[发明专利]一种适用于工业互联网的工业现场监测方法

说明书

本发明公开了一种适用于工业互联网的工业现场监测方法，属于工业现场监测领域，一种适用于工业互联网的工业现场监测方法，包括数据输入：包括产品生产信息的输入和产品检测信息的输入；数据采集；数据分析；数据输出；数据补偿，可以通过在数据输入时将产品的生产数据、生产程序、检测数据和检测程序全部输入，增加对比数据的多样性，通过数据分析对采集到的产品生产信息和产品检测信息进行对比分析，在能够输出数据的同时，通过数据补偿将分析的结果可对输入的产品信息进行补偿，有效提高产品生产的质量，降低产品的不合格率，并且有效对产品在生产和检测信息进行分析和处理，能够有效调高的应对异常数据的速度。

技术领域

本发明涉及工业现场监测领域，更具体地说，涉及一种适用于工业互联网的工业现场监测方法。

背景技术

工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。

工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。

随着制造行业自动化水平的不断提升，机器视觉的应用范围得到了前所未有的拓展，机器视觉能够有效满足工业的自动化生产线的需求，能实现对加工零件快速、无伤害、高效率的自动化检测，实现产品数据采集、分类、筛选、信息集成和分析，还可以大大提高生产效率和自动化程度。

但是现有的工业互联网的工业现场监测方法不能够有效对检测到的信息进行分析和处理，不能够有效实现在产品生产和检测过程中进行数据补偿，不能够有效保证产品质量，并且在对异常数据处理速度较慢，易产生较多的不良品，降低产品合格率。

发明内容

1.要解决的技术问题

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种适用于工业互联网的工业现场监测方法，可以通过在数据输入时将产品的生产数据、生产程序、检测数据和检测程序全部输入，增加对比数据的多样性，通过数据分析对采集到的产品生产信息和产品检测信息进行对比分析，在能够输出数据的同时，通过数据补偿将分析的结果可对输入的产品信息进行补偿，有效提高产品生产的质量，降低产品的不合格率，并且有效对产品在生产和检测信息进行分析和处理，能够有效调高的应对异常数据的速度。

2.技术方案

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

一种适用于工业互联网的工业现场监测方法，包括如下步骤：

S1.数据输入：包括产品生产信息的输入和产品检测信息的输入；

对产品的生产数据、生产程序、检测数据和检测程序进行输入；

S2.数据采集：包括产品生产信息的采集和产品检测信息的采集；

对产品生产过程中产生的数据和产品需检测的信息进行采集；

S3.数据分析：包括产品生产信息的分析和产品检测信息的分析；

对采集到的产品生产过程中产生的数据和产品需检测的信息进行分析，使其与输入的产品生产信息和产品检测信息进行对比，并判断数据的误差值；

S4.数据输出：包括产品生产信息的输出和产品检测信息的输出；

对分析和判断后的产品生产信息和产品检测信息进行输出；

S5.数据补偿：包括产品生产信息的输出和产品检测信息的补偿；