離散制造車間實(shí)時(shí)定位數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)

耿向征，袁逸萍，毛 軍，吳正春

（1.新疆大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830047；2.卓郎新疆智能機(jī)械有限公司，新疆 烏魯木齊 830000）

1 引言

近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和信息傳輸技術(shù)的迅猛發(fā)展，離散制造車間中獲取的制造數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，這使得制造業(yè)大數(shù)據(jù)成為制造行業(yè)的研究熱點(diǎn)之一。

在此環(huán)境下，傳統(tǒng)的單機(jī)計(jì)算速度已無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求，為實(shí)現(xiàn)對(duì)車間中多類制造資源的實(shí)時(shí)定位、追蹤、監(jiān)控，急需將車間定位技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合。

在車間定位技術(shù)方面，紫蜂（Zigbee）、超寬帶技術(shù)（Ultra Wide Band，UWB）、無(wú)線射頻識(shí)別技術(shù)（Radio Frequency Identification，RFID）等技術(shù)常被用于車間定位［1］。文獻(xiàn)［2］通過(guò)對(duì)車間生產(chǎn)過(guò)程中生產(chǎn)要素定位需求和射頻識(shí)別技術(shù)的研究，開(kāi)發(fā)出一套基于RFID的應(yīng)用系統(tǒng)，滿足了對(duì)批量化零件的自動(dòng)化監(jiān)控和對(duì)人員實(shí)時(shí)定位與管理的需求；文獻(xiàn)［3］將UWB定位技術(shù)集成到數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，對(duì)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的叉車和其他移動(dòng)實(shí)體進(jìn)行定位和跟蹤，提高了倉(cāng)庫(kù)的安全性和操作效率；文獻(xiàn)［4］提出了一種RFID和無(wú)線保真技術(shù)相融合的實(shí)時(shí)定位平臺(tái)，通過(guò)對(duì)物料進(jìn)行監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)了倉(cāng)庫(kù)的自動(dòng)化、數(shù)字化和智能化。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用方面，文獻(xiàn)［5］為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)中異常流量的快速分析和識(shí)別，設(shè)計(jì)了融合Spark流和Kafka的分布式實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)系統(tǒng)（DRNATDS），并提出了一種基于相對(duì)密度和距離的K-means算法，有效地分析網(wǎng)絡(luò)異常流量，檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流下的各種網(wǎng)絡(luò)攻擊；為解決在視頻檢索過(guò)程中由于視頻數(shù)據(jù)的海量性、復(fù)雜性、冗余性所導(dǎo)致的計(jì)算能力和資源需求過(guò)高問(wèn)題，文獻(xiàn)［6］提出利用Hadoop、Hbase、Spark 和Opencv 實(shí)現(xiàn)了基于內(nèi)容的視頻檢索系統(tǒng)；……