[1]刘晶晶,韩秀林,于振宁,等.基于大数据技术的焊管生产状态可视化设计[J].焊管,2022,45(10):55-60.[doi:10.19291/j.cnki.1001-3938.2022.10.010]
　LIU Jingjing,HAN Xiulin,YU Zhenning,et al.Visualization Design of Welded Pipe Production State based on Big Data Technology[J].,2022,45(10):55-60.[doi:10.19291/j.cnki.1001-3938.2022.10.010]
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基于大数据技术的焊管生产状态可视化设计()
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《焊管》[ISSN:1001-3938/CN:61-1160/TE]

卷:
45
期数:
2022年第10期
页码:
55-60
栏目:
经验交流
出版日期:
2022-10-28

文章信息/Info

Title:
Visualization Design of Welded Pipe Production State based on Big Data Technology
文章编号:
10.19291/j.cnki.1001-3938.2022.10.010
作者:
刘晶晶; 韩秀林; 于振宁; 刘传水; 李建一; 胡 涛; 王 洋
1. 华油钢管有限公司， 河北 青县 062658；2. 河北省高压管线螺旋焊管技术创新中心， 河北 青县 062658
Author(s):
LIU Jingjing;  HAN Xiulin;  YU Zhenning;  LIU Chuanshui; LI Jianyi;  HU Tao;  WANG Yang
1. CNPC Bohai Equipment North China Petroleum Steel Pipe Co., Ltd., Qingxian 062658, Hebei, China;2. Hebei High Pressure Pipeline Spiral Welded Pipe Technology Innovation Center, Qingxian 062658, Hebei, China
关键词:
焊管生产; 状态监控; 大数据; 可视化
Keywords:
welded pipe production;  condition monitoring;  big data;  visualization
分类号:
TG409
DOI:
10.19291/j.cnki.1001-3938.2022.10.010
文献标志码:
B
摘要:
针对焊管机组在生产过程中难以实时监控，以及采集、传输、存储生产数据困难的现状，提出并开发了基于大数据技术的焊管机组生产状态监控系统。在现有的物联网系统、MES系统和SCADA系统的支持下，采用分布式数据采集提高了数据采集能力，采用联合分布式存储提升了数据存储效率，采用可视化技术实现生产过程的可视化、透明化管理。基于大数据技术的焊管机组生产状态监控系统的应用，可为用户提供强有力的数据支撑，同时对于工业企业的智能化改造和制造业智能工厂的建设和完善具有借鉴意义。
Abstract:
Aiming at the difficulties of real-time monitoring of the production status of the welded pipe unit in the production process and the collecting, transmitting and storing the production data, a production status monitoring system of the welded pipe unit based on big data technology was proposed and developed. With the support of the existing internet of things system, MES system and SCADA system, the distributed data acquisition is used to improve the data acquisition ability, the joint distributed storage is used to improve the data storage efficiency, and the visualization technology is used to realize the visualization and transparent management of the production process. The application of the production status monitoring system of welded pipe unit based on big data technology can provide data support for users, and it has reference significance for the intelligent transformation of industrial enterprises and the construction and improvement of intelligent factories in manufacturing industry.

参考文献/References:

[1] 张晗亮，罗超，秦莲香. 中石油装备制造业务信息化建设思考[J]. 焊管，2016，39（12）：38-41.[2] 时运来，付少蕾，春辉，等. 面向生产车间的实时监控系统设计[J]. 组合机床与自动化加工技术，2020（2）：132-135，139.[3] 张祖军，赖思琦. 智能制造生产线MES系统的设计与开发[J]. 制造业自动化，2020，42(8)：85-86，116.[4] 林聪伟，郭晓东，张卫青，等. 基于自动化生产线的物联网可视化监控系统[J]. 重庆理工大学学报（自然科学），2020，34（4）：123-129.[5] 冯春雨，张鹏伟，史建勋. 基于SCADA的智能装备控制技术应用研究[J]. 信息系统工程，2019（10）：90，92.[6] 孟凡会，王玉亮，汪雷. 信息碎片化下用户痛点多源信息融合分析研究[J]. 情报理论与实践，2020，43（7）：103-108.[7] 高欢，王少华，张亮星，等. 离散型车间生产过程实时监控系统研究[J]. 机械设计与制造，2018（1）：111-113，117.[8] 周光源，王强. 生产车间可视化实时监控平台设计与开发[J]. 组合机床与自动化加工技术，2015（11）：145-148.[9] 江平宇，李普林，苏婷. 新一代信息技术驱动的装备生产过程技术管理创新方法研究[J]. 中国机械工程，2020，31（2）：127-134.[10] 张勃，赵林，朱杰. 基于统计过程控制的生产车间状态智能监控研究[J]. 机械制造，2019，57（10）：1-3，7.[11] 钟珂珂，郭具涛，何其昌，等. 实时数据驱动的生产线状态监控与效能评估技术研究[J]. 航空制造技术，2017（7）：51-55.[12] 罗红华. 基于数据挖掘及数据仓库技术的研究与应用[J]. 通讯世界，2019，26（10）：77-78.[13] 周瀚章，冯广，龚旭辉，等. 基于大数据的ETL中的数据清洗方案研究[J]. 工业控制计算机，2018，31（12）：108-110.[14] 伊秀中，刘运通，胡洋，等. 基于ETL及新型数据建模的智能报表系统设计与实现[J]. 有线电视技术，2017（10）：38-41.[15] 韩强飞，张国晨，张发光. 基于Kettle构建企业数据仓库[J]. 信息系统工程，2017（2）：108.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-01-13
作者简介：刘晶晶（1984—），女，工程师，现主要从事信息技术应用与规划工作。
更新日期/Last Update: 2022-10-26