数据收集器:数据收集器负责将采集到的数据进行初步处理,并发送到中央服务器。
3.中央服务器:中央服务器作为数据的集中存储和处理中心,在云端提供强大的计算和存储能力。
它负责接收、存储和管理采集到的数据,以及提供查询和分析接口供用户使用。
4.用户界面:用户界面是用户和数据采集系统之间的交互界面,用户可以通过界面对数据进行查询、分析和导出。
系统特点1.高可靠性:该系统采用分布式架构,数据在多个节点之间进行备份和冗余,确保数据的安全性和可靠性。
在节点故障时,系统能够自动切换到备份节点,不会丢失数据。
2.高扩展性:采用云计算平台提供的资源,在需要扩展系统规模时,只需增加计算和存储资源即可,无需过多的人力和物力投入。
3.实时性:数据采集和处理都是实时的,能够及时响应用户请求,提供最新的数据分析结果。
4.灵活性:系统支持自定义数据采集和处理规则,用户可根据实际需求进行定制。
实施方案步骤一:需求分析在实施系统之前,需要进行需求分析,明确系统的功能和性能要求。
xxx环境实时数据采集实施方案
1、实时数据采集原理图
空气温湿度传感器
2、实时数据采集技术说明
(1)环境量的采集通过工业级的环境采集主机(单元)的多个智能口(RS485/RS232)接入终端的各种采集传感器(温湿度、光照、氨
气等);
(2)数据采集服务器通过定义的采集计划配置,实时通过网络对配置的远端环境采集主机(单元)进行各个智能口的实时遥测、遥信等实
时状态数据的采集;
(3)数据采集服务器通过网络通道(TCP/IP),与多个终端环境采集单元建立连接,根据终端接口的定义,建立数据采集模型,实现数据
采集、过滤、处理以及转发等多重并发任务;
(4)数据采集服务完成数据包的解析后将符合自定义格式的数据存储到后台实时数据库系统中;
(5)Web管控服务业务程序,远程读取实时基础数据进行分类查询,显示以及统计分析等功能。
3、环境采集主机(单元)配置说明
物理规格。
某钢铁公司二炼铁2800高炉及配套装置实时数据采集系统技术方案某钢铁公司二炼铁某高炉及配套装置实时数据采集系统技术方案某钢铁公司信息部目录一、钢铁二炼铁PI实时数据库系统设计目标 (3)二、某钢铁公司二炼铁PI实时数据库系统设计方案 (3)2.1.网络结构 (3)2.2.PI系统结构 (4)2.3.PI实时数据库系统特点 (6)2.4.PI系统功能 (7)2.5.PI接口部分 (11)2.5.1与PI系统连接的生产装置控制系统 (11)2.5.2PI接口软件特点 (12)2.5.3PI系统接口连接说明 (13)2.6.系统的开放性 (14)2.7.系统的扩展性 (15)2.8.系统性能指标 (15)2.9系统配置 (16)2.9.1软件配置 (16)2.9.2硬件配置 (17)三、项目实施计划 (19)一、二炼铁一高炉及配套装置实时数据采集系统设计目标某钢铁公司二炼铁一高炉及配套装置实时数据采集系统设计目标是利用某钢铁公司数据通信网络资源,积极采用先进的计算机技术、信息技术,利用实时数据库系统来建立统一的生产信息集成平台。
通过网络和PI实时数据库软件系统将二炼铁高炉及配套的原料、烧结的PLC、DCS等控制系统连接起来,建立互联互通、信息共享、高度集成、安全可靠的数据中心,该数据中心能及时接收二炼铁某立原料、烧结、高炉系统的生产相关数据并能及时上传到上级系统中,实现管理层与控制层的集成。
通过该系统可以实现生产数据的网上发布,各生产工序之间进行实时生产数据访问。
提高整个信息化流程的响应速度。
二、某钢铁公司二炼铁PI实时数据库系统设计方案2.1.网络结构某钢铁公司二炼铁一高炉是新建的一套装置,相应的网络环境还不具备,因此,为了构建实时数据库系统,首先构建一套网络系统,并且随着某钢铁公司二炼铁某立业务的发展,所构建的网络系统不但要满足当前实时数据采集系统的需要,还要满足将来业务发展的需要,因此所构建的网络具体如下:在距离二炼铁某立相对比较近的高线办公楼有一台主干二级网络核心节点,从该节点铺设一根24芯单模光缆到烧结主控室,然后从烧结主控室分别铺设一根12芯单模光缆到原料主控室和高炉主控室,然后分别在高炉主控室、原料主控室和烧结主控室分别部署一台带有两个光纤模块的CISCO WS-C2950G-48-EI交换机,所铺设的光缆通过光纤模块相连,其结构如下图所示:高线办公楼原料主控室高炉主控室2.2.实时数据采集系统结构由于某钢铁公司二炼铁某立生产规模较大,装置分散,DCS控制系统分散等情况,为了便于今后管理和维护,整个PI系统采用分布式结构,C/S和B/S相结合的模式,充分体现了系统的灵活性。
数据采集系统方案摘要随着信息技术的快速发展,数据采集系统在各个领域得到了广泛的应用。
本文将介绍数据采集系统的定义、目的和关键组成部分,并提出一种基于云平台的数据采集系统方案。
1. 引言数据采集指的是从各种来源收集数据并转化为可用的形式。
数据采集系统是一种用于自动收集、处理和存储数据的软件和硬件集合。
它可以实时监测和记录各种数据,例如传感器数据、网络数据和用户行为数据等。
数据采集系统在工业控制、环境监测、物流管理等领域得到了广泛的应用。
本文将介绍一个基于云平台的数据采集系统方案,该方案具有灵活性、可扩展性和高可靠性,适用于各种实际情况。
2. 数据采集系统的设计原则2.1 灵活性数据采集系统应该具有灵活性,能够适应不同类型的数据和不同的应用场景。
它应该能够轻松集成各种传感器和设备,并能够处理多种数据格式。
2.2 可扩展性随着业务的发展和需求的变化,数据采集系统需要具备可扩展性。
它应该能够方便地添加新的传感器和设备,并能够处理大量的数据。
2.3 高可靠性数据采集系统应该具有高可靠性,能够持续、准确地采集和处理数据。
它应该具备数据冗余和故障恢复机制,以防止数据丢失和系统崩溃。
3. 数据采集系统的关键组成部分3.1 传感器和设备传感器和设备是数据采集系统的核心组成部分。
传感器可以采集各种类型的数据,例如温度、湿度、压力和光照等。
设备可以包括物联网设备、智能终端设备和网络设备等。
3.2 数据采集器数据采集器是用于收集和处理传感器数据的软件和硬件组件。
它可以接收传感器数据,并将其转化为可用的格式。
数据采集器还可以对数据进行处理和过滤,并将其传输到数据存储和分析系统中。
3.3 数据存储和分析系统数据存储和分析系统用于存储和处理采集到的数据。
它可以使用各种数据库和分析工具,例如关系型数据库、NoSQL数据库和大数据分析平台等。
数据存储和分析系统可以通过查询和分析数据生成有用的信息和洞察。
3.4 云平台云平台提供了基础设施和服务,用于支持数据采集系统的运行。
××××××××××××系统技术方案杭州和利时自动化有限公司20××年××月1.系统概述××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××介绍企业目前现状及基本需求。
富阳富春江冶炼集团,新建铜冶炼厂区MES项目需要对各生产工段进行实时生产监控,包括冶炼、制酸、配料、动力四个区域,包含控制室如下:净液控制室、1、2号电解控制室、金峰炉控制室(下设住控制室和配料控制室)、回转式阳极炉控制室、转炉控制室、制氧站控制室、制酸中心控制室(下设粗铜冶炼收尘控制室、净化控制室、干吸控制室、转化控制室、主风机控制室、污酸污水控制室、尾气处理控制室、循环水泵房控制室、酸库控制室)、余热锅炉控制室、余热发电控制室、总降配电控制室、纯水制备控制室、综合风机房控制室等。
药厂实时数据采集系统项目解决方案1 背景1.1 引言随着国家大力推进走新型工业化道路,以信息化带动工业化,以工业化促进信息化。
工业面临着日趋激烈的竞争。
降低成本,提高生产效率,快速响应市场,是企业不断追求的目标。
要实现上述目标,必须把企业经营生产中的各个环节,包括市场分析、经营决策、计划调度、过程监控、销售服务、资源管理等全部生产经营活动综合为一个有机的整体,实现综合信息集成,使企业在经营过程中保持柔性,因此,建立全厂统一的生产实时数据平台,就成了流程企业今后生产信息化的关键。
1.2 目标“实时数据采集系统”是为生产过程进行实时综合优化服务信息系统提供数据基础。
企业信息化建设的关键问题是集成,即在获取生产流程所需全部信息的基础上,将分散的控制系统、生产调度系统和管理决策系统有机地集成起来,不同业务和系统间能够实时的交换和共享数据。
(以下是数据采集信息化的好处)(一)建立统一的企业数据模型。
(二)解决分期建设的不同应用系统、不同工厂之间彼此隔离、互不匹配、互不共享的信息孤岛问题。
(三)保证数据来源一致性,提高数据经过层层抽取之后的可信度。
(四)汇总、分析和展示企业历史的业务数据。
(五)企业管理层能够直接根据各工厂的真实数据进行统计数据、分析逐步钻取直到数据根源。
(六)透明底层的数据,监督统计分析数据的准确性。
(七)企业应用集成,规范企业业务的数据流程。
1.3 工厂架构(一)现场层:包括传感器,仪表,电机,气缸,阀门等执行器件。
也包括特定的设备及专业仪器,也涵盖简单的PLC、PAC、工控机、嵌入式控制单元和HMI等。
(二)控制层:主要就是高性能的PLC或工控机。
其实现将整个工厂的现场单元进行联网,数据集成,集中控制。
HMI为标配人机交互系统,其还会有SCADA系统,统一管理,实现人机交互。
(三)生产层:这里指MES系统(制造企业生产过程执行系统)。
是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。
MES为企业提供“制造数据管理”,“计划排程管理”,“生产调度管理”,“库存管理”,“质量管理”,“人力资源管理”,“电子看板管理”等功能。