智能制造生产数据实时监控实战：基于MySQL数据库的代码实现
随着工业4.0的推进，智能制造已成为制造业发展的新趋势。实时监控生产数据对于提高生产效率、降低成本、优化生产流程具有重要意义。本文将围绕智能制造生产数据实时监控这一主题，结合MySQL数据库，通过代码实现一个简单的实时监控系统。
一、系统需求分析
1.1 系统功能
本系统主要实现以下功能：
1. 数据采集：实时采集生产设备的数据，如温度、压力、速度等。
2. 数据存储：将采集到的数据存储到MySQL数据库中。
3. 数据查询：提供数据查询功能，支持按时间、设备、参数等条件查询。
4. 数据可视化：将查询到的数据以图表形式展示，便于分析。
1.2 系统架构
本系统采用B/S架构，分为前端和后端两部分：
1. 前端：使用HTML、CSS、JavaScript等技术实现数据可视化。
2. 后端：使用Python语言，结合Flask框架和MySQL数据库实现数据采集、存储和查询。
二、技术选型
2.1 数据库
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，具有高性能、可靠性、易用性等特点，适合本系统存储生产数据。
2.2 后端框架
Flask是一款轻量级的Python Web框架，具有简单易用、扩展性强等特点，适合本系统后端开发。
2.3 数据采集
本系统采用Python的`pyserial`库实现串口通信，采集生产设备的数据。
三、系统设计与实现
3.1 数据库设计
本系统采用MySQL数据库存储生产数据，设计如下表结构：
sql
CREATE TABLE `production_data` (
`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`device_id` VARCHAR(50) NOT NULL,
`temperature` FLOAT NOT NULL,
`pressure` FLOAT NOT NULL,
`speed` FLOAT NOT NULL,
`timestamp` DATETIME NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
3.2 数据采集模块
使用Python的`pyserial`库实现串口通信，采集生产设备的数据。以下是一个简单的数据采集示例：
python
import serial
import time
def collect_data(device_id):
ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600, timeout=1) 串口配置
while True:
data = ser.readline().decode().strip()
if data:
temperature, pressure, speed = data.split(',')
timestamp = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())
insert_data(device_id, temperature, pressure, speed, timestamp)
time.sleep(1)
def insert_data(device_id, temperature, pressure, speed, timestamp):
连接数据库
import pymysql
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='production')
try:
with connection.cursor() as cursor:
sql = "INSERT INTO `production_data` (`device_id`, `temperature`, `pressure`, `speed`, `timestamp`) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)"
cursor.execute(sql, (device_id, temperature, pressure, speed, timestamp))
connection.commit()
finally:
connection.close()
3.3 数据查询模块
使用Flask框架实现数据查询功能。以下是一个简单的数据查询示例：
python
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://root:password@localhost/production'
db = SQLAlchemy(app)
class ProductionData(db.Model):
__tablename__ = 'production_data'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
device_id = db.Column(db.String(50), nullable=False)
temperature = db.Column(db.Float, nullable=False)
pressure = db.Column(db.Float, nullable=False)
speed = db.Column(db.Float, nullable=False)
timestamp = db.Column(db.DateTime, nullable=False)
@app.route('/data', methods=['GET'])
def get_data():
device_id = request.args.get('device_id')
start_time = request.args.get('start_time')
end_time = request.args.get('end_time')
query = ProductionData.query
if device_id:
query = query.filter(ProductionData.device_id == device_id)
if start_time:
query = query.filter(ProductionData.timestamp >= start_time)
if end_time:
query = query.filter(ProductionData.timestamp <= end_time)
data = query.all()
result = [{'device_id': d.device_id, 'temperature': d.temperature, 'pressure': d.pressure, 'speed': d.speed, 'timestamp': d.timestamp} for d in data]
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
3.4 数据可视化模块
使用JavaScript和ECharts库实现数据可视化。以下是一个简单的数据可视化示例：
html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>生产数据可视化</title>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.3.3/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
<script type="text/javascript">
var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
var option = {
title: {
text: '生产数据'
},
tooltip: {},
legend: {
data:['温度', '压力', '速度']
},
xAxis: {
data: []
},
yAxis: {},
series: [{
name: '温度',
type: 'line',
data: []
}, {
name: '压力',
type: 'line',
data: []
}, {
name: '速度',
type: 'line',
data: []
}]
};
myChart.setOption(option);
// 获取数据并更新图表
function fetchData() {
var xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', '/data?device_id=1&start_time=2021-01-01&end_time=2021-01-02', true);
xhr.onreadystatechange = function () {
if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
var data = JSON.parse(xhr.responseText);
var xData = [];
var temperatureData = [];
var pressureData = [];
var speedData = [];
for (var i = 0; i < data.length; i++) {
xData.push(data[i].timestamp);
temperatureData.push(data[i].temperature);
pressureData.push(data[i].pressure);
speedData.push(data[i].speed);
}
myChart.setOption({
xAxis: {
data: xData
},
series: [{
name: '温度',
data: temperatureData
}, {
name: '压力',
data: pressureData
}, {
name: '速度',
data: speedData
}]
});
}
};
xhr.send();
}
fetchData();
setInterval(fetchData, 1000); // 每秒更新一次数据
</script>
</body>
</html>
四、总结
本文通过代码实现了一个基于MySQL数据库的智能制造生产数据实时监控系统。系统采用B/S架构，使用Python、Flask、MySQL、pyserial、ECharts等技术，实现了数据采集、存储、查询和可视化等功能。本系统可为企业提供实时生产数据监控，有助于提高生产效率、降低成本、优化生产流程。
五、展望
随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，智能制造生产数据实时监控系统将更加智能化、高效化。未来，可以从以下几个方面进行改进：
1. 引入机器学习算法，对生产数据进行预测和分析，为企业提供决策支持。
2. 结合物联网技术，实现设备远程监控和维护。
3. 开发移动端应用，方便用户随时随地查看生产数据。
通过不断优化和改进，智能制造生产数据实时监控系统将为制造业的发展提供有力支持。
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