家具制造执行系统：IFS二次开发_（6）.报表与数据分析.docx

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报表与数据分析

在家具制造执行系统（MES）中，报表与数据分析是至关重要的模块。通过这一模块，企业可以及时了解生产过程中的各种数据，从而做出更明智的决策。报表与数据分析不仅包括生成各种报表，还涉及数据的采集、处理、分析和可视化。本节将详细介绍如何在IFSMES中进行报表与数据分析的二次开发，包括数据采集、数据处理、报表生成和数据可视化的具体方法和步骤。

数据采集

数据采集是报表与数据分析的基础。在IFSMES中，数据采集可以通过多种方式实现，包括从生产线上直接采集、从IFS数据库中查询数据以及通过API接口获取外部数据。我们将分别介绍这几种数据采集方法。

1.从生产线上直接采集数据

从生产线上直接采集数据是实时获取生产信息的有效方式。这通常需要在生产线上的设备上安装传感器，并通过网络将数据传输到MES系统。IFSMES提供了多种数据采集接口，可以与各种传感器和设备进行对接。

1.1传感器数据采集

假设我们在生产线上安装了温度传感器，用于监测生产环境的温度。我们可以通过以下步骤将传感器数据采集到IFSMES中：

配置传感器：确保传感器已经正确安装并连接到网络。

编写数据采集脚本：使用Python编写脚本，通过网络读取传感器数据并将其发送到IFSMES的API接口。

#导入必要的库

importrequests

importtime

#定义传感器的网络地址

sensor_url=00/temperature

#定义IFSMES的API接口

mes_api_url=http://your-mes-server/api/temperature

#定义数据采集的频率（单位：秒）

interval=60

defcollect_sensor_data():

try:

#请求传感器数据

response=requests.get(sensor_url)

ifresponse.status_code==200:

#解析传感器数据

temperature=response.json()[temperature]

#构建发送到MES的请求数据

data={

sensor_id:T100,

temperature:temperature,

timestamp:int(time.time())

}

#发送数据到MES

mes_response=requests.post(mes_api_url,json=data)

ifmes_response.status_code==200:

print(数据发送成功)

else:

print(数据发送失败，状态码：,mes_response.status_code)

else:

print(传感器数据请求失败，状态码：,response.status_code)

exceptExceptionase:

print(数据采集过程中出现错误：,e)

#定时采集数据

whileTrue:

collect_sensor_data()

time.sleep(interval)

1.2从IFS数据库中查询数据

IFSMES系统中的数据通常存储在数据库中。我们可以通过SQL查询语句从数据库中获取所需的数据。假设我们需要查询过去一周的生产订单数据，可以使用以下SQL语句：

--查询过去一周的生产订单数据

SELECT

order_id,

order_date,

product_name,

quantity,

status

FROM

production_orders

WHERE

order_date=DATEADD(week,-1,GETDATE())

在IFSMES中，可以通过编写自定义的SQL查询脚本来实现这一点。以下是一个简单的示例：

//导入必要的库

importcom.