【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及工業數據管理，具體涉及一種基于數據驅動與連鑄生產工藝結合的數據治理方法。
技術介紹
1、國內鋼鐵行業正朝著數字化、綠色化、智能化多方向協同發展，隨著產業結構的逐步升級，我國鋼鐵行業得到了快速發展，鋼鐵生產現場各種監測儀器也逐漸向多功能化、系統化、智能化方向發展，鋼鐵行業的信息化自動化水平也在不斷提升，企業獲取數據的能力愈來愈強，并且通過使用制造執行系統、企業資源計劃管理系統、主數據管理等系統對生產活動進行集中管理和控制，所獲得工業生產實際數據也越來越全面，隨之所產生的生產數據以毫秒級單位爆發式增長，這些海量數據蘊含著與生產狀態及最終產品質量密切相關的重要信息，使得對鋼鐵產品質量的管控模式也從原來的“離線分析”向著“在線管控”，從“短流程”向著“跨工序”、從“單模態”向著“多模態”的方向發展。
2、雖然現有工業數據管理平臺取得了長足的發展，但是在數據從采集-解析-處理-存儲-應用流程中仍然存在很多問題：
3、在數據采集方面，由于鋼鐵產品質量受鋼液成分、多個生產過程工藝參數影響，這些數據分散在不同設備、傳感器、生產系統中，受生產環境、物聯環網、邊緣網關、調度流程等條件的影響，采集的數據難以高效解析和結構化傳輸，在數據采集過程中人員和成本消耗較大，導致多源異構數據采集存在一定困難。
4、在數據解析方面，面對工業生產中不同的數據源，由于接入的設備、傳感器、生產系統都來源于不同廠家，沒有統一的數據傳輸協議和接口，導致解析難度大，數據解析模塊極大的依賴硬件部分，具有軟硬開發強耦合的問題。最后
5、在數據處理方面，由于現場生產環境復雜并且業務場景的多樣性，每次都需要定制化開發數據處理邏輯，同時數據平臺需要對采集的實時數據根據業務需求進行數據預處理，要求數據處理過程中需要滿足高性能，靈活化，低延時等特性，導致數據處理過程交錯重復，為此耗費了大量人力和經濟成本。
6、在數據管理方面，對于不同工廠不同的工藝，業務規則復雜多樣，生產工藝數據具有多種類型數據和復雜的時空對應關系，需要對不同來源的數據進行時間-空間等多個信息維度的綜合匹配。傳統的數據管理多以設備為對象，基于表格形式的數據存儲，導致數據之間的關系被隱藏，難以將數據資產化。
技術實現思路
1、針對現有工業數據管理平臺存在的問題，本專利技術提供了一種基于數據驅動與連鑄生產工藝結合的數據治理方法，采用數據采集、數據接入、數據治理、冶金事理圖譜、鑄坯數據拓展圖譜的?數據治理方案，使冶金生產過程時序數據從離散狀態進行資產化匯聚，以物料管理為核心模式，達到工廠生產全息數據在線治理，消除數據孤島的目的。
2、本專利技術提供的一種基于數據驅動與連鑄生產工藝結合的數據治理方法，包括以下步驟：
3、步驟1：將連鑄生產過程多源異構數據按照it(信息技術)類和ot(操作運營技術)類進行抽取，包括：將連鑄生產過程的多源異構數據按照it類和ot類分類采集，ot類數據按照物模型所屬區域進行分區采集；基于實物傳感器在數字空間中映射出虛擬傳感器實物“物模型”，并采用“物模型”管理方式直接從連鑄生產過程監控系統的傳感器采集時序數據。
4、步驟2：面向連鑄生產過程多源異構數據接入與存儲，包括：物聯網設備將采集的時序數據接入工業網關，工業網關對時序數據進行解析、格式轉換和降采樣后，上報給數據引擎，數據引擎的設備接入服務利用消息隊列發布/訂閱的方式，將多源異構數據存儲到對應物模型的業務數據庫中。
5、步驟3：面向連鑄生產過程實時在線數據治理，包括：數據引擎對從訂閱的消息隊列中獲取連鑄生產過程的時序數據，進行設備信號異常狀態監測、數據異常類型判別、異常數據剔除、缺失數據補全操作、以及工藝規則標準化數據處理操作。
6、步驟4：面向連鑄生產過程的數據時空對齊，包括：針對于存儲的業務數據庫，包括ot類數據和it類數據，基于冶金規范要求、制造工藝參數、工藝機理知識與生產數據驅動相結合，面向數據進行ot/it數據時空匹配與工序串聯，對每個訂單爐次獲取生產物料追蹤信息，獲取生產物料經過傳感器的有效工作時間，對傳感器采集的時序數據進行分割，使用訂單爐次和鑄坯號對同一訂單爐次的ot類數據和it類數據進行管理，生產物料在不同生產工序設置有不同編碼，生產物料在不同生產工序設置有不同編碼，生產物料編碼用爐次號+鑄坯號+生產工序編碼進行唯一標記，實現將生產過程數據與生產物料在時間與空間上進行對齊。
7、步驟5：面向連鑄生產流程的冶金事理圖譜構建，包括：數據引擎將生產單位、生產設備、生產工序、生產流程和生產物料都作為知識圖譜的實體，利用冶金生產流程知識，構建生產物料在生產單位、生產設備、生產工序、生產流程之間的流轉關系，自頂向下構建事理知識圖譜，展示生產物料生產流程衍化事件的演化路徑。
8、步驟6：面向連鑄生產過程數字鑄坯拓展圖譜構建，包括：基于物模型的業務數據庫，以生產物料為核心節點，根據物料流轉自頂向下構架數據結構，對每個生產進程獲取相應的生產過程數據、生產實績數據、檢化驗數據、產品基礎信息和生產冶金規范數據，并構建數據節點，建立各數據節點與核心節點關聯關系，得到數字鑄坯拓展圖譜。
9、本專利技術的基于數據驅動與連鑄生產工藝結合的數據治理方法，其優點包括：(1)本專利技術方法實現在線數據治理，適應多狀態異常數據采集，通過實時數據補全，可以防止曲線型數據在采集過程中缺失和異常的現象，提高了數據的可靠性；(2)本專利技術方法實現基于工藝冶金知識的數據對齊，將生產過程數據進行數據匯聚，基于物料生產流程模式將數據進行時空對齊，避免數據“同時不同源”問題，保證數據的可靠性和同源性；(3)本專利技術方法實現基于物料的全生命周期數據拓展圖譜數據管理模式，構建了鑄坯生產流程的數據資產殼管理結構圖譜，進行數據匯聚與管理。本專利技術方法將生產冶金規范數據進行圖譜拓展，從而利于研究采取措施改進生產過程，保證了數據基于物料模式管理，可以更好地覆蓋物料生產過程中數據之間關系，有利于挖掘如何影響產品質量的工況。本專利技術方法具有將數據進行資產化轉變，提升數據質量和價值的優勢，對提升工作人員后期數據使用便捷性具有重要意義。
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1.一種基于數據驅動與連鑄生產工藝結合的數據治理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟1中，數據引擎的數據來源還包含歷史生產系統數據庫，將歷史生產數據表單構建物模型映射到數字空間中，歷史生產數據表單是按照IT類和OT類分類存儲的，OT類數據按照物模型所屬區域進行分區存儲。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟2中，工業網關將解析后的數據轉換為JSON格式上報，并根據參數數據點的不同分布選取降采樣頻率，以確保參數的時間戳對齊。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟3中，數據引擎對數據傳輸通道中的設備信號異常狀態進行監測，如果設備出現異常，將在業務數據庫中對該設備的數據治理配置項目進行賦值，并進行報警；其次，對時序數據進行上采樣填補；然后，對數據異常進行實時類別判斷，類別包含時間延遲、數據缺失、數據失效、數據噪聲、數據超標和數據粒度異常；最后，依據判別的數據異常狀態，依照連鑄生產工藝規則進行標準化數據處理。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟5中，構建連鑄生產流程的冶金事理知識圖譜包括：首先，獲取生產物料的生產單位、生產設備、生產工序、生產時間和生產流程，建立物料生產流程數據庫；其次，基于冶金生產流程知識，將生產物料與生產設備、生產流程進行節點元組關聯，將生產設備與生產工序、生產流程相關聯，將生成工序按照生成流程進行順序關聯，將生產設備按照生產流程順序關聯，將生成流程與生產單位關聯，構建基于物料流轉的冶金事理知識圖譜。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟6中，構建數字鑄坯拓展圖譜包括：對每個生產工序，從業務數據庫獲取對應進程中生產過程數據、生產實績數據、檢化驗數據、產品基礎信息和生產冶金規范數據，將數據節點與核心節點相關聯，將生產過程數據節點與所涉及的設備變量節點進行關聯，將設備變量節點與監控系統的傳感器進行關聯；隨著物料生產流程的進行，根據獲取的實時數據生成各工序的數字鑄坯拓展圖譜。
8.根據權利要求1或6或7所述的方法，其特征在于，所述的方法基于構建的冶金事理知識圖譜和數字鑄坯拓展圖譜設置數據檢索功能和數據管理功能；根據生產物料編碼進行數據檢索時，獲取以生產物料編碼為根節點的數字鑄坯拓展圖譜中的生產過程數據、生產實績數據、檢化驗數據、產品基礎信息和生產冶金規范數據；當需要對數據進行增刪改時，通過對圖譜節點進行增刪改實現。
...【技術特征摘要】
1.一種基于數據驅動與連鑄生產工藝結合的數據治理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟1中，數據引擎的數據來源還包含歷史生產系統數據庫，將歷史生產數據表單構建物模型映射到數字空間中，歷史生產數據表單是按照it類和ot類分類存儲的，ot類數據按照物模型所屬區域進行分區存儲。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟2中，工業網關將解析后的數據轉換為json格式上報，并根據參數數據點的不同分布選取降采樣頻率，以確保參數的時間戳對齊。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟3中，數據引擎對數據傳輸通道中的設備信號異常狀態進行監測，如果設備出現異常，將在業務數據庫中對該設備的數據治理配置項目進行賦值，并進行報警；其次，對時序數據進行上采樣填補；然后，對數據異常進行實時類別判斷，類別包含時間延遲、數據缺失、數據失效、數據噪聲、數據超標和數據粒度異常；最后，依據判別的數據異常狀態，依照連鑄生產工藝規則進行標準化數據處理。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟4中，數據引擎首先獲取整個訂單爐次的生產物料追蹤信息，包括該爐生產物料進入轉爐、精煉爐、結晶器的進入時間和結束時間，鋼包的開澆時間和停澆時間，結晶器引錠桿運動的開始時刻；其次，獲取生產過程中基于物模型采集的時序數據和事件信息，包括鋼水從大包、中間包、結晶器、扇形區、二冷區、矯直區到火焰切割機之間的生產過程監控系統傳感器采集的數據；然后，當獲取到連鑄坯火焰切割完成信號，表示鑄坯生產過程結束，此時獲得鑄坯號，將當前生產爐次號與鑄坯號結合作為本次鑄坯...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張桐偉，齊正，張云貴，王靜宇，張宇杉，
申請(專利權)人：中國鋼研科技集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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