日期 随着“中国制造2025”作为国家战略的不断推进，智能制造业需要完成信息化、智能化的进级改造，其中生产数据实时可视化是企业生产和管理关注的重点和难点。目前传统数据传输方式在面临数据量大、高实时性、高并发时会产生数据拥堵、响应不及时、数据丢失等问题，影响实时可视化的效果，同时可视化工作主要局限在车间内部的生产流程管控，缺少宏观的设计，政府机构、企业不能实时掌握企业当前生产状态。为探索更好的工业数据可视化技术，本课题首先针对政府、企业两种角色进行了宏观的框架设计，为不同角色提供相应的监测功能；其次在技术上针对工业数据量大、高实时性、高并发的现状，提出了基于“端-边-云”的系统架构,从架构上实现了对多个企业监测的问题；再利用3D交互技术、高德API定位等以及通过文本与可视化图表优化和提升可视化效果；最后以某纺织工厂数据和学校工业智能化实验室数据，对智能车间数据集成及可视化分析平台进行应用验证。实验表明，本系统较完美的解决了工业生产车间监测可视化的问题，实现了流利、实时、雅观的监测可视化。
[Keywords] ECharts；data visualization；monitoring platform；industrial workshop目 录
一、引言 1
（一）开发背景 1
（二）研究内容 1
（二）研究特色 2
（三）选题意义 2
（四）相关技术介绍 3
二、系统分析与设计 4
（一）功能需求 5
（二）数据库设计 7
（三）开发环境介绍 11
三、概要设计 12
（一）系统功能设计 12
（二）系统功能结构 14
四、系统实现 16
（一）数据监测大屏 16
（二）后台管理系统 30
五、系统测试 41
（一）测试环境 41
（二）性能分析 41
六、结束语 42
致 谢 43
参考文献 44
一、引言
（一）开发背景
随着“中国制造2025 *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: @351916072@ 
”作为国家战略的不断推进，智能制造在壮大新兴产业、提升综合国力等诸多方面都将产生深远的影响，已成为推动科技创新、经济增长和社会稳定的重要力量，是新工业革命的核心，是经济发展和转型的新机遇以及形成新竞争力的主战场。
传统制造企业实施智能化升级，一个关键的环节是对生产过程中的各项指标数据数字化处理，并建立实时可视化监测系统，这已经成为企业提升竞争力，优化内部管理流程、降低制造成本、为企业赢得利润的重要一环。目前可视化监测已经出现了三代不同的形式，第一代模式是普通白板，手工填写数据效率低，易出错，统计滞后，可视化效果差。第二代是以LED点阵式显示屏显示各种生产指标数据，第三代是以智慧大屏为代表的实时监测模式，其特点是直观性好、响应速度快、自动化程度高、信息集成分析性能好，大大方便企业的智能化生产和管理。
传统制造型企业在面对信息化升级工作时，自有的IT部门往往更擅长控制领域或OA管理领域，在信息集成、可视化开发方面往往存在一定的弱项，尤其是在处理大规模工业数据采集、传输、可视化时，会面临数据量巨大、高实时性、高并发等困难，因而产生数据拥堵、响应不及时、数据丢失、可视化效果不佳等问题。
本毕业设计课题依托“工业云与大数据研发实验室”和软件与服务外包学院云实验环境开展研究，“工业云与大数据研发实验室”条件先进，研发团队老师拥有丰富的项目指导、开发经验，承担多项省市级项目，并拥有丰富的工业项目经验。在团队老师的指导下，本项目从宏观上解决了政府、企业、用户三采用基于“端边云”的系统架构,并借助大数据技术、3D交互技术、高德API定位技术以及文本与可视化图表技术，优化和提升可视化效果，设计了一个流畅、实时、美观的监测可视化系统，解决了数据拥堵、响应不及时、数据丢失、可视化效果不佳等问题，为制造型企业提供了一个可以参考和借鉴的解决方案。
（二）研究内容
为推动制造企业的智能化进级，提升企业生产效率和精细化管理效果，助力经济发展，本课题主要从以下几个方面开展研讨：
1、工业数据高并发、海量状态下的传输、存储、分析问题
制造类企业在生产管理过程中会产生海量的数据，有些企业内部平台长期以来也积累了大量的企业用户基础信息与设备运行数据。本系统研究的重点是如何将采集端的数据在高并发、高实时的需求下传输到可视化监测平台并能快速存储，进而能分析挖掘其中的数据价值，其中存在着数据量巨大与实时性要求特别高的矛盾。如何处置该矛盾既是本课题的重点也是本课题的难点，需要从采用何种架构、何种方案、引入何种新技术等多方面开展工作。
2、“智能工厂生产车间大屏”的实时显示问题
工业企业实时监测离不开大屏展示，本课题研究的另一个重要内容是在监测大屏上如何实时显示、显示什么、采用什么技术提高显示效果、不同角色用户看到什么、不同视角监测到什么。这是最容易被用户熟知的方面，也是提升用户初体验感的方面。
（二）研究特色
本毕业设计课题主要有以下三个的突出特征：
1、采用了科学合理的数据推送、分析及存储方法
在数据推送与传输方面，为解决数据传输时可能因网络、远程设备硬件性能低下以及网络状况糟糕存在的数据丢失、堵塞等问题，本课题所设计的系统将MQTT(消息队列遥测传输) 消息协议和消息队列结合使用，并引入消息队列集群以弥补MQTT协议不支持负载均衡的弊端，使数据传输愈加稳固、高效；在数据存储方面，借助磁盘顺序写速度快的特点，解决了高并发场景下大批数据快速写操作的难题，这些改良大大提高了消息的传送速度；在数据分析方面，采用基于Elasticsearch的聚合查询与多维度数据的分析统计模型，大大提高了数据分析的效果。
2、提出了基于“端边云”的智能监测系统架构
为从根本上解决传统技术的局限，解决传统系统中存在的问题，提出基于“端边云”的系统架构，将系统数据量的采集、传输、集成、显示进行分层处理，解决数据拥堵、卡顿、丢失等问题。
3、提供了多角色多视角的可视化展示方案
本课题所设计的系统为企业、政府决策部门等不同角色的主体提供各自的监测功能，同时从行业视角、工厂车间视角、设备视角提供不同的可视化监测界面，让用户更加详尽的掌握企业生产信息。

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