生物制药生产控制系统系列：Schneider Electric EcoStruxure for Pharma_（7）.EcoStruxureforPharma的数据管理与分析.docx

PAGE1

PAGE1

EcoStruxureforPharma的数据管理与分析

数据采集与集成

在生物制药生产过程中，数据的采集与集成是实现高效生产控制的关键步骤。EcoStruxureforPharma提供了一套完整的解决方案，用于从各种生产设备和传感器中收集数据，并将其集成到一个统一的平台中。这一部分将详细介绍数据采集与集成的原理和具体实现方法。

数据采集原理

数据采集是指从生产现场的各种设备和传感器中获取实时数据的过程。这些数据可以包括温度、压力、流量、pH值等关键工艺参数。EcoStruxureforPharma通过以下几种方式实现数据采集：

直接连接设备：通过有线或无线通信协议，直接连接到生产设备和传感器。

中间件集成：使用中间件（如OPCUA）将不同设备和系统的数据统一采集。

边缘计算：在生产现场的边缘设备上进行初步的数据处理和过滤，减少数据传输量。

实现数据采集的步骤

设备连接：确保生产设备和传感器与EcoStruxureforPharma系统的连接。

配置通信协议：选择合适的通信协议，如Modbus、Profibus等，进行数据传输。

设置数据标签：为每个采集的数据点设置唯一的数据标签，便于后续的数据处理和分析。

代码示例：配置OPCUA数据采集

假设我们使用OPCUA协议从一个温度传感器中采集数据。以下是一个Python示例代码，展示了如何配置OPCUA客户端并读取温度数据。

#导入OPCUA库

fromopcuaimportClient

#配置OPCUA客户端

defconfigure_opcua_client(server_url):

配置OPCUA客户端

:paramserver_url:OPCUA服务器的URL

:return:配置好的OPCUA客户端

client=Client(server_url)

client.connect()

returnclient

#读取温度数据

defread_temperature(client,node_id):

从OPCUA服务器读取温度数据

:paramclient:OPCUA客户端

:paramnode_id:温度传感器的节点ID

:return:温度值

node=client.get_node(node_id)

temperature=node.get_value()

returntemperature

#示例数据

server_url=opc.tcp://localhost:4840/freeopcua/server/

node_id=ns=2;s=TemperatureSensor1

#连接OPCUA服务器并读取数据

client=configure_opcua_client(server_url)

temperature=read_temperature(client,node_id)

#输出温度数据

print(f温度传感器读取的温度为:{temperature}°C)

#断开OPCUA客户端连接

client.disconnect()

数据集成原理

数据集成是指将从不同设备和传感器中采集到的数据整合到一个统一的平台上，以便进行后续的数据处理和分析。EcoStruxureforPharma通过以下几种方式实现数据集成：

数据标准化：将不同设备和传感器的数据格式统一，便于处理。

数据清洗：去除无效和错误的数据，确保数据质量。

数据存储：将集成后的数据存储到中央数据库中，支持后续的数据分析和历史数据查询。

实现数据集成的步骤

数据格式统一：确保所有采集的数据格式一致。

数据清洗：使用数据清洗工具或算法去除无效数据。

数据存储：选择合适的数据库系统（如SQLServer、MongoDB等）进行数据存储。

代码示例：数据清洗与存储

假设我们已经从多个传感器中采集到数据，并需要对其进行清洗和存储。以下是一个Python示例代码，展示了如何使用Pandas库进行数据清洗，并将清洗后的数据存储到MongoDB数据库中。

#导入所需库

importpandasaspd

frompymongoimportMongoClient

#读取原始数据

defread_raw_data(file_path):

读取原始数据文件

:p