一种基于大数据的工业互联网安全监控方法及系统与流程

本发明涉及轻工业联网监控，尤其涉及一种基于大数据的工业互联网安全监控方法及系统。

背景技术：

1、随着现代服装加工业的快速发展，生产周期的缩短和订单变动的频繁性对安全监控提出了更高的要求。传统的安全监控方法在数据采集、传输和处理速度方面存在局限性，导致无法满足实时监控的需求，进而使得安全风险无法及时识别和应对。在传统的工业互联网安全监控系统中，数据采集主要依赖于有限数量的传感器和监控设备，这些设备的采样频率和数据传输速度有限。此外，传统监控系统对于海量数据的处理能力也较为有限，无法实时分析和识别潜在的安全风险。这种局限性在现代服装加工业中尤为突出，因为该行业的生产过程复杂，涉及多个环节和设备，产生的数据量庞大且变化快速。此外，传统的安全监控方法往往缺乏智能化的分析和预测能力，无法对异常事件进行及时预警和应对。这导致了安全事故的发生和严重后果的产生，给企业的生产秩序和安全带来了严重威胁。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种基于大数据的工业互联网安全监控方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于大数据的工业互联网安全监控方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：对服装加工车间进行多源异构物联网感知层构建，得到分布式异构感知网络；基于分布式异构感知网络对服装加工车间进行全流程多维度数据采集，得到多源异构大数据集，其中多源异构大数据集包括订单数据、原材料库存数据、设备运行数据与物流数据；

4、步骤s2：基于订单数据与原材料库存数据对服装加工车间进行订单完成度风险评估分析，得到订单完成度风险值；根据订单完成度风险值对服装加工车间进行智能决策支持，得到应对决策方案；

5、步骤s3：根据物流数据对服装加工车间进行产销均衡评估分析，得到产销偏离数据；根据产销偏离数据对服装加工车间进行存货智能调配，得到调配优化方案；

6、步骤s4：根据设备运行数据对服装加工车间进行设备健康状态评价，得到设备风险数据；根据设备风险数据对服装加工车间进行设备维保决策支持，得到维保决策方案；

7、步骤s5：根据订单完成度风险值、产销偏离数据与设备风险数据对服装加工车间进行智能融合分析，得到综合安全预警数据；将订单完成度风险值、产销偏离数据、设备风险数据、综合安全预警数据、应对决策方案、调配优化方案与维保决策方案传输至预设的统一安全监控平台。

8、本发明通过建立多源异构物联网感知层和全流程多维度数据采集，可以实时收集并分析订单数据、原材料库存数据、设备运行数据和物流数据，从而实现对生产过程的实时监控。这可以及时识别潜在的安全风险，比如订单完成度风险、产销偏离和设备健康状态问题。根据订单完成度风险值、产销偏离数据和设备风险数据，可以进行智能决策支持，提出相应的应对决策方案、调配优化方案和维保决策方案。这可以帮助企业在面临风险时做出更加明智的决策，优化生产流程和资源配置，降低安全风险。通过智能融合分析，将订单完成度风险值、产销偏离数据和设备风险数据综合起来，生成综合安全预警数据。这可以提前预警潜在的安全风险，帮助企业采取相应的措施进行预防，从而避免安全事故的发生，保障生产秩序和安全。将各项数据和决策方案传输至统一安全监控平台，实现数据的集中管理和统一监控。这可以提高监控效率和管理水平，使企业能够更加全面地了解生产情况和安全状况，及时做出相应的应对措施。综上所述，本发明能够实现更高效的实时监控、智能化分析，从而提升生产效率、降低安全风险和成本，提高企业的竞争力。

9、优选地，本发明还提供了一种基于大数据的工业互联网安全监控系统，用于执行如上所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，该基于大数据的工业互联网安全监控系统包括：

10、感知层构建模块，用于对服装加工车间进行多源异构物联网感知层构建，得到分布式异构感知网络；基于分布式异构感知网络对服装加工车间进行全流程多维度数据采集，得到多源异构大数据集，其中多源异构大数据集包括订单数据、原材料库存数据、设备运行数据与物流数据；

11、订单风险评估模块，用于基于订单数据与原材料库存数据对服装加工车间进行订单完成度风险评估分析，得到订单完成度风险值；根据订单完成度风险值对服装加工车间进行智能决策支持，得到应对决策方案；

12、产销均衡评估模块，用于根据物流数据对服装加工车间进行产销均衡评估分析，得到产销偏离数据；根据产销偏离数据对服装加工车间进行存货智能调配，得到调配优化方案；

13、设备健康评估模块，用于根据设备运行数据对服装加工车间进行设备健康状态评价，得到设备风险数据；根据设备风险数据对服装加工车间进行设备维保决策支持，得到维保决策方案；

14、综合安全预警模块，用于根据订单完成度风险值、产销偏离数据与设备风险数据对服装加工车间进行智能融合分析，得到综合安全预警数据；将订单完成度风险值、产销偏离数据、设备风险数据、综合安全预警数据、应对决策方案、调配优化方案与维保决策方案传输至预设的统一安全监控平台。

15、本发明中，通过感知层构建和多源异构数据采集，可以实现对服装加工车间生产过程的全面监控，涵盖订单、原材料库存、设备运行和物流多个方面的数据。通过订单风险评估模块和产销均衡评估模块，能够对生产过程中的风险进行评估分析，并提供智能决策支持，帮助企业制定应对方案和调配优化策略，提高生产效率和安全性。通过设备健康评估模块，可以对服装加工车间的设备进行健康状态评价，及时发现设备运行异常，为设备维保提供决策支持，保障生产设备的正常运行。通过综合安全预警模块，可以对订单完成度、产销偏离和设备健康状态数据进行智能融合分析，及时预警潜在的安全风险，并将相关数据和决策方案传输至统一安全监控平台，实现综合的安全风险管理。通过智能调配优化方案和设备维保决策方案，能够优化存货调配和设备维护计划，合理配置资源，提高生产效率，降低成本。通过将各项数据和决策方案传输至统一安全监控平台，实现数据的集中管理和统一监控，提高监控效率和管理水平，为企业决策提供更全面的信息支持。

技术特征：

1.一种基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s11包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s256包括以下步骤：

7.根据权利要求4所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s26包括以下步骤：

8.根据权利要求1所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

9.根据权利要求1所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

10.一种基于大数据的工业互联网安全监控系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于大数据的工业互联网安全监控方法，该基于大数据的工业互联网安全监控系统包括：

技术总结本发明涉及轻工业联网监控技术领域，尤其涉及一种基于大数据的工业互联网安全监控方法及系统。所述方法包括以下步骤：对服装加工车间进行多源异构物联网感知层构建，得到分布式异构感知网络；基于分布式异构感知网络对服装加工车间进行全流程多维度数据采集，得到多源异构大数据集，其中多源异构大数据集包括订单数据、原材料库存数据、设备运行数据与物流数据；基于订单数据与原材料库存数据对服装加工车间进行订单完成度风险评估分析，得到订单完成度风险值；根据订单完成度风险值对服装加工车间进行智能决策支持，得到应对决策方案。本发明能够实现更高效的实时监控、智能化分析，从而提升生产效率、降低安全风险和成本。技术研发人员：张昕伟,黄军山,王成,王伟,龙能文受保护的技术使用者：中电数科科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29