造船車間海量數據定向分類傳輸技術

金風明， 曹新朝， 譚小野， 馬 健

(北京中船信息科技有限公司， 北京 100861)

0 引 言

傳統的造船車間對于生產信息的管理多采用手工記載，從而導致時間的浪費、人力成本以及生產預算的增加，同時存在生產信息不準確以及生產管理困難等問題。隨著造船模式的轉變以及互聯網技術的快速發展，造船業也由傳統造船模式向數字化造船模式轉變，而數字化造船的核心技術之一是大數據技術，即船舶生產信息的數據化存儲與傳輸[1]。

目前，大數據技術在造船車間的應用尚不成熟，國內外造船企業開始對數字化造船進行實踐與研究，但是大數據技術在造船車間的應用仍然沒有成熟的案例[2]。數字化造船車間與傳統造船車間相比，在節約時間成本與提高生產效率方面具有明顯優勢，但是，數字化造船車間本身也具有數據傳輸慢、傳輸不準確等缺點，為船舶生產帶來諸多不便。海量數據定向分類傳輸技術針對造船車間數據特點及數據傳輸過程中的主要問題，在對造船車間數據分類的基礎上，對數據進行定向傳輸，有效解決造船車間海量數據傳輸不準確、傳輸速度慢等問題，從而實現海量數據的快速、精準傳輸。

1 造船車間數據及其傳輸

1.1 造船車間數據類型及特點

互聯網技術的發展、殼舾涂一體化造船模式以及以中間產品為導向的分段建造生產模式，使得造船業實現了生產過程的數據化。

根據船舶制造工序的復雜性，從加工前、加工中、加工后等3個階段分析車間傳輸的數據類型。

(1) 在進行鋼材加工前，首先須將生產相關信息發送至各生產工序。比如：船舶建造三維模型，必須在生產加工之前分發到各生產作業區人員的平板電腦、看板等信息設備；將大量的號料圖、套料冊以及明細表等信息在加工生產之前發送至各生產作業區信息接收設備；將大量數控指令以代碼形式發送至各數控設備，工人根據指令進行數控操作，從而縮小殘次品的比例。將這些生產相關信息發送到工人接收信息的設備上，使得工人可根據相關信息精準、合理地進行加工作業。

(2) 在加工過程中，須對原材料、生產設備、終端設備(手持終端、平板、看板等)、人員、運輸工具等進行監控，對人員或者運輸車輛進行視頻監控，以保證其在安全區域進行作業。對于設備的監控主要包括以下過程：對設備進行高頻率的采樣，獲取點數，通過大量數據分析，從而監控設備可以正常運行以及及時獲取生產信息；對于現場環境的監控，主要包括監控現場的溫度、風力、有害氣體等。

(3) 完工后，須對零部件、中間產品等進行質檢，員工完工后則須將工件的加工信息、圖片或者視頻等發送至生產管理系統中，與工件要求的相關文件進行比對，從而進行質檢等操作。

在船舶制造的各階段過程中有海量的行數據、文本、音頻、視頻等須傳輸，根據各數據是否可用二維表結構邏輯表達、實現，可將其分為結構化數據(行數據)、非結構化數據(文本、音頻、視頻、圖像等)[3]。

綜上所述，現代造船車間數據具有數據量大、類型多、增長率快且傳輸頻繁等特點，對造船車間數據傳輸的精準、快速提出較大的挑戰。

1.2 造船車間數據傳輸特點

船舶分段制造車間涉及很多數據傳輸的需求，比如預處理、切割以及焊接等制造過程中數據、語音及視頻的傳輸，車間計劃、派工、領工、完工、質檢、工位協調之間命令的上傳下達，以及制造企業生產過程執行管理系統(Manufacturing Execution System, MES),企業資源計劃系統(Enterprise Resources Planning, ERP)等系統的數據采集與交互需求等。由于數據量大、數據類型多樣，同時數據間的供需關系復雜多樣，造船車間數據傳輸極易出現擁塞發生。擁塞問題的發生容易導致數據分組時間延長、數據丟失以及上層應用系統性能變差等問題，從而引起數據傳輸時間長、傳輸系統不穩定，使得數據傳輸效率下降。

擁塞問題主要由存儲空間不足、帶寬容量不足、處理器處理能力弱等原因直接造成[4]，擁塞情況如圖1所示。多個輸入數據由1個輸出端口輸出時，極易導致數據端口處因存儲空間不足而丟失，當在一定程度增加存儲容量時，能一定程度緩解這種問題，但不能徹底解決問題，當無限增大存儲容量時，反而加大擁塞程度，并造成網絡資源浪費。當低速鏈路對高速數據流輸入時，信道帶寬大于信道容量，在網絡低速鏈路處就會形成帶寬瓶頸，從而發生擁塞[5]。如果路由器的CPU在執行排隊緩存、更新路由表等功能時，處理速度跟不上高速鏈路，也會產生擁塞[6]。一旦發生擁塞往往會不斷加重，如果不加以控制，就會影響整個網絡的性能，嚴重時可能會使整個網絡發生癱瘓。

圖1 網絡擁塞情況示例

2 海量數據定向分類傳輸技術

海量數據定向分類傳輸技術對收集來的數據根據其數據類型進行分類，根據需求方發送的數據傳輸請求，對供求雙方的數據特征進行對比匹配，將匹配度最高的數據通過合適的傳輸機制傳遞給需求方。該技術降低數據終端的計算能力要求，減輕傳輸過程中的帶寬壓力，同時降低造船車間海量數據傳輸數據量，提高傳輸的可靠性，從根本上解決傳輸擁塞問題。

2.1 海量數據定向分類傳輸系統

海量數據定向分類傳輸技術組織結構如圖2所示。

圖2 海量數據定向分類傳輸技術組織結構

海量數據定向分類傳輸系統主要有數據供給端、數據需求端、網絡傳輸系統等3部分組成。其中，網絡傳輸系統包含數據分類子模塊、需求生成子模塊、匹配度計算子模塊和傳輸機制選擇子模塊。網絡傳輸系統中的數據分類子模塊把數據根據類型分類，并根據需求信息進行數據匹配度計算，選擇匹配度最高值對應數據的傳輸機制對該數據進行傳輸。

海量數據分類傳輸技術從信息收集、信息分類到信息傳輸具體流程如圖3所示，具體工作流程如下：

圖3 海量數據定向分類傳輸技術工作流程

(1) 數據供給方首先采用射頻識別技術、傳感技術對云端資源的靜態、動態屬性進行感知，獲取資源的標識信息，并由傳感網絡傳輸至本地數據中心，進而對數據進行處理，實現數據各種標識信息、傳感數據信息的分析、預處理聚合等操作，并將處理后的數據通過網絡實時接入云網，為數據定向傳輸提供基礎。

(2) 對數據進行分類，并進行標準化封裝，最終存儲到數據庫中，其具體實現步驟為：① 根據數據類型對數據進行分析歸納，如圖4所示，然后根據資源描述的語義特征，構建描述各種數據類型的本體文檔，該文檔主要包括各數據類型的描述方式、語言表達等。② 根據數據的本體文檔對數據進行有效分類、存儲。

圖4 系統供需雙方數據分類方式示例

(3) 需求方提出請求，需求生成模塊對請求進行需求信息修正，并生成需求清單，根據需求清單，建立基于數據收集子系統數據數據庫的海量數據多層次語義匹配模型。根據每層匹配度與設定閾值的比較進行匹配過濾，符合條件才能進入下一層匹配，經過多層過濾得到最優數據匹配結果，并在供給方手機建立的數據庫查詢匹配度最高的數據進行傳輸。

(4) 根據數據類型進行傳輸機制的選擇，傳輸機制選擇模塊是本系統采用定向分類傳輸技術的核心部分，也是本系統能夠避免擁塞的根本原因。如圖5所示，根據不同數據類型選擇不同的傳輸機制，供給方進行尋址，并與需求方建立連接，將數據快速傳遞給需求方。

圖5 系統的傳輸機制選擇流程示例

2.2 效果及優點

該海量數據定向分類傳輸技術從根本上解決了海量數據傳輸過程中的擁堵問題，具體從以下幾個方面體現。

(1) 將收集到的數據按照數據類型分類儲存，同屬一類的數據按照一定的存儲原則進行儲存，以便統一規劃和保存。

(2) 按需傳輸，只有當需求方提出數據傳輸請求時才進行數據的傳輸，并且通過計算匹配度，得到匹配度最高的供給方數據，即最符合要求的數據進行傳輸，減少冗余傳輸，降低擁堵發生的概率。

(3) 對于不同類型的數據，采用適合的數據傳輸機制進行傳輸，使數據傳輸過程簡潔高效。

3 技術應用實例

目前，造船車間作業指導僅僅通過二維圖紙、作業指導書等進行，而船舶制造等大型工業制造過程復雜，產品質量要求高，傳統作業指導方式顯然不能夠滿足工人對復雜產品結構和工藝要求的理解，而以三維作業指導書為載體的三維工藝信息用更符合人思維模式的表達方式來傳遞制造信息，若能將整船的三維模型甚至制造過程的三維動畫效果都展示到每個工位端，工人就能更好地把握整體的制造信息，而三維模型及動畫占用帶寬比較大，在高寬帶組網等硬件條件滿足的情況下，仍有可能發生傳輸擁堵，降低交互效率，影響生產進度。利用該海量數據定向分類傳輸技術，根據工人的加工過程，將工人需要的三維模型、指導書等信息定向傳輸給工人的終端，根據傳輸數據的類型不同，選擇合適的傳輸協議，則會大幅降低擁堵的概率。

圖6為作業指導應用定向分類傳輸技術的過程。該作業指導過程通過組網將產品制造的工藝信息與工人的操作終端聯系起來。三維作業指導書編制完成后，當操作工人或者管理人員需要查看三維指導書或者相關數據時，提出作業指導請求，則該數據傳輸系統將請求信息與指導書中相關的數據進行匹配，得到匹配度最高的數據，并根據所要傳輸的數據類型，選擇恰當的傳輸機制，將作業指導傳輸到對應的終端(包括移動終端、大屏顯示終端、專用終端等)，完成海量數據定向分類傳輸技術在作業指導方面的應用。

圖6 作業指導應用定向分類傳輸技術過程

在三維數字化成為作業指導標準的趨勢下，將三維模型等大容量數據傳輸到指定工位則成為最關鍵的技術之一，故在高寬帶組網的基礎上，使用定向分類傳輸技術可有效避免傳輸擁堵，使得工人順暢地訪問和使用作業指導系統，加快生產效率，提高生產質量。

4 結 語

分析數字化造船車間數據以及數據傳輸特點，提出海量數據定向分類傳輸技術，該技術在對海量數據進行分類的基礎上進行數據定向傳輸，并通過造船車間作業指導海量數據傳輸應用實例，證實該技術能夠有效解決海量數據傳輸過程中的數據傳輸速度慢、準確率低等問題，有效避免擁塞問題。

[1] 楊國兵, 李柏洲, 甘志霞. 應用虛擬仿真技術推進數字化造船[J].中國科技論壇，2008(5)：111-114.

[2] 宋雷, 趙立響, 任昱衡. 數字化造船現狀、趨勢及對策分析[J].電子信息科學與技術，2014(8)：30.

[3] 吳寧寧. “大數據”對博物館的啟示[N].中國文物報，2013-09-04(006).

[4] 羅穎. 網絡多播擁塞控制技術研究[D]. 南京：南京理工大學，2006.

[5] 黃勇軍. 基于多速率分層組播網絡擁塞控制研究[D].長沙：中南大學，2008.

[6] 于曉梅, 鄭明春. 一種基于無線網的顯式丟包原因反饋方案[J].計算機工程，2004，30(19)：90-92.