Wonderware MES：数据采集与整合技术教程.Tex.header

WonderwareMES：数据采集与整合技术教程1WonderwareMES：数据采集与整合技术1.1绪论1.1.1MES系统概述MES（ManufacturingExecutionSystem，制造执行系统）是工业自动化和信息化的核心组成部分，位于企业计划层（ERP）与车间控制层（PLC、DCS等）之间，主要负责生产管理和调度执行。MES系统通过实时监控生产过程，收集生产数据，实现生产过程的透明化管理，从而提高生产效率，降低成本，提升产品质量。1.1.2WonderwareMES介绍WonderwareMES是全球领先的MES解决方案之一，由AVEVA公司开发。它提供了一套全面的工具和框架，用于优化制造过程，包括生产调度、质量控制、设备维护、生产性能分析等。WonderwareMES的强大之处在于其高度的可配置性和灵活性，能够适应各种不同的生产环境和业务需求。1.2数据采集技术1.2.1数据源与采集方式在工业环境中，数据采集通常涉及从各种设备和系统中收集数据，包括PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）、传感器、RFID（射频识别）等。WonderwareMES支持多种数据采集方式，包括OPC（OLEforProcessControl，用于过程控制的OLE）、ODBC（OpenDatabaseConnectivity，开放式数据库连接）、API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）等，确保数据的实时性和准确性。1.2.2数据采集示例假设我们有一个PLC设备，需要通过OPC协议采集其温度数据。以下是一个使用Python的OPC-UA客户端库asyncua进行数据采集的示例代码：importasyncio

fromasyncuaimportClient

asyncdefmain():

url="opc.tcp://localhost:4840/freeopcua/server/"

asyncwithClient(url=url)asclient:

#获取节点

node=awaitclient.get_node("ns=2;i=2")

#读取数据

value=awaitnode.read_value()

print(f"当前温度：{value}")

if__name__=="__main__":

asyncio.run(main())1.2.3代码解释导入库：首先导入asyncio和asyncua库，asyncio用于异步编程，asyncua是OPC-UA的Python客户端库。创建客户端：使用Client类创建一个OPC-UA客户端，连接到本地的OPC-UA服务器。获取节点：通过get_node方法获取代表温度数据的节点。读取数据：使用read_value方法读取节点的当前值，并打印出来。1.3数据整合技术1.3.1数据整合框架数据整合是MES系统中的关键环节，它将来自不同数据源的数据进行统一处理，形成一致的数据视图，供生产管理和决策使用。WonderwareMES提供了强大的数据整合框架，包括数据清洗、数据转换、数据融合等功能，确保数据的可用性和一致性。1.3.2数据整合示例假设我们有两个数据源，一个提供产品编号和生产日期，另一个提供产品编号和生产数量。我们需要将这两个数据源整合，形成一个包含产品编号、生产日期和生产数量的数据表。以下是一个使用Python的pandas库进行数据整合的示例代码：importpandasaspd

#数据源1

data1={

'产品编号':['001','002','003'],

'生产日期':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-03']

}

df1=pd.DataFrame(data1)

#数据源2

data2={

'产品编号':['001','002','004'],

'生产数量':[100,200,300]

}

df2=pd.DataFrame(data2)

#数据整合

df_merged=pd.merge(df1,df2,on='产品编号',how='outer')

#打印整合后的数据

print(df_merged)1.3.3代码解释创建数据框：使用pd.DataFrame创建两个数据框，分别代表两个数据源。数据整合：使用pd.merge方法将两个数据框基于“产品编号”进行合并，how='outer'表示进行外连接，即保留所有数据源中的所有记录。打印结果：打印整合后的数据框，可以看到每个产品编号对应的生产日期和生产数量，即使某些产品编号在其中一个数据源中不存在。1.4结论通过上述介绍和示例，我们可以看到WonderwareMES在数据采集和整合技术方面的强大功能。它不仅能够从各种设备和系统中实时采集数据，还能够通过灵活的数据整合框架，将这些数据进行有效的处理和分析，为生产管理和决策提供有力支持。在实际应用中，结合Python等编程语言，可以进一步增强数据处理的灵活性和效率，实现更复杂的数据分析和应用。2数据采集技术2.1数据采集原理数据采集是工业自动化和信息化系统中的关键环节，它涉及到从各种设备、传感器和系统中收集数据，然后将这些数据转换为可分析的格式。在WonderwareMES系统中，数据采集原理主要基于以下几点：设备接口：通过OPC-UA、Modbus等工业通信协议，MES系统能够直接与设备进行通信，读取实时数据。数据转换：采集到的原始数据可能格式不一，需要进行标准化和格式化处理，以便于存储和分析。数据存储：使用数据库（如SQLServer、Oracle等）存储数据，确保数据的完整性和可访问性。数据实时性：通过实时数据库（如WonderwareHistorian）存储和管理实时数据，保证数据的实时性和准确性。2.2实时数据采集方法实时数据采集是MES系统中最为关键的部分，它确保了生产过程的实时监控和控制。以下是一种常见的实时数据采集方法：2.2.1通过OPC-UA协议采集数据OPC-UA（OpenPlatformCommunicationsUnifiedArchitecture）是一种跨平台的工业通信标准，用于在工业自动化设备和软件之间进行数据交换。下面是一个使用Python的OPC-UA客户端库asyncua来采集数据的例子：#导入必要的库

importasyncio

fromasyncuaimportClient

#定义OPC-UA服务器的URL

url="opc.tcp://localhost:4840/freeopcua/server/"

#定义要读取的节点

node_id="ns=2;i=2"

asyncdefread_data():

#创建客户端对象

asyncwithClient(url=url)asclient:

#获取节点对象

node=awaitclient.get_node(node_id)

#读取节点的值

value=awaitnode.read_value()

print(f"节点{node_id}的值为:{value}")

#运行异步函数

asyncio.run(read_data())在这个例子中，我们首先导入了asyncio和asyncua库，然后定义了OPC-UA服务器的URL和要读取的节点ID。通过asyncwith语句创建客户端并连接到服务器，然后读取指定节点的数据并打印出来。2.3历史数据采集策略历史数据采集策略主要关注于如何有效地存储和管理大量的历史数据，以便于后续的分析和报告生成。在WonderwareMES系统中，历史数据采集通常采用以下策略：2.3.1使用WonderwareHistorian存储历史数据WonderwareHistorian是一个高性能的历史数据存储和检索系统，它能够处理大量的历史数据，同时提供快速的数据访问。下面是一个使用WonderwareHistorianAPI来读取历史数据的例子：#导入必要的库

frompywonderwareimportWonderwareHistorian

#定义Historian服务器的连接信息

server="localhost"

domain="default"

username="admin"

password="password"

#创建Historian客户端对象

historian=WonderwareHistorian(server,domain,username,password)

#定义要读取的数据点和时间范围

tag_name="Temperature"

start_time="2023-01-01T00:00:00"

end_time="2023-01-02T00:00:00"

#读取历史数据

data=historian.read_historical_data(tag_name,start_time,end_time)

#打印数据

fortimestamp,valueindata:

print(f"时间戳:{timestamp},温度:{value}")在这个例子中，我们首先导入了pywonderware库，然后定义了Historian服务器的连接信息。通过WonderwareHistorian类创建客户端对象，然后定义要读取的数据点名称和时间范围。使用read_historical_data方法读取历史数据，并遍历打印出每个数据点的时间戳和值。2.4数据整合技术数据整合是将来自不同来源的数据合并到一个统一的视图中，以便于分析和决策。在WonderwareMES系统中，数据整合技术主要涉及到数据清洗、数据融合和数据标准化。2.4.1数据清洗数据清洗是去除数据中的噪声和异常值，确保数据的质量。例如，可以使用Python的pandas库来清洗数据：importpandasaspd

#读取数据

data=pd.read_csv("data.csv")

#去除缺失值

data=data.dropna()

#去除异常值

data=data[(data['Temperature']>0)&(data['Temperature']<100)]

#保存清洗后的数据

data.to_csv("cleaned_data.csv",index=False)在这个例子中，我们首先导入了pandas库，然后读取了一个CSV文件中的数据。使用dropna方法去除数据中的缺失值，然后使用条件筛选去除异常的温度值。最后，将清洗后的数据保存到一个新的CSV文件中。2.4.2数据融合数据融合是将来自不同数据源的数据合并到一起，形成一个更全面的数据视图。例如，可以使用pandas库的merge方法来融合数据：#读取两个数据集

data1=pd.read_csv("data1.csv")

data2=pd.read_csv("data2.csv")

#数据融合

merged_data=pd.merge(data1,data2,on="Timestamp")

#保存融合后的数据

merged_data.to_csv("merged_data.csv",index=False)在这个例子中，我们读取了两个CSV文件中的数据，然后使用pd.merge方法基于时间戳Timestamp字段将两个数据集融合在一起。最后，将融合后的数据保存到一个新的CSV文件中。2.4.3数据标准化数据标准化是将数据转换为统一的格式和范围，以便于比较和分析。例如，可以使用pandas库的scale方法来标准化数据：fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

#读取数据

data=pd.read_csv("data.csv")

#定义标准化器

scaler=StandardScaler()

#标准化数据

data['Temperature']=scaler.fit_transform(data[['Temperature']])

#保存标准化后的数据

data.to_csv("standardized_data.csv",index=False)在这个例子中，我们首先导入了StandardScaler类，然后读取了一个CSV文件中的数据。使用StandardScaler对温度数据进行标准化处理，最后将标准化后的数据保存到一个新的CSV文件中。通过上述方法，WonderwareMES系统能够有效地采集、存储和整合数据，为生产过程的监控、分析和优化提供了坚实的基础。3数据整合技术3.1数据整合的重要性在现代工业环境中，数据的收集与分析对于优化生产流程、提高效率和质量至关重要。然而，数据往往分散在不同的系统和设备中，格式各异，这给数据的统一管理和分析带来了挑战。数据整合技术的引入，旨在解决这一问题，通过将来自不同来源的数据统一到一个平台，实现数据的标准化、集中化管理，从而提升数据的可用性和价值。3.1.1重要性分析决策支持：整合后的数据可以提供全面的生产视图，帮助管理层做出更准确的决策。效率提升：减少数据处理时间，提高生产流程的透明度和响应速度。质量控制：通过实时数据分析，及时发现生产中的异常，提高产品质量。成本节约：避免重复数据收集和处理，减少资源浪费。3.2数据整合流程数据整合流程通常包括以下几个关键步骤：数据识别与收集：确定需要整合的数据源，包括传感器、设备、ERP系统等，收集原始数据。数据清洗：去除无效或错误的数据，确保数据质量。数据转换：将不同格式的数据转换为统一格式，便于后续处理。数据集成：将清洗和转换后的数据合并到一个数据仓库或数据湖中。数据标准化：确保数据的一致性和可比性，便于分析。数据分发：将整合后的数据分发给不同的应用系统，如MES、BI工具等，以支持决策和操作。3.2.1流程示例假设我们从两个不同的生产线上收集数据，一个使用CSV格式，另一个使用JSON格式。我们需要将这些数据整合到一个数据仓库中。数据转换示例importpandasaspd

#读取CSV数据

csv_data=pd.read_csv('production_line1.csv')

#读取JSON数据

json_data=pd.read_json('production_line2.json')

#将JSON数据转换为与CSV数据相同的格式

json_data_converted=json_data.rename(columns={'timestamp':'time','value':'output'})

#合并数据

combined_data=pd.concat([csv_data,json_data_converted],ignore_index=True)

#数据清洗，去除缺失值

cleaned_data=combined_data.dropna()

#数据标准化，例如，将时间戳转换为统一的时间格式

cleaned_data['time']=pd.to_datetime(cleaned_data['time'])

#将整合后的数据保存到数据仓库

cleaned_data.to_sql('production_data',con=engine,if_exists='append',index=False)3.3数据整合工具使用数据整合工具是实现数据整合的关键，它们提供了自动化、高效的数据处理能力。常见的数据整合工具包括ETL工具（如Informatica、Talend）、数据仓库解决方案（如AmazonRedshift、GoogleBigQuery）以及数据湖平台（如AzureDataLake、AWSS3）。3.3.1工具选择选择数据整合工具时，应考虑以下因素：数据量：处理大量数据时，选择具有高扩展性和处理能力的工具。数据源与目标系统：工具应支持所需的数据源和目标系统。实时性需求：如果需要实时数据处理，选择支持流处理的工具。成本与维护：考虑工具的总拥有成本和维护复杂度。3.3.2使用示例InformaticaPowerCenterInformaticaPowerCenter是一个强大的ETL工具，用于数据的提取、转换和加载。以下是一个使用InformaticaPowerCenter进行数据整合的简化流程：创建源和目标连接：在Informatica中配置与数据源（如Oracle数据库）和目标系统（如数据仓库）的连接。设计映射：使用映射设计器，定义数据从源到目标的转换规则。创建工作流：在工作流设计器中，创建包含映射和控制逻辑的工作流。执行工作流：在工作流监控器中，启动工作流，监控数据整合过程。调度与自动化：设置定时任务，自动化数据整合流程。GoogleBigQueryGoogleBigQuery是一个云数据仓库，适用于大规模数据的存储和分析。以下是如何使用BigQuery进行数据整合的示例：--创建表

CREATETABLEproduction_data(

timeTIMESTAMP,

outputFLOAT64

);

--加载CSV数据

LOADDATAINFILE'gs://bucket/production_line1.csv'

INTOTABLEproduction_data

FIELDSTERMINATEDBY','

LINESTERMINATEDBY'\n'

IGNORE1ROWS;

--加载JSON数据

INSERTINTOproduction_data

SELECTPARSE_TIMESTAMP('%Y-%m-%d%H:%M:%S',t.time),t.output

FROM(

SELECTJSON_EXTRACT_SCALAR(json_data,'$.time')AStime,

JSON_EXTRACT_SCALAR(json_data,'$.output')ASoutput

FROMUNNEST([(

SELECTASSTRUCT(SELECTASSTRUCTjson_dataFROMUNNEST([json_data])ASjson_data)

FROM`duction_line2`

)])ASt

);通过上述步骤，我们可以有效地将来自不同生产线的数据整合到一个统一的数据仓库中，为后续的分析和决策提供支持。4WonderwareMES实践4.1系统配置与安装在开始WonderwareMES的实践之前，首先需要对系统进行配置和安装。这一步骤是确保MES系统能够顺利运行并有效集成到现有生产环境中的关键。4.1.1系统要求硬件:至少需要4GBRAM，1GHz处理器，以及足够的硬盘空间。软件:支持的操作系统包括WindowsServer2012R2,Windows10,或更高版本。需要.NETFramework4.5或更高版本。4.1.2安装步骤下载安装包:从AVEVA官方网站下载最新的WonderwareMES安装包。运行安装向导:双击安装包，启动安装向导。接受许可协议:阅读并接受软件许可协议。选择安装类型:选择“完整安装”或“自定义安装”。配置安装路径:选择软件的安装路径。安装组件:根据生产需求选择需要安装的组件，如数据采集服务、整合服务等。完成安装:点击“安装”按钮，等待安装过程完成。4.2数据源连接与配置数据源连接是WonderwareMES数据采集的第一步，它涉及到与各种生产系统和设备的连接，以获取实时数据。4.2.1连接类型OPC-UA:用于连接到支持OPC-UA协议的设备或系统。ODBC:用于连接到数据库，如SQLServer、Oracle等。Modbus:用于连接到支持Modbus协议的设备。4.2.2配置步骤创建数据源:在WonderwareMES管理界面中，选择“数据源”选项，点击“新建”。选择连接类型:根据数据源的类型选择相应的连接方式。输入连接参数:如IP地址、端口号、用户名和密码等。测试连接:点击“测试连接”按钮，确保数据源能够成功连接。保存配置:配置完成后，保存数据源设置。4.3数据采集与整合案例分析数据采集与整合是WonderwareMES的核心功能，以下是一个具体的案例分析，展示如何使用WonderwareMES进行数据采集与整合。4.3.1案例背景假设一家制造企业需要从其生产线上的多个设备收集数据，包括温度、压力、流量等参数，然后将这些数据整合到一个中央数据库中，以便进行分析和报告。4.3.2数据采集代码示例#使用Python脚本通过OPC-UA协议从设备收集数据

importopcua

#创建OPC-UA客户端

client=opcua.Client("opc.tcp://localhost:4840/freeopcua/server/")

client.connect()

#读取设备数据

temperature_node=client.get_node("ns=2;i=2")

temperature=temperature_node.get_value()

#关闭连接

client.disconnect()解释上述代码展示了如何使用Python的opcua库连接到一个OPC-UA服务器，并读取温度数据。client.get_node方法用于定位特定的数据节点，get_value方法则用于读取该节点的当前值。4.3.3数据整合数据整合流程数据清洗:确保从不同设备收集的数据格式一致，去除无效或错误的数据。数据转换:将数据转换为统一的格式，便于存储和分析。数据存储:将转换后的数据存储到中央数据库中。数据分析:利用存储的数据进行实时或历史数据分析，生成报告。代码示例#使用Python将收集的数据整合并存储到SQLServer数据库

importpyodbc

#数据库连接参数

server='localhost'

database='MESData'

username='user'

password='password'

#创建数据库连接

conn=pyodbc.connect('DRIVER={ODBCDriver17forSQLServer};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+password)

#创建游标

cursor=conn.cursor()

#插入数据

cursor.execute("INSERTINTODeviceData(DeviceID,Temperature,Timestamp)VALUES(?,?,?)",

('Device1',temperature,datetime.now()))

mit()

#关闭连接

cursor.close()

conn.close()解释这段代码展示了如何使用Python的pyodbc库连接到SQLServer数据库，并将从设备收集的温度数据存储到数据库中。cursor.execute方法用于执行SQL插入语句，mit则用于提交事务，确保数据被持久化。通过上述步骤，企业可以有效地使用WonderwareMES进行数据采集与整合，为生产过程的优化和决策提供数据支持。5高级功能与优化5.1数据质量控制数据质量控制是WonderwareMES系统中的关键功能，确保了从生产线上采集的数据准确、完整且一致。这一过程涉及多个步骤，从数据的源头开始，直到数据被用于分析和决策。以下是一些数据质量控制的原理和实践：数据验证：在数据进入系统之前，进行初步的验证，检查数据是否符合预设的格式和范围。例如，如果一个传感器应该报告温度，系统会检查数据是否为数值类型，并且在合理的温度范围内。异常检测：通过统计方法或机器学习算法，识别数据中的异常值。例如，使用标准差和均值来识别超出正常范围的温度读数。数据清洗：去除或修正数据中的错误和不一致性。这可能包括填补缺失值、修正错误的读数或排除异常值。数据一致性检查：确保从不同来源或不同时间点采集的数据之间的一致性。例如，检查同一时间段内不同传感器的读数是否相互矛盾。数据审计：定期检查数据质量，记录数据问题和解决过程，以持续改进数据质量控制策略。5.1.1示例：异常检测算法#异常检测示例代码

importnumpyasnp

fromscipyimportstats

#假设我们有从生产线采集的温度数据

temperatures=np.array([22.5,23.1,21.8,22.3,23.0,22.7,21.9,22.2,23.3,22.4,22.6,23.2,21.7,22.1,23.5,22.0,22.8,21.6,22.5,23.4,100.0])

#使用Z-score方法检测异常值

z_scores=stats.zscore(temperatures)

abs_z_scores=np.abs(z_scores)

filtered_entries=(abs_z_scores<3)

#打印异常值

outliers=temperatures[~filtered_entries]

print("异常值：",outliers)在这个例子中，我们使用了Z-score方法来检测异常值。Z-score是一个统计学概念，表示一个值与平均值的偏差程度。通常，如果一个值的Z-score大于3或小于-3，那么这个值被认为是异常的。通过这个简单的算法，我们可以有效地识别出生产线数据中的异常温度读数。5.2数据整合性能优化数据整合性能优化是提高WonderwareMES系统效率的关键。在处理大量数据时，优化数据整合过程可以显著减少处理时间，提高系统的响应速度。以下是一些优化策略：数据预处理：在数据整合之前，对数据进行预处理，如数据清洗、数据转换和数据压缩，以减少处理的数据量。并行处理：利用多核处理器或分布式计算环境，将数据整合任务分解为多个子任务并行处理，以提高处理速度。增量更新：只处理自上次整合以来新增或修改的数据，而不是重新处理所有数据，以减少处理时间。缓存策略：将经常访问的数据存储在缓存中，以减少对数据库的查询次数，提高数据访问速度。数据索引：在数据库中创建索引，以加快数据检索速度。5.2.1示例：并行处理数据整合#并行处理数据整合示例代码

importpandasaspd

fromjoblibimportParallel,delayed

#假设我们有多个数据文件需要整合

data_files=['data1.csv','data2.csv','data3.csv','data4.csv']

#定义一个函数来读取和处理单个数据文件

defprocess_data_file(file_name):

data=pd.read_csv(file_name)

#进行数据清洗和转换

data=data.dropna()#删除缺失值

data['timestamp']=pd.to_datetime(data['timestamp'])#转换时间戳格式

returndata

#使用并行处理来整合数据

num_jobs=-1#使用所有可用的处理器

processed_data=Parallel(n_jobs=num_jobs)(delayed(process_data_file)(file)forfileindata_files)

#合并处理后的数据

final_data=pd.concat(processed_data)在这个例子中，我们使用了Python的joblib库来并行处理多个数据文件。通过将数据整合任务分解为多个子任务，并利用多核处理器并行执行这些任务，我们可以显著提高数据整合的效率。5.3自定义数据处理逻辑自定义数据处理逻辑允许用户根据特定的业务需求和生产环境，调整和优化数据处理流程。这可能包括自定义的数据清洗规则、数据转换逻辑或数据整合策略。以下是一些自定义数据处理逻辑的实践：规则定义：定义特定的数据清洗规则，如基于时间窗口的异常值检测、基于历史数据的预测性清洗等。数据转换：根据业务需求，自定义数据转换逻辑，如将温度从摄氏度转换为华氏度。整合策略：自定义数据整合策略，如基于时间的聚合、基于事件的触发整合等。算法开发：开发自定义的算法来处理特定类型的数据，如使用机器学习算法预测设备故障。5.3.1示例：自定义数据转换逻辑#自定义数据转换逻辑示例代码

importpandasaspd

#读取数据

data=pd.read_csv('production_data.csv')

#自定义数据转换函数：将温度从摄氏度转换为华氏度

defcelsius_to_fahrenheit(celsius):

returncelsius*9/5+32

#应用自定义转换逻辑

data['temperature_fahrenheit']=data['temperature_celsius'].apply(celsius_to_fahrenheit)

#打印转换后的数据

print(data.head())在这个例子中，我们定义了一个自定义函数celsius_to_fahrenheit，用于将温度从摄氏度转换为华氏度。然后，我们使用Pandas的apply函数将这个转换逻辑应用于数据集中的温度列，生成了新的温度列。通过这种方式，我们可以根据业务需求灵活地调整数据处理流程。

#WonderwareMES在工业4.0中的角色

##工业4.0与数据驱动的制造

在工业4.0的背景下，数据采集与整合技术成为推动制造业智能化、自动化的核心力量。WonderwareMES（ManufacturingExecutionSystem，制造执行系统）作为一款先进的工业软件，其在工业4.0中的角色不可小觑。它不仅能够实时收集生产过程中的各种数据，还能通过智能分析，为决策提供依据，实现生产流程的优化与控制。

###数据采集

数据采集是WonderwareMES的基础功能之一，它能够从各种设备、传感器和系统中自动收集数据。例如，从PLC（可编程逻辑控制器）中读取设备状态，从SCADA（数据采集与监控系统）中获取实时生产数据。这些数据的收集，为后续的分析与决策提供了丰富的信息源。

####示例代码：从PLC读取数据

```python

#使用PySnap7库从S7PLC读取数据

frompysnap7importlibrary

#连接到PLC

plc=library.Client()

plc.connect('',0,2)

#读取DB块中的数据

db_number=1

start=0

size=10

data=plc.db_read(db_number,start,size)

#解析数据

value=library.S7DataItem()

value.set_data(data,library.S7WLReal)

print(value.get_real())

#断开连接

plc.disconnect()5.3.2数据整合数据整合是WonderwareMES的另一大亮点，它能够将来自不同来源的数据进行统一处理，形成一致的数据视图。通过数据整合，企业可以消除信息孤岛，实现数据的全局共享与分析。例如，将设备数据、生产数据、质量数据等整合在一起，形成综合的生产报告。示例代码：整合不同来源的数据#使用pandas库整合数据

importpandasaspd

#读取设备