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光学电子柔性产线智能化监控与故障预警系统

讲解脚本

团队4人：项目经理（兼运维工程师），产品经理（兼开发工程师），数据采集工程师，前端工程师

产品经理讲解（兼任开发工程师）：

尊敬的评委老师，大家好！我们团队带来的是一款基于大数据技术的光学电子柔性产线智能化监控与故障预警系统。

在国家“十四五”规划指导下，我省加快建设3个万亿级产业基地，分别是先进装备制造业基地、世界级石化和精细化工产业基地、世界级冶金新材料产业基地。我市已建成以优势光学电子企业为龙头的先进制造产业，其镜头模组马达业务排名国内第一、全球第二。我们的项目在恰逢企业进行第三批智能化产线改造中，参与其中，为企业生产管理进行“智”造赋能。

下面，我将从项目背景、需求分析、项目目标等5个方面向大家进行汇报！

随着工业自动化和产业数字化的快速变革，中国智造已成为国家经济发展的强大引擎，成为引领时代发展的旗帜。传统的管理模式已经无法适应产业数字化变革中对设备实时监控与管理的需求。我们搭建的“光学电子柔性产线智能化监控与故障预警系统”是一款集成大数据与机器学习技术的智能化管理平台。旨在优化生产设备的运行效率，实现故障预警与预测性维护。平台将助力光学电子制造业实现安全、精准、科学、高效的可持续发展。

制造企业在生产管理和设备运维方面，需借助大数据精准分析设备运行状态，实现预测性维护，降低设备故障停机时间。进而提高生产效率，降低运营成本。

制造企业对于系统的性能需求第一是需要保证其快速响应用户的操作请求，提供实时的设备状态更新和故障预警；第二是需要确保设备运行数据的准确性，从而提升预警的可靠性；最后必须要保证系统的安全性，确保用户数据的隐私，防止未经授权的访问。

根据客户的需求，组织项目团队进行系统设计，为响应用户在设备管理运维中的需要，我们详细制定了项目实施的目标与步骤。

首先是实现智能化设备监控与管理：通过大数据技术实时监控制造设备的运行状态，记录关键参数，及时发现潜在问题，提供精准的故障预警，减少停机损失。其次是拥有故障预测功能：结合机器学习算法，分析设备历史数据，预测设备故障发生的概率，提出维护建议，降低故障的发生率，提升设备的稳定性。最后是通过大数据技术进行分析与优化：对生产数据进行分析，识别生产线瓶颈和资源浪费点，提出优化建议，帮助企业提升资源利用率和生产效率。

在智能化监控与故障预警系统构建过程中我们主要使用的技术包括以下五点：1.使用工业互联网技术如物联网（IoT）传感器、EdgeLink等将生产设备互联，实现设备运行数据的实时监测与数据采集。2.应用大数据技术，对海量数据进行采集、存储和处理。深入分析数据中的潜在规律和趋势，帮助企业优化生产流程、预测设备故障。3.项目提供了简洁直观的可视化管理界面，实时监控设备状态并提供故障预警信息。4.我们将项目部署在云平台，确保系统的灵活性和扩展性，实现数据云存储与处理，提升跨区域管理效率。

我们团队在分工上包含项目经理1人，并兼任运维工程师，产品经理1人，兼任开发工程师，数据采集工程师1人，前端工程师1人。下面有请我们的运维工程师对开发环境搭建技术模块进行讲解。

运维工程师讲解：

各位老师，大家好！我是负责环境搭建的运维工程师，负责在云平台上安装配置大数据相关软件及服务，配置容器化技术，进行大数据集群自动化部署与运维，为团队中的其他成员提供稳定、高效、无误的运行环境。

下面我们通过一张图来了解一下整个项目所涉及到的技术组件

Hadoop是大数据架构中的核心框架，提供分布式存储和分布式计算能力。Flume从各种数据源中获取数据，并将数据其传输到HDFS或Kafka中存储。Kafka用于处理高吞吐量的实时数据流。Flink主要用于实时数据处理。然后将处理后的数据传输至存储系统。实时数据处理的存储系统由clickhouse和Hbase构成。数据仓库使用hive和hudi构建，实时获取的数据存入Hbase后可以映射到数据仓库中，这些数据将由开发工程师使用spark进行抽取、清洗、分析和数据挖掘。还有一些其他的组件比如Zookeeper，它负责管理Kafka、HBase、HadoopHA及其他分布式系统的协调。Azkaban，它用于自动管理Spark、Flink等计算任务的执行和调度。

为了确保项目在开发、测试和生产环境中的一致性，我们使用Docker技术解决环境差异带来的问题。

下面，我演示一下docker在该项目中的应用（切到远程连接界面）

这里是我们项目部署的服务器界面，可以输入dockerps-a命令来显示docker容器的详细信息。其中image是我们容器的镜像，created是容器创建的时间，status是容器当前的运行状态，names是容器的名字。我们可以使用容器的名字进入该容