生产数据共享研究论文

在企业信息化中组态软件实时数据库系统的应用论文

0引言

企业信息化是我国在逐步实现工业化和现代化道路上的必然选择，现如今各大中型化工企业均在OA，ERP，MES等诸多领域开展建设和应用工作。但绝大部分信息化应用项目均采用单点开发方式，缺乏信息化在企业应用中的整体观念，缺少整体规划、统一协调的系统化工程，整体集成和沟通程度不高，形成了一个又一个“信息孤岛”。所以化工企业信息化建设应逐渐向注重应用和整合的方向发展，组态软件实时数据库系统的应用正是实现企业各个系统之间的协同和整合，建立企业信息化系统的关键。

1信息化现状分析

由于化工行业的生产特点，大部分化工企业都非常重视过程控制方面的系统建设，可以做到充分运用集散控制系统、现场总线技术和自动化技术来实现厂级生产数据的采集、存储。同时为了有效的实施企业整体管理，越来越多的化工企业开始借助ERP系统把企业的物流、人流、资金流、信息流统一起来进行管理，为企业决策层提供解决企业产品成本问题、提高作业效率及资金的运营情况等一系列问题。然而现场的各个自控系统大多是相对独立的，重要的生产过程数据还没有实现集中采集、存储、共享，整个厂区无统一系统的管理平台，生产管理者不能实时全面了解整个生产过程的运行状态。同时过程控制系统和ERP系统两者之间也没有实现有效集成，导致企业管理层在制定生产运营计划过程中缺少及时有效的实时生产数据的支撑，同时下层生产控制环节又得不到上层管理系统发出的优化调度指令，从而使管理和生产之间产生了“断层”现象。这样企业内部仍存在“信息孤岛”，也无法体现信息系统所带来的优厚效益。

2组态软件实时数据库系统的设计

本文提出的组态软件实时数据库系统在ERP系统和各个自控系统（DCS，PLC等）之间构建一座桥梁，在整个厂区建立统一的生产调度中心，形成一体化的信息系统，实现大量重要的生产过程数据的集中采集、存储，实现管理和生产的良好交流互动。

2。 1数据采集系统的设计

数据采集系统是组态软件实时数据库系统中的一个重要组成部分，它位于生产过程控制系统与实时数据库之间，实现DCS， PLC、现场总线、智能仪表、各种数据采集系统与实时数据库系统的数据交换。由于现场的设备种类繁多、协议多样化，并地理分散，所以数据采集系统重点要解决系统联网中通信协议转换的问题。目前，采集现场控制系统的数据有2种方式。第1种是用OPC或DDE的方式通过串口直接采集现场工控机的数据，但是这种方式受系统环境等各种因素的影响较大，可靠性及稳定性都较差；第2种方式是把前置机的采集软件布置在现场工控机上，这种方式可靠性和稳定性都很好，但是出于安全性考虑或存储空间及运行资源的限制，通常在现场的工控机上不允许安装其它的大型软件。

本设计采用工业通信网关采集现场的数据并解决异种系统互连问题，其采用高性能嵌入式计算平台，服务内核软件可运行于桌面操作系统或嵌入式操作系统，可靠性和稳定性高，并且具有多种通讯采集和转发规约库，异种协议容易接入并可转换为标准协议（如OPC方式）与其它系统联网。当现场自控系统对车间生产设备有许多控制任务，采集的点数也较多时，应提高控制网络的安全性，所以采用工业通信隔离网关作为采集设备，其内部具有双独立主机系统，分别接入到控制网络和信息网络，双主机之间通过专用硬件装置连接，从物理层上断开了控制网络和信息网络的直接网络连接，数据和信息只能单向传输，即只能由现场数据采集系统向数据库服务器传送数据和信息，以确保现场控制系统安全稳定运行。

现场控制系统为PLC，DCS等集成控制系统时，工业通信网关可通过串口和控制系统的MPI口相连，通过系统的专有协议（如PPI， MODBUS，PROFIBUS等）读取系统的实时数据。如果控制系统上位机具有OPC接口，工业通信网关可通过以太网和控制系统中的数据管理工控机相连，通过OPC协议读取系统的实时数据，并且封装成标准OPCDA2。 0通信接口软件，最后通过CIMO For OPC经过数采网写入实时数据库服务器中。

现场智能仪表大多具有RS85接口，因RS485是利用差模传输的，所以具有相当高的噪声抑制功能而被广泛运用。工业通信网关可通过串口和智能仪表的RS85接口相连，因MODBUS协议具有帧格式结构，传输方式、功能及内容简单，传输效率高的优点，本设计采用串行链路的MODBUS—RTU协议读取仪表的实时数据，仪表作为MODBUS通信总线上的从站，工业通信网关作为主站。MODBUS协议规定帧起始或帧结束是在帧与帧间延时3。 5 char字符的时间实现的，智能仪表通常使用的功能代码为O1—04，采用CRC6 （16位循环冗余校验码）校验方法。CRC校验码由发送端计算，放置于发送信息的尾部。接收端重新计算接收到的信息的校验码，并与接收到的校验码相比较，如果二者不相符，则表明通讯出错，其增加了通讯的安全性。

2。 2实时数据库平台的建设

普通的关系数据库无法完成毫秒级的数据采集和存储，不适合连续运行的过程控制现场环境的需要，实时数据库则比标准的数据库系统快过上百倍，能够高速地收集处理和海量地存储生产过程中的实时数据。实时数据库能提供多种的数据存储策略供用户选择：定周期，变化存储以及压缩数据存储算法。前两种存储策略提供了无损的数据存储，使数据的追溯可靠准确。压缩算法在保留重要的数据特性同时大大降低了数据存储空间。另外，实时数据库还将数据库配置信息与事件、概要和生产数据进行了集成，可以对其中的数据按照需要的方式进行灵活的统计处理和二次计算。

实时数据库可以通过配套的专用组件（如ODBC组件）向SQL Server， Oracl。等关系数据库提供生产实时数据，从而使得上层管理ERP系统能够与生产控制系统有机结合，为整个集团的生产运营计划制定实施，工艺流程控制策略优化管理、能源消耗数据分析提供真实快捷的数据保障，从而解决了“信息孤岛”问题。同时实时数据库还可对第三方系统提供统一的标准接口，比如标准OPC Serve：接口，允许第三方系统调用数据。

2。 3监控系统的设计

在一个自动监控系统中，投入运行的监控组态软件是系统的数据收集处理中心、远程监控中心和数据转发中心，处于运行状态的监控组态软件与各种控制检测设备（如RTU，PLC，DCS、智能仪表等）共同构成快速响应控制中心。在企业中建立统一的生产调度中心，以运行在客户机的`监控组态软件作为监控平台，通过汇总于实时数据库的大量生产过程数据，对整个工程车间进行统一监控，给用户提供一个简单、直观的操作平台。

此监控系统可显示形象逼真的实时监控界面，实现对生产工艺流程、设备运行状态、重要生产参数的实时监控。通过选择有关联的数据库点，快速、动态的生成任意时间间隔的曲线和报表，方便用户查看，通过历史趋势曲线和实时曲线的对比有利于分析生产过程，调整、优化生产工艺，提高产品质量和产量。在化工企业中，监控系统尤为重要的一个功能是方便快速的报警及报警追溯，可进行多种形式和多个等级的报警，而报警追溯系统整体结构分为三层体制，管理层建立在生产调度中心，数据采集层建立在生产控制采集系统，设备层是系统最底层设备的集合。在安全性上，监控系统提供完备的安全保护机制，用户管理具备多个级别，并可根据级别限制对重要工艺参数的修改，以有效避免生产过程中的误操作，同时提供基于远程的用户管理。

3实际应用

在兰州蓝星纤维厂的企业信息化建设中采用本文介绍的组态软件实时数据库系统，系统网络结构如图4。此项目共需要2台服务器，一台为实时数据库服务器，另一台为关系数据库服务器，两台服务器之间进行实时数据的传输，便于数据的进一步分析和展示。客户端连接数为4个，即同时访问实时数据库的客户端的连接数为4个，构成实时监控系统。

此组态软件实时数据库系统的应用在全厂的信息化建设上取得了明显的效果：

（1）系统为全厂的八大公用工程车间建立了统一的数据平台，将原来只能在现场工控机上分散看到的数据信息集中建立在实时数据库和关系数据库中，完成了数据的高度集成和网上共享，改变了传统的手工书面的数据传输方式，缩短了数据收集和分析的时间。通过实时数据的共享和及时的数据分析，加强了企业内部各部门之间的信息联系和工作的安排协调，大大提高了生产管理效率。

（2）在整个厂区建立了统一的监控系统，实时监控画面和形式多样的显示方式（如表格、趋势、柱图等）使生产调度和管理人员可以及时、全面、准确地了解企业有关生产经营管理的信息，为领导科学决策提供依据。

4结束语

本文介绍的组态软件实时数据库系统结构层次分明，具有良好的扩展性和系统集成性，给用户提供了一个直观、简单的操作平台。整个系统实现了现场层、控制层、管理层的紧密结合。此组态软件实时数据库系统还可应用于石油行业、城市供热供水等控制系统信息化的建设中，其能为管理者掌握大量的生产信息、定性定量地分析企业运转过程中的各项技术指标提供可靠的依据，提高企业对市场的应变能力和竞争能力。

论文供应链数据分析

论文供应链数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享论文供应链数据分析，一起来看看。

数据挖掘技术在供应链精细化管理中的应论文

摘 要：对企业大量的历史数据，采用SQL Serve的OLAP技术，建立了供应链数据的挖掘模型，对现库存结构、呆废账和供应周期进行了分析，找出了存在问题，提出了相应的解决方法;对现系统提出了二次开发具体目标。

关键词：数据挖掘 精细化 大物流 供应链

一、前言

生产管理信息系统运行5年来，形成了了大量的历史数据，如生产主计划、备件计划、供应商、供货信息、质检信息和入库、领用信息等。

但该系统只是一个顶层数据逐级向下单向透明、注重出入库管理的平台，丰富的历史数据只是偶尔备查，没有把已有庞大的数据转化为知识，从全局上辅助企业决策，使公司在计算机软硬件的开发、维护上的巨大投资，只在局部管理上取得了改进，总体成效并不显著。

本文以半成品库供应链为主体，从计划、采购、外协厂商、质检等多维度分析供货周期及库存的相互关系，以减少冗余环节，降低供应链成本;同时对信息系统的二次开发提出了具体目标。

二、库存结构和供应链分析

我集团的半成品采购，采取多外协厂家的定点生产、每年对价格招标、每月下达采购数量的策略，由外协厂家按照我方提供的设计图纸生产，需要开模或使用专业机具加工，更换厂家有一定的难度。做好供应商的考核和选取，对保质按时完成生产，就显得尤为关键。

我用半成品的相关历史数据，按照关系型数据库第三范式，建立雪花形数据仓库，在其逻辑结构中，将数据表划分为存储实际数据的事实表;以及存储测评指标的维度表，如供应链上的采购、质检、结账周期、质量符合度等。

数据准备

以系统后台采用的sql server 2005数据库中自带程序Business Intelligence Development Studio为挖掘工具。数据准备如下：获取和供应链相关的完整历史数据，从2013年2月到2015年3月的基本信息：批量、计划数、厂家。

下达日期、返回数量和日期、质检完成日期和合格数量，点收入库数量和日期，以及非结构化的返回日期要求等数据。剔除了试制新品等异常数据;建立了相应的维度数据库，转换所有的日期为考核的维度，以精确分析供应链周期。

数据挖掘结果和分析

库存分析：平均月入库为1373万，出库为1399万，库存金额平均为802万，比原库存下降400万以上，比例为34%，逐步消化了存货，有效地降低了半成品库存。

呆废账分析：我们重点对三年(74万元)及五年以上(24万元)无动态的呆账进行了分析，其产生的原因如下：

(1)BOM表中已经不存在此类备件。

(2)产品设计发生了变更。

(3)对应的产品已经淘汰停产。

(4)配套的产品仅在部分支线上使用，存量过多、过久。

(5)订单变更、采购的半成品不配套，部分出现冗余。针对以上原因，我们提出如下解决方法：

(1)全面清理此类半成品，做好外观和质量检测，不符合要求的申请报废。

(2)尽可能替换使用、降级使用。

(3)按材质、规格制定改制表，按需对半成品改制，减少呆废料。

(4)除少量必须备件外，多余部分调拨给可能生产此类产品的`子分公司待用。

供货期分析：期间平均供货总周期为天;其中外协厂家生产期天，到公司后质检期天，入库天，供货后到发票开具天。在提前期为半个月的采购模式下，数据表明大部分半成品在每月初就基本入库，占用了大量库房，并在当月末转化为财务付款压力。

针对外协厂家大多位于省外，重点分析了供应商区域、数量、重量、采购品种和供货周期的关系，对锻铸件类产品的挖掘结果分析如下：

(1)为减轻库房压力，本省市的外协厂家按需分批次组织运送，期供货周期和质检周期存在人为失真。

(2)外省市供货周期和区域距离成正比。

(3)供货周期与采购的数量和重量无关，表明生产能力和运力现阶段充沛。

(4)质检周期短的供货商，其一次到货率和合格率较高。

三、供应链管理新模式

基于供应周期分析结论1，我们可以把所有的外协厂商作为外围库房，按大数据模式下的机器学习法，自动计算不同外协厂家、不同半成品的提前期，借助第三方物流，由生产流水线上主导产品的需求，决定其配送日期;包装用数量就近选择厂家，第三方质检合格后，直接发到施工现场。

为实现此设想，信息系统必须互联互通、信息共享，实时采集需求和获取外协厂商的生产、库存情况，建设一条敏捷的供应链。系统可做如下改进：

(1)对供应商做出科学考核评价：资质;产品质量(尺寸、外观、表面的目视检查合格率;化学成分等合格率;力学性能参数、内部的超声无损检测缺陷值等)、退货率，降级接收率、及时完成率、交货紧迫性、变更配合度、售后服务等指标进行动态考核。按指标得分高低对外协厂家优胜劣汰，在任务分配时优先向优秀供应商倾斜。

(2)拉伸供应链，把各生产部门、库房、供应商作为一个整体，对内实现数据的全透明，共享主计划、车间旬计划、采购计划，做好内部关键工序的报工和外协厂商的数据采集，使相关人员能从数据流中自动获取到所需数据，实时监控所需半成品，及时协调相关生产;在任务繁重时，对外适度开放采购信息，有利于外协厂家安排生产。

(3)领用定额只获取BOM表中的组装数量，包装用备件可由外协厂商直发施工现场。

(4)多粒度获取半成品需求，多层次规划生产。在销售部门取得合同后，按照交货期汇总其总量，和外协单位的产能对比，做好生产分配和预测;按旬计划汇总需求，精准组织半成品的到货时间。

四、结论

建立数据透明的信息系统，充分利用挖掘数据技术，动态获取需求和产能，借助第三方物流，可以精准地满足生产和施工需求，同时优化控制库存结构，可以减少库存量，降低对流动资金和库房的占用。在实际应用中，还需要发挥人的主观能动性，按实际情况调整采集信息量和透明度，提升供应链管理水平。

参考文献：

[1]王桂从，姜兆亮，李兆前.协同供应下的库存控制及供应商选择[J].现代制造工程，2007(11).

[2]王晶，唐玲，张在晓.供应商共享POS信息时的信息挖掘策略与方法[J].工业工程，2008(07).

大数据分析对供应链有什么影响

如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。

大数据来源广泛：

-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。

-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。

-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。

-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。

数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。

研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。

有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。

调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：

1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。

供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。

2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；

与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。

3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的'经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。

4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。

要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。

大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。

供应链案例分析的方法

一、供应链案例的类型

供应链案例可以是从原材料供应一直到最终产品送到最终用户手中的整个供应链的案例，也可以是只涉及供应链一个环节或只关注于单一的物流活动的案例。无论哪一种案例，在分析时都应该从供应链整体的角度进行，要考虑单一环节的变化对供应链中其他环节产生的影响。

二、供应链案例分析的目标

提高客户服务水平和降低总的运作成本是供应链管理的两大目标，在案例分析时，必须牢记这两大目标。

三、供应链案例分析的方法

供应链案例分析可分为这样几步进行：

第一，分析供应链现状。

首先分析供应链的结构，在分析时可绘制一个从原材料或零配件供应的起点开始，通过生产制造环节和分销配送环节，直到最终用户手中的货物流动示意图，示意图目的是为了描述供应链中各固定节点(如工厂、仓库)的结构和货物在这些节点之间的流动模式。即货物流。

然后分析支撑货物移动的信息流和信息系统，包括订单信息处理、需求预测信息、管理信息和计算机系统。其次对现行的供应链绩效进行分析，这对改进措施的提出是非常有效的，绩效分析可包括供应链的总体绩效、供应链的相对绩效和单项物流功能的绩效。

第二，在现状分析的基础上找出问题。

这常常是案例分析最困难的也是最重要的一步。因为如果无法正确地鉴别出主要问题，也就无法作出正确的选择。在分析时要注意症状与原因的区分，通常在分析时症状是比较容易明确的。

例如，经理可能认为仓储能力短缺是一个问题，实际上，这可能仅仅是一个症状，造成的原因可能是库存管理不良或生产安排不合理而使得库存的大大超过了实际需求。因此在分析时，必须找到真正造成问题的原因。

第三，设想并提出解决问题方案

解决方案的提出是和现状分析紧密联系在一起的，一个好的现状分析能够对主要问题进行清晰的确定，从而指出正确的解决问题或行动路线。提出解决问题方案时通常可从三个层面上考虑：具体功能部门层面;公司层面，在公司内实行跨部门的改革;供应链层面，同一供应链上的公司间相互配合上进行改革。

最后对提出的方案应当做全面的说明。

以上是对分析供应链问题提供一个思考分析的框架，这不是一个应用于所有供应链问题的万能方法，而是列出了在分析问题时可考虑的因素，案例分析时应根据实际问题确定相关的研究因素。