实时企业

关键词： 传统意义 市场营销 指标 数据

实时企业（精选十篇）

实时企业 篇1

传统意义上的指标管理, 更多的是通过规定时间内的综合报表来体现, 电力企业由于指标所涵盖的范围广阔, 涉及生产运营, 基本建设、市场营销、财务、人事等多个领域和多项指标, 由于数据标准不统一, 信息和数据缺乏共享, 形成局部数据孤岛, 割裂了技术与业务的强耦合关系;加之指标统计工作强调时间集中, 工作强度大, 数据收集处理需要众多部门配合, 重复输入, 资源利用效能低, 更多的是内容上的简单堆砌, 结果展示手段单一 (仅用excel形式表现) , 无法利用数学模型进行分析计算, 深度挖掘数据中的信息价值。特别是在一些重要的关键指标上, 如供电可靠率、综合线损率等, 由于缺少了数学模型的分析和综合性的统计、对比, 使之指标管理仅只是一个统计数字, 无法支持科学的决策管理。

KPI体系管理理论, 通过关键绩效指标 (KPI) 的提炼和体系化梳理, 加以平衡积分卡等手段的应用, 为供电企业的现代化管理提供了有力的管理工具。

KPI体系和数据仓库技术在企业的实际运用效果并不好:

1) KPI体系尽管要求对企业的各项经济技术指标进行全面梳理, 尽量做到量化、可考核, 但实际的管理过程中, 由于缺乏底层真实数据的支撑, 指标的分析乃至考核数据仅能通过手工汇总, 其数据的真实性和及时性往往得不到保证, 最终整个绩效管理将会流于形式。

2) 数据仓库及商务智能的建设虽然在技术层面提供了完善的底层架构与前端展现, 集成与整合的数据量虽然很大, 但由于数据分析和展示缺乏业务导向, 最终无法给管理决策人员提供真正需要的信息。

为解决以上问题, 真正让组织绩效管理与信息化手段为供电企业管理决策服务, 需要建立以指标为业务导向、以数据仓库为基石、以商务智能分析工具为终端应用的新一代综合决策支持平台。

2 供电企业实时KPI概念

供电企业KPI是指供电企业各项关键的技术经济指标的体系化建设, 如供电可靠性、线损率、设备可用率、供电量、售电量, 各项项目完成率和资金完成率等等, KPI可以使部门主管明确部门的主要责任, 并以此为基础, 明确部门人员的业绩衡量指标, 使业绩考评建立在量化的基础之上。因此建立明确的切实可行的KPI指标体系是做好绩效管理的关键。

一直以来, 供电企业KPI一般都是采用人工来进行统计, 但是限于指标统计工作强调时间集中, 工作强度大, 同时数据收集处理需要众多部门配合的情况, 一般都是统计上一周期的指标数据, 数据滞后现象严重, 不能及时支持决策。然而大部分情况下, 数据价值随着数据滞后而快速减少。

供电企业实时KPI系统运用数据仓库技术和商业智能技术, 结合管理手段, 很大程度上减少了数据滞后时间, 得出实时KPI, 使高层领导清晰地了解最关键的企业运转情况, 及时诊断经营中的问题并采取措施, 从而提高数据利用价值, 及时有效地支持决策。

3 实时KPI系统的建设目标

1) 通过建立指标管理平台, 整合各个信息系统数据, 实现指标的数字化、自动化及动态生成和展现。

2) 依托于指标管理平台, 以云南电网公司组织绩效管理标准为依据, 结合版纳供电局自身的特色, 逐渐形成一套完善的以实时指标为考核依据的绩效管理体系。

3) 在指标管理平台与指标体系的基础上, 综合运用数据仓库、在线分析处理、数据挖掘等技术, 建立自上而下的业务指标分析平台, 对信息进行有效、合理地分析和处理, 让决策者、管理者、业务人员方便、及时、准确地获取所关注的指标信息, 从而达到提高企业获取经营分析信息的能力及提高企业经营和决策的质量与速度的目的。

4 功能架构设计

基于EKPI系统定位与建设目标, 提出EKPI业务功能架构设计如图1所示:

其中数据支撑层包括了主题域数据仓库构建、数据抽取、迁移与加载, 针对特定应用数据集市构建;指标管理/分析层业务将包含指标管理包括指标体系的维护、业务指标分析等模块, 展现层为决策人员、管理人员、分析人员、业务人员提供自上而下体系化的指标视图, 通过多元化的指标展现工具, 提高最终用户体验。

4.1 数据集成平台

异构应用系统、异构数据源数据整合, 按照数据仓库/数据集市要求, 定时、周期、实时完成主题域数据抽取、清洗、转化和加载过程, 提高数据的规范性和数据质量。

基于特定主题域应用构建数据模型, 数据模型构建是EKPI系统的心脏, 包含了主题域数据仓库构建、数据抽取、迁移与加载, 是上层应用例如数据挖掘、例外分析、即席查询及报表的核心基础。业务主题域构建是否合理将直接影响到系统是否可用, 同时数据仓库中的数据是否准确、有效, 将是决定应用是否真正能够帮助企业改进的重中之重。

4.2 指标管理平台

供电企业实时KPI系统的指标管理模块主要应用于指标体系管理及部分无法从其他系统中获取的指标数据填报。总体结构如图2所示:

KPI指标管理子平台提供的功能模块为:指标维护, 指标提取、填报, 指标预警, 指标展示, 指标分析, 指标对标, 指标考核与评价。分别满足不同的业务部门从指标的设置、自动提取、数据汇总的管理全过程。

4.3 实时指标监控、辅助决策分析平台

企业经营绩效分析能提高高层管理人员在关键领域的信息获知能力及掌控精度。首先, EKPI系统实施后报告格式将大大改良, 整合后的用户数据无疑使报告进行得更快、更及时、更精确。其次, 信息传输也将越来越实时化, 在各部门周转时间将大为减少。最后, 业务处理流程当中可能出现的问题和失误也易于及时发现, 从而使纠错工作更加迅速和准确。

通过EKPI系统指标监控平台、辅助决策分析平台的实施, 将原来孤立、分散的仅为一个时间断面的企业数据按历史记录顺序彼此关联起来, 高层管理人员由此可以按不同的时间维度、组织维度、类型维度等多种透视方法进行快速分析。这样高层管理人员看到的就不仅仅是一个简单的数字, 而是可以按自己设置的分析方法对数据进行任何深度的分析。

实时指标监控、辅助决策分析平台系统分为:主题分析、专题分析、定制化分析平台及触碰监控平台四个部分, 整体功能结构如图3所示:

主题分析覆盖了安全监察、资本财务、电网运行、市场营销、生产技术、基建工程、人力资源等7大核心主题, 专题分析覆盖了供电可靠性、线损、设备等专题。从横向、纵向两个层面实现企业KPI的实时监控与分析。

4.3.1 触碰监控平台

触碰监控平台是一种新型商业智能展示系统, 结合了WPF图像显示技术、多点触摸技术以及商业智能技术, 把从企业数据中提炼出的信息直接有效的展示给决策层人员, 更好的辅助供电企业领导进行日常管理和决策工作。

4.3.2 定制化分析平台

定制化分析平台是系统提供可供相关用户灵活定制供电企业生产经营活动中关键指标的功能。订阅后的指标以KPI的形式展现, 内容涵盖各主题分析内容, 统一放在个人分析平台中。企业的决策者、管理者通过订阅个人所关注的指标信息了解企业各业务发展动态, 各业务管理人员通过指标信息及时监控本业务领域内相关活动的进展状况。

4.3.3 主题分析

主题分析包括安全监察、资本财务、电网运行、市场营销、生产技术、基建工程、人力资源等7大核心主题。各主题分析设计如图4:

1) 安全监察:从安全天数、人身事故、电网事故和障碍以及设备事故和障碍四个方面量分析企业的安全生产情况, 让安全管理人员通过统计分析数据及时掌握安全情况, 为安全生产管理工作提供辅助, 同时为省公司和地市公司领导提供监督手段。

2) 资本财务:财务工作主要负责企业的财务管理和经济核算, 包括生产经营过程中的一切财务核算、会计核算。如实反映本单位的财务状况和经营成果, 监督财务收支, 依法计缴国家税收并向有关方面报送财务决算并参与企业经营决策, 统一调度资金, 统筹处理财务工作中出现的问题, 组织、指导属下单位的财务管理和经济核算。

3) 电网运行是将电网运行中各环节有机地结合在一起, 时刻严格地保持协调和平衡, 并向各级电力用户提供充足、可靠而且质量合格的电力和电能。电网运行重点关注负荷和电源的平衡状况、供电质量和电网运行操作的管理。电网运行指标主要从发电量、供电量、用电量及负荷方面对电网的供需关系进行分析, 并通过分析供电质量和自动化装置动作情况为调度部门做好负荷预测、编制发电任务、安排运行方式提供有力支持。

4) 电力营销是电力企业的核心业务, 是电力企业以市场需求为导向、以效益为中心, 而从事的基于电力产品销售、电力市场分析、客户用电服务等一系列经济活动, 电力企业在市场营销过程中重点关注电力产品的市场占有率、电费回收情况、供电服务质量等。营销分析指标主要从营销的综合业绩、购售电情况、电费情况、市场运行、客户服务来反映企业的整体营销状况, 为营销部门和企业领导把握市场动态, 了解营销业绩、提高供电服务水平提供辅助分析。

5) 生产技术管理指的是电网企业在电能传输过程中从事的设备管理、设备运行、设备检修等生产活动, 它是电力系统中不可缺少的重要环节。设备生产指标主要从变电设备规模、输电设备规模、生产运行情况、大修技改项目和资金完成情况和供电可靠性五个方面进行分析, 让生产管理人员通过统计分析数据及时掌握全网设备规模、生产运行情况、大修技改项目完成情况和电网可靠性, 为安全生产管理工作提供辅助, 也为公司领导掌握设备运行情况提供有力支持。

6) 基建工程管理是电网企业完成基本建设、城农网改造建设等从事的具体工程建设活动。在工程项目实施的过程中, 通过对项目的投资、项目进度以及项目成本资金管理情况进行分析与统计, 监督和管理项目的进度与资金使用, 衡量企业工程项目管理水平。工程项目指标对企业内项目情况与成本进行统计, 从不同方面分析和监控项目执行数据, 为企业工程项目管理提供必要的依据, 做到整体项目的掌控。主要通过投资计划与完成情况和项目成本与资金综合分析这两个分析功能来反映企业的项目业务运行情况。

7) 人力资源分析针对企业内部人员情况做出分析与统计, 从而提高人事管理效率, 优化人力资源结构。通过对企业内部人员的统计, 多角度对人事业务进行分析与监控, 为企业人事管理提供必要的依据, 从而有利于企业内部的人力资源业务不断完善。

4.3.4 专题分析

1) 供电可靠性是电力可靠性管理的重要内容, 供电可靠率是衡量一个供电系统对用户持续供电的能力、供电企业经营管理、安全生产、营销与优质服务综合管理的重要指标, 它直接反映了供电系统对国民经济电能需求的满足程度, 是供电系统各方面工作质量和管理水平的综合体现。

目前, 很多供电公司的供电可靠性已建立专业系统进行管理维护, 但管理仅仅停留在基础停电信息管理, 缺乏对供电可靠性的全面分析。因此, 针对供电可靠性建立全面、多维度的综合专题分析将是提高供电可靠性的有利手段。目前通过EKPI系统可以实现对供电可靠率的实时监控, 并且能够通过综合分析, 快速地找出造成停电的真正问题所在, 同时, 可以通过预先模拟的方式在月初的停电平衡会上进行预测生成供电可靠率计划曲线, 通过计划曲线与实时曲线的进行对比、监控, 真正做到“先算后用”, “及时纠偏”。

2) 线损是电力企业的重要指标, 线损是指电网经营企业在电能传输过程中所发生的全部电能损耗, 是电力网综合电能损耗的统称, 包括技术线损 (电网在电能传送过程中不可避免的电能损耗) 和管理线损。

通过线损专题可以直观清晰地了解到整个企业的综合线损、四分线损等总体变化趋势以及不同的电压等级、线路、台区、变压器等的具体的线损变化情况等, 为线损管理提供决策支持。

3) 设备缺陷管理是设备管理的一个重要组成部分, 设备存在缺陷的多少, 直接反映出设备健康水平和检修质量的高低。设备缺陷分析的目的在于及时发现和消除威胁安全运行的设备隐患, 探索设备运行规律, 掌握设备运行状况, 提高设备管理水平, 保证设备安全、经济、运行。

5 系统创新与实践

5.1 指标的实时展现与看板管理

数据仓库中的数据是需要通过ETL过程 (即抽取、转换和加载) 进行加工后, 加载到分析模型上, 供用户使用, 因此是一种非实时数据。但是随着业务分析的深入时候, 业务对分析数据使用的深度和广度增加, 对实时数据与分析模型相结合的需求会越加明显。

通过指标看板, 管理人员可以清晰的获知当前企业的运营情况, 做到实时的监控与信息掌握, 当发现某一项指标可能存在问题时, 即可以通过指标数据的层次挖掘, 找出问题的核心点。

5.2 指标数据的层层挖掘

传统的报表式管理, 无法实现数据的联动, 常常导致管理人员只知道结果, 但由于缺乏有效的手段, 很难知道产生问题的核心原因, 无法对症下药, 通过平台提供的指标数据层层挖掘。可以有效地定位产生问题的核心原因, 从而为寻找解决方案提供数据支撑。

数据的分析与挖掘主要分为关键数据分析与数据挖掘两个部分, 系统规划的各主题均根据电网业务的情况, 制定出影响核心指标的关键数据因素, 关键数据因素可以帮助管理者清晰定位问题的所在。定位问题后, 通过多维度的基础数据挖掘分析, 进一步针对业务过程进行梳理、分析, 从而找出基础层面的改进方法。

5.3 指标的分析与预测

指标KPI是企业战略目标的层层分解, 通过KPI指标的整合和控制, 能够使员工绩效行为与企业目标要求的行为相吻合, 不至于出现偏差, 从而有力地保证公司战略目标的实现。EKPI基于从各个系统获取的数据, 分析出关键指标, 能够帮助决策者衡量企业的健康状况。

预测则是更高层次的分析, 综合利用数据挖掘等技术帮助决策者找到历史数据之间的潜在关系, 利用已有数据对未知的企业运营情况进行预测, 能够帮助决策者做出更明智的、更科学的决策, 加强企业竞争优势。

5.4 实时同业对标

同业对标就是用指标评价企业、用业绩考核企业, 通过不断与先进指标对照, 用切实的数据来对企业各项指标进行评价, 寻找、确认、跟踪从而超越自己的竞争目标, 努力在管理上实现新的突破。

系统中的“实时同业对标”给决策者提供了一个窗口, 时时刻刻都能够关注同行业的指标对比情况, 及时采取改进措施, 提高关键绩效指标。

6 应用实例

6.1 供电可靠性专题分析

供电可靠性分析的重点在于以可靠性的实时获取、综合分析及对未来影响的模拟预测, 因此专题分析主要从“指标看板”、“基础数据分析”、“主要指标分析”、“停电原因分析”、“停电线段分析”、“停电用户分析”、“停电计划分析”、“OLAP分析”等几个方面展开。

通过“指标看报”实时反映企业当前供电可靠性信息及当月变化趋势。

如果曲线平稳则表示供电系统运行良好, 没有发生停电事件, 如果曲线下降则表示当天发生了停电事件。这时, 分析人员就可以利用OLAP分析工具来分析停电原因。分析人员可以从日期、地区特征、电压等级、停电设备、责任原因等多个角度来分析停电持续时间、停电户数、时户数等, 利用OLAP多维分析强大的钻取分析功能, 找出影响供电可靠性的核心问题所在, 使后期供电可靠性改进方向有数据支撑。

供电局每个月都会制定停电计划, 但这些停电计划对供电可靠性有多大影响, 是否合理却难以判断。供电可靠性专题分析提供“停电计划分析”功能。分析人员可以通过“合理性分析”分析停电计划的构成情况, 看看计划停电次数所占的比例, 结合历史同期数据的对比, 分析停电计划是否合理。同时分析人员也可以通过“模拟对比分析”模拟下个月停电计划对年度供电可靠性的影响, 以及对比过去实际停电信息与模拟停电计划信息, 从而帮助制定更合理的计划。

6.2 实时同业对标分析

同业对标分析如下图所示。以Flash形式呈现, 使数据展现更加直观, 更具操作性。使用者选择年份, 及各供电局主要指标, 就可以动态生成相应的图表。图形分为柱形图和雷达图, 可以根据使用者的需要更改表现形式。使用者把鼠标移动到图形的相应位置即可自动显示数据值。图形还提供了数据表格, 与图形展现动态保持一致。图形与表格想结合能够使数据展现更加形象和具体。

7 结束语

目前, IT建设的重点已经从基础业务信息化转化为基于信息服务的业务优化层面, 因此如何有效地将基础业务系统中的数据 (data) 转化为可以支撑企业战略/业务决策的知识成为企业信息化建设发展方向。同时对企业关键业务指标进行体系化的管理为企业数据提供更大的输出价值, 因此, 建立企业综合分析平台显得十分重要。

供电企业实时KPI系统通过创新性的设计, 综合运用数据仓库、在线分析处理、数学分析模型等手段, 建设了集成指标管理、主题分析、专题分析的新一代综合决策分析平台, 提高了企业获取经营分析信息的能力及企业经营和决策的质量与速度, 使管理更加有效率。

参考文献

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煤炭监控系统实时监控企业生产状态 篇2

《中国税务报》2009.08.26刘顺民，廖永红，曾祺元，曹文

记者从江西省安福县国税局了解到，该局在煤炭行业征管中应用了煤炭产量远程监控系统，有效提高了煤炭企业征管效率。据统计，今年截至7月底，该局辖区内煤炭生产企业共缴纳增值税608万元，同比增收86万元，增长16.5%。

安福县国税局局长邓志忠介绍说，煤炭企业的税收征管一直是该局征管工作中的难点，之所以难管主要是因为难以准确掌握煤炭企业产量等关键生产数据。该局辖区内的煤炭生产企业大都地处偏僻，生产规模较小，而且企业地质条件、矿井深度存在很大差异，税务机关很难掌握其实际产销情况。此外，大部分煤炭生产企业没有规范的财务管理制度，既没有设置账簿，财务核算也不规范，并在经营中多采用现金进行交易，这些都为税务机关征管带来了困难。

邓志忠说，为加强煤炭企业税源管理，安福县国税局先后采用过用电量计算企业煤炭生产量；通过计算人工工资来推算煤炭产量和通过巷道坑木用量测算煤炭产量等多种方法试图测定煤矿企业的产量和销量来加强征管，效果都不明显。该局还曾委托乡镇“煤检站”代为征收税款，并尝试实施了“实时监控、健全账务、巡回检查”的管理办法，但均未达到预期征管目标。

经过多次征管尝试后，该局认为煤炭企业征管的关键要素仍然集中在企业产量上，如能掌握这一关键数据，则所有的问题都会迎刃而解。为此，该局联合地税机关，对全县的煤炭企业进行了全面调查和摸底，并借鉴其他地区经验，在煤炭企业征管中应用了煤炭产量远程监控系统。据该局有关人士介绍，煤炭产量远程监控系统，由外部称重传感器、数据控制器和监控服务器组成。税务机关在煤矿企业出煤轨道上安装称重传感器后，传感器可实时将煤炭企业产量数据传送到控制器，控制器通过无线网络可将企业生产数据实时传输到税务机关监控中心的服务器上，税务机关将取得的企业产量数据与煤炭价格等信息进行比对分析，即可准确掌握煤炭企业的应税数据。

为配合监控系统应用，进一步加强征管，安福县国税局制定了《煤炭产量远程监控装置管理规定》，要求煤炭企业按班次使用《煤炭企业产量登记簿》和《煤炭企业销售登记簿》对企业产销信息进行登记。该局还规定，税收管理员必须定期对煤炭企业进行巡查，对监控系统取得的数据、企业登记簿记录的信息及巡查时了解到的情况进行比对分析。此外，该局还加强了煤炭税收协税护税网络的建设，与地税、工商、煤炭管理、安全监督和国土资源等部门定期召开联席会议，及时沟通信息，共同对煤炭企业实施动态管理。

该局征管科负责人表示，煤炭企业安装了产量监控系统后，征管工作有了起色，但又出现了一些新的问题。监控系统在全县煤炭企业安装运行后不久，监控中心发现该县长布山、大陂等煤矿在夜间出现了数据传输中断的异常情况。该局迅速组织税务干部对其进行了突击检查，发现这些煤矿在传感称重器上搭建了新的轨道，避过传感器的监测运煤，使传感器收集不到产量信息，以此来逃避缴税。针对这一情况，该局经过研究对监控系统进行了改良，在传感称重器上增加了红外线监控装置，使所有经过传感称重器的煤车都无法避开红外线扫描感应。这样，煤炭企业就无法在企业产量上作弊了。

甲骨文 实时数据提升企业创新能力 篇3

“为什么我无法访问决策所需的数据”; “为什么我的应用系统引用的是上周的数据”; “为什么系统内有这么多数据副本,而且其中大部分并不准确?”随着企业规模的迅猛扩张,企业的信息量、数据量呈爆炸式增长,企业的决策者会发现很多诸如此类的问题。

“传统的数据处理方式由于技术限制已无法满足企业需求,只有实时的数据采集方式,才能为企业正确的决策提供精准的数据分析、降低信息延迟、保证快速的业务响应。” 甲骨文公司大中华区产品战略部首席产品战略/解决方案专家萧百龄解释道。

然而当企业决定要实现实时数据时,却发现面临着开发成本难以评估、基础架构可靠性和数据质量无法保证等诸多挑战。针对市场和企业的发展需求,近日,甲骨文公司提供了一个统一的企业级实时数据解决方案——Oracle数据集成解决方案。

据介绍,Oracle数据集成解决方案用于在SOA、BI和数据仓库环境中构建、部署和管理以实时数据为中心的架构,包含了数据集成的所有要素—实时数据移动、转换、同步、数据质量、数据管理和数据服务,能确保各个复杂系统的信息及时、准确、一致。

萧百龄表示,通过使用Oracle数据集成,企业可以将其开发成本降低30%,数据处理速度提高50%,业务流程执行时间减少至少70%。这些成本节省和效率提升对企业适应当今极具挑战性的全球经济环境至关重要。

煤炭企业远程实时监管云服务系统 篇4

1 移动云计算

云计算 (Cloud Computing) 是分布式计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术发展融合的产物。其架构自下而上分为3层:IAAS (Infrastructure-as-a-Service) 层是基础设施即服务层, 服务器集群共享存储、处理能力及宽带等资源;PAAS (Plartform-as-a-Service) 层是平台即服务层, 不同的企业或单位通过该平台享用IAAS层集成的资源, 并从集中的服务器中交付个人及商务应用;SAAS (Software-as-a-Service) 层是软件即服务层, SAAS层实际上强调的是一种计算模式, 客户无需再购买软件而是租用软件服务, 提供商按需供给、按量收费。

移动云计算技术就是“云+端”的模式, 借助于移动互联网的价值, 利用后台的云服务, 对终端设备进行快速适配, 将多数应用放在终端中执行, 即便是终端设备性能比较弱也没有问题, 因为可以在后台计算好推送到移动终端。移动云将“计算”从终端设备 (端) 转移到整个软硬件系统 (云) 来实现, 从而弱化了对移动终端设备的处理能力的需求[1,2,3,4,5,6,7,8]。

2 煤炭企业远程实时监管云服务系统

2.1 系统架构设计

整个系统的设计采用分层设计的方案, 分为应用系统层、应用整合层、移动平台层、移动网络层和终端层。平台业务逻辑结构如图1所示。

1) 应用系统层。应用系统层是系统最底层, 该层主要包括各子系统及构成子系统的传感器、执行器、开关柜、智能变配电装置、行程开关等现场设备。系统利用RS-232、RS-422、RS-485、OPC接口、ODBC接口对各子系统 (压风、瓦斯检测、锅炉监控、视屏监控等) PLC分站、电机智能控制器、其他智能监控分站运行参数进行采集, 并负责传达集中控制信号至现场设备。

2) 应用整合层。在应用系统层之上是应用整合层, 通过矿井工业以太环网的建设可以统一整合现有单功能型检测监控子系统、工业电视和有线/无线调度通信系统, 建立井上、井下统一工业控制专网。应用ESB总线技术、XML技术及数据源等技术, 对各个业务系统进行对接, 采集各个系统的数据后, 在应用整合层进行汇总、处理, 对应用系统进行整合, 使井上、井下各种功能的监控系统成为一个完整的综合自动化子系统, 消除“信息孤岛”现象。

3) 移动平台层。移动平台是该系统的核心层。在移动平台层, 利用云计算等关键技术, 如虚拟机技术、数据存储技术、数据管理技术、分布式编程与计算技术对系统实时数据进行抽取、压缩、分析, 利用Hadoop架构了一个强扩展性、高容错性、高传输率、低廉的分布式文件系统 (Hadoop Distributed File System) , 借助Map Reduce模式实现任务的分解和结果的汇总, 采用云计算集中式的调度机制对海量数据进行处理, 实现基于业务作业的灵活调度和管理, 建立不同层面面向现场的生产调度指挥平台, 实时监测生产现场的状况, 实现煤流、运输、通风、人员、工作面等多种安全生产分析模型, 并对多重移动智能终端进行统一管理。

4) 移动网络层。把运营商的通信资源 (短信、彩信、LBS、GSM/GPRS/3G/LTE) 统一接入进来, 对资源进行统一管理和按需分配。系统采用统一的网络隔离、安全传输以及应用数据等方面的安全措施, 保证了业务数据的安全性, 为移动终端接入后的数据传输与实时展现奠定了基础。

5) 终端层。最顶层是直接面向用户的统一的、界面友好的信息门户 (EIP) , 系统将移动平台层抽取的数据及业务管理的数据通过统一的门户形式进行展现, 所有的系统通过单点登录即可实现全面的访问及控制, 并同时提供全矿统一的安全权限管理。客户安装开发的客户端软件, 在移动平台中进行注册及安全绑定后, 通过快速调用API (Application Programming Interface) 封装函数经过移动网络 (运营商) 访问系统。

2.2 系统实现

根据系统分层设计的思想, 系统实现的核心问题是数据的集成、抽取、处理、分析这个完整的过程, 下面以数据处理核心过程为例, 阐述系统的实现过程。其实现过程如图2所示。

在系统数据的传输过程中, 主机数据接收和客户端数据推送是相辅相成的。主机相当于服务器, 子系统相当于客户机 (图2中的客户端) 。每个客户机将自己得到的子系统信息推送到服务器 (主机) 处, 然后主机处理这些数据, 并决定哪些数据存入关系数据库, 哪些数据存入实时数据库。

1) 客户端数据采集实现:系统采用目前市场上常见的上位机数据接口形式 (如OPC、文本、数据库等) 与各种自动化管理系统对接, 采集涉及安全生产的各种数据。

2) 客户端数据处理实现:系统采用p Space实时数据库系统、SDA数据采集系统, 对客户端采集到的业务数据进行分类、去冗处理。

3) 客户端数据传输实现:客户端在广域网范围内将业务数据文件推送到主机上, 待主机对业务数据进行进一步的处理。

4) 主机业务数据处理实现:主机接收广域网范围内客户端推送过来的业务数据文件, 采用基于Hadoop架构的Map Reduce分布式计算模式, 对子系统中抽取的数据进行统一的分布式处理, 快速生成数据报表, 并存储到关系型数据库或者实时数据库, 实现智能终端上的软件去调用这些被处理过的数据, 并在页面上进行展示。

2.3 系统应用

煤炭企业远程实时监管云服务系统目前已经成功应用于山西省某煤矿企业的安全生产管理中, 由于系统应用的高安全性, 系统自上线至今为止, 并发用户量已突破2 000, 访问速度不低于15 s。系统访问流程图如图3所示。

客户申请登录时, 系统首先对其数字证书进行验证, 若验证通过则客户登录系统成功, 可实时查阅安全生产报表和生产工作面图;若未通过验证, 则提示申请注册。用户注册时, 系统提供从无线接入到终端用户认证, 统一制定并颁发一一对应的数字安全证书, 杜绝系统应用过程中人为因素带来的安全隐患。系统部分终端应用效果如图4所示。

2.4 系统优势

煤炭企业远程实时监管云服务系统对安全生产涉及的各个子系统进行对接, 采集各个系统的数据进行集成, 具有集中管理、分布式处理、数据无线传输等特点, 降低了煤炭企业的管理成本并提高了系统安全性能。与传统煤炭企业管理系统相比, 具有明显的优势:

1) 建设了服务于煤矿各个子系统的统一监管信息平台, 支持数据的实时监测和远程传输, 并采用Hadoop架构对海量数据进行快速处理, 实现了实时数据查询、历史数据查询及安全情况分析等功能。

2) 较好的扩展性和重用性。系统采用J2EE基础框架技术将OPC, ODBC, OLEDB等工业自动化监控系统的接口进行标准化实现, 为实现各种异构系统的接入提供了技术保障。

3) 灵活管理。系统支持包括CDMA1X/EV-DO、GSM/GPRS/WCDMA/TD-SCDMA、WLAN等多种无线接入技术, 能够实现短/彩信、LBS位置定位等无线资源的统一管理调用。

4) 降低成本。在移动平台层建设采用云计算技术建设虚拟资源池, 减少服务器的占地面积, 降低购买实体服务器及维护费用, 节省能源及成本。

5) 采用数字证书技术, 具有高可靠性。系统支持CA认证体系的标准, 并提供数据加密和传输通道加密等能力, 包括PKI证书技术、AES 256内容加密方式和SSL1024信道加密方式等方面针对无线网络和无线终端进行整体安全保障。安全体系架构如图5所示。

6) 嵌入式组态客户端。系统提供手机、平板电脑等无线终端嵌入式组态客户端统一开发技术, 通过各个组态界面来快速实现嵌入式终端的远程监管功能。

3 结语

煤炭企业远程实时监管云服务系统利用数据采集终端与生产企业内的生产监控系统对接, 采用云计算及分布式数据处理技术对数据进行统一处理后传送给智能控制终端, 实现了远程实时监管和随时随地办公, 对煤炭企业的移动信息化建设起到指导意义和促进作用, 具有较强的普遍性和实用性。鉴于该系统取得的成果, 目前已经开始山西无线企业云平台的研究, 从而为无线山西奠定更为坚实的基础。

摘要：随着云计算价值的明确及移动终端的智能化, 移动信息化趋势已经成为必然的趋势。针对煤炭企业移动信息化的需求, 结合移动云计算的价值, 设计并实现了煤炭企业远程实时监管云服务系统, 从而在一定程度上提高了煤炭企业的安全管理水平。

关键词：煤炭企业,云服务,远程实时监管,设计实现

参考文献

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[4]王培海.基于Android的移动云存储系统设计与实现[J].电视技术, 2011, 35 (15) :94-97.

[5]张毅, 杨飒飞.煤炭企业信息化建设现状分析与对策探究[J].煤炭经济研究, 2012, 32 (3) :59-61.

[6]田佳.论煤炭企业信息化建设的原则和步骤[J].煤炭技术, 2011, 30 (11) :145-146.

[7]康瑛石.基于云计算的一体化煤矿安全监管信息系统[J].煤炭学报, 2011 (5) :873-77.

实时调度算法 篇5

在该实验中有两个周期性任务A、B，A的周期时间为20ms,每个周期的处理时间为10ms;任务B的周期时间为50ms，每个周期的`处理时间为25ms。 在t=0是，A1和B1同时到达，由于A1的截止时间比B1早，故调度A1执行;在t=10时，A1完成，又调度B1执行;在t=20时，A2到达，由于A2的截止时间比B2早，B1被中断而调度A2执行;在t=30时，A2完成，又重新调度B1执行;在t=40时，A3到达，但B1的截止时间要比A3早，仍执行B1，在t=45时，B1执行完，再调度A3执行;在t=55时，A3完成，调度B2执行。该实验将最早截止时间优先算法用于抢占调度方式。在该实验中，定义了两个开关来判断两个任务是中断还是调度执行。

二、源程序代码：

#include

int main

{

int A,B;

int tA,tB,serveA,serveB; //进程的周期时间和处理时间

float m;

int i,j,a=0,b=0,ka=0,kb=0; //ka,kb为开关，i，j,a,b为进程下标

int numa=0,numb=0; //处理累计时间

printf(“输入进程A的周期时间和处理时间：”);

scanf(“%d%d”,&tA,&serveA);

printf(“输入进程B的周期时间和处理时间：”);

scanf(“%d%d”,&tB,&serveB);

m=(float)serveA/tA+(float)serveB/tB;

for(int T=0;T<=100;T++)

{

if(m-1>1e-6)

{

printf(“超出CPU的处理能力! ”);

return 0;

}

if(numa==serveA) //进程A完成

{

numa=serveA+1;

printf(“当T=%d时”,T);

printf(“进程A%d完成 ”,a);

if(numb

{

printf(“ 调度进程B%d ”,b);

kb=1;

}

ka=0;

}

if(numb==serveB)

{

numb=serveB+1;

printf(“当T=%d时”,T);

printf(“进程B%d结束 ”,b);

if(numa

{

printf(“ 调度进程A%d ”,a);

ka=1;

}

kb=0;

}

if(T%tA==0 && T%tB==0)

{

A=B=T;

j=++a;

i=++b;

printf(“当T=%d时,进程A%d和进程B%d同时到达，此时，”,T,j,i); if(tA<=tB)

{

printf(“调度进程A%d，中断进程B%d ”,j,i);

ka=1;

kb=0;

}

else

{

printf(“调度进程B%d，中断进程A%d ”,i,j);

ka=0;

kb=1;

}

numa=numb=0;

}

if(T%tA==0&&T%tB!=0)

{

A=T;

printf(“当T=%d时”,T);

printf(“进程A%d到达 ”,++a); //不可能与进程A竞争处理器 numa=0;

if(numb

if(B+tB>A+tA) //若进程B最早截止时间大于进程A的 {

printf(“进程A%d执行。 ”,a);

ka=1;

kb=0;

}

else //若进程B最早截止时间小于等于进程A的

printf(“进程B%d继续执行。 ”,b);

else //进程B完成

{

printf(“进程A%d执行。 ”,a);

ka=1;

}

}

if(T%tA!=0&&T%tB==0)

{

B=T;

printf(“当T=%d时”,T);

printf(“进程B%d到达，”,++b); //不可能与进程B竞争处理器

numb=0;

if(numa

if(B+tB>=A+tA) //进程A的最早截止时间不小于B printf(“进程A%d继续执行。 ”,a);

else

{

printf(“进程B%d执行。 ”,b);

kb=1;

ka=0;

}

else //进程A完成

{

实时指挥官 篇6

造型沉稳做工优秀

作为一部车载GPS导航仪，乐游370在造型方面有着认真的考虑。机器主体采用百搭的黑色色调，以沉稳的气质来对应不同口味的用户。一块4.3英寸触控显示屏占据了机身正面面板几乎所有的面积，它480×272像素的WQVGA分辨率足够保证画面的清晰细致，同时导航时可以在同一屏幕当中显示更多内容，保证用户可以得到舒适的操作。

除了显示屏之外，其他按键和接口都分布在机身侧面。乐游370倒梯形的造型不仅突出了层次感，并且让按键与接口可以分门别类，方便用户操作。在机身顶部设置了电源键和SD/MMC卡插槽，机身底部有着Mini-USB接口和底座接口，而机身左侧的前后还分别具备了充电指示灯、麦克风以及TMC天线孔。即便将乐游370固定在汽车驾驶室当中，用户也可以快速准确地找到自己所需要的功能，从而实现一定程度的盲操作，保证驾驶安全。

导航应用随心所欲

乐游370的配置专业而强大，为了有足够的性能以提供专业的导航服务，乐游370选择了主频为400MHz的三星2443处理器，并内建2GB容量闪存和64MB运行内存，在程序运行上保证足够的流畅和快速的响应。它采用SiRF第三代GPS芯片，在连接随机配件中的TMC外接天线后，用户就可以通过导航界面右下方的TMC图标进入到实时交通路况功能当中。乐游370的导航功能延续了Mio产品简单易用的上手和全面强大的性能，自主研发的MioMap导航软件很好地利用了大宽屏的配置，将直观地图和相应的数据同时显示。MioGoGo旅游电子书、Mio生活信息软件等都包含了全面的地图数据，驾驶员“找路”不再是一件麻烦事。

TMC功能作为乐游370的重要卖点，表现确实非常抢眼。在开启这一功能之后，乐游370对于车辆周围的所有道路都有非常清晰的路况提示，并且会一直实时更新，保证驾驶员时刻掌握周围动向，提前获知前方的路况信息。虽然有时会因为信号延迟带来几分钟的重新更新，不过这完全在我们可以接受的范围内，毕竟作为无线接收内容，信号上的问题是在所难免的。另外，乐游370也具备电子狗功能，不过因为没有语音提示，驾驶员需要自己观看屏幕来确定，这算得上是乐游370的一个小小的不便之处。

随身娱乐不在话下

实时企业 篇7

对生产线运营状况的自动化监控是实现企业信息化、精细化、集成化管理的新要求。由于Web所采用HTTP协议的无状态性,给Web界面的实时监测应用带来不少挑战,其中最关键的是数据的实时传输问题。数据传送在技术层面总体上分为拉方式和推方式两种,拉方式的典型代表是采用AJAX技术,客户方定时轮询从服务端取数据,其最大问题是客户端请求的频率与服务器端数据更新频率不一致会造成无谓的网络流量浪费,拉方式总体上效率低下。推方式是服务器端有数据更新时,将数据推送到客户端,在HTML5出现前,推方式主要是依靠Socket通信的方法,用Java Applet或Flash作为客户端,服务器上也要求编写配合的服务程序,并采用多线程管理连接,编程较复杂,在应用中不理想,效率也不高。随着HTML5的Web Socket技术的出现,在浏览器和服务器之间提供了一个基于TCP连接的双向通道[1],为推技术的应用提供了舞台,它支持基于发布/订阅的通信,从而方便基于Web的实时应用开发。

本系统将企业的两条玻珠生产线整合为一套集中控制系统。通过Web技术实现对两条生产线上设备工作状态的实时监测。可以在网页上动态显示煤气炉、燃气加热炉、膨胀炉、电预热炉、料仓、包装仓等各处设备的温度、压力、转速等数据的实时变化,并进行超限报警,传输数据中还包括对原料使用和包装产品计量的信息。为满足数据管理和分析要求,系统同时实现数据的集中存储,支持数据的查询、分析、统计报表打印等功能。作为远程控制,可在Web界面中实时设置系统的运行参数,发布生产指令等。

1 系统的基本构成与功能

1.1 系统基本组成

系统采用PLC控制获取来自生产线数据,通过温度、压力以及计量传感器获取数据,经过模拟/数字转换送PLC。可编程控制器PLC是工业控制系统中最常用的控制器,它具有抗干扰好,可靠性高的特点[2],每条生产线的PLC连接有一台操作显示终端GOT,执行本生产线运行参数设置、参数与状态显示、设备调整、故障显示等功能。一台工控机IPC通过2个串口与2条生产线的PLC的串行通信模块进行通信。IPC通过无线网上网,实现与Web服务器的通信。用户通过访问Web页面实现对生产过程的双向实时监测。系统基本组成如图1所示。

正向监测中,工控机将串口通信得到的PLC数据,通过调用Web服务器上的Web服务参数传送到Web服务器,在Web服务器上通过Web Socket通信发布给订阅消息的浏览器。

为实现反向监控,在Web服务器引入Active MQ消息服务器,浏览器可发送消息给Active MQ消息队列,由工控机上Java程序获取队列的消息并经串口转发给PLC。

在整个应用中,浏览器与服务器之间存在三种形式的通信:1)HTTP访问,用于访问Web页面;2)AJAX访问,用于从浏览器页面访问Web服务,获取服务器存储的设备报警参数值;3)Web Socket通信,采用STOMP协议传输基于发布/订阅的实时数据。浏览器通过HTML5的Canvas和DHTML技术绘制参数变化曲线。

W e b服务器采 用T o m c a t 8 , 消息服务 器采用Active MQ,数据库采用mysql。工控机和Web服务器上的程序代码均采用Spring框架编程实现。Spring是一种轻量级的开源框架,它通过依赖注入实现Bean的配置,通过REST风格的MVC编程实现Web服务[6]。

1.2 系统的功能菜单

系统的一级功能菜单如图2所示。在下级菜单中还要选择具体监测的生产线和具体的子功能。例如,总图显示包括:生产线1、生产线2、两条生产线共3个选项。参数显示时,先选择生产线,进一步再选择具体的监控设备。

系统的首要功能是实时监控,根据应用需要,提供了两种形式监测显示,总图显示在页面上显示生产线设备布置示意图,在示意图中对应位置显示相关设备的参数数据;参数显示则是将监测设备的各参数变化分别绘制成曲线。在总图显示中含数据报警提示,接收到的数据与参数范围进行比较,到达报警值则用红色显示数据。数据查询用于查询个日期范围中以分钟为单位的数据记录。系统利用Spring Jdbc Template实现数据库的访问处理[3]。报表输出要求在网页上显示日报表和月报表。指令发布是从Web上发布指令给生产线上的GOT控制台显示,是一种反向的控制。数据分析可实现当前生产情况与某查询日期情况的数据可视化对比。其中,指令发布和参数设置功能需要进行用户认证,用户访问控制用Spring Security实现[4]。

2 整个应用的消息通信架构设计

整个应用设计包括PLC端的编程、工控机上的编程、Web服务器端的编程。应用系统中各部分之间的数据通信是应用设计的核心,系统通信架构如图3所示,该消息传递架构的特点是实现应用的松耦合和高效性,同时方便应用的部署,Web服务器甚至可以部署到云平台上。限于篇幅,本文仅讨论控制机和Web服务端的编程处理,均用Spring框架编程实现。在图3中,存在两种Web服务,两者均为REST风格,但Web服务1是供IPC的应用程序调用,通过Spring Rest Template调用,这种形式的服务常用于应用间消息传递;而Web服务2是供浏览器页面访问。IPC上的消息监听程序与Web服务器上Active MQ采用异步方式通信。JMS提供了消息监听器接口Message Listener来实现消息的异步接收,根据消息事件触发执行的on Message方法编程可对接收消息进行处理。

浏览器与PLC之间双向信息传递的具体实施步骤如下:

1)正向实时监测

将生产线数据的实时传递到客户浏览器显示,用实线表示。具体过程是:(1)PLC将传感器得到的数据通过串口发送给工控机IPC;(2)IPC通过调用Web服务将收到的数据传递给Web服务器处理;(3)Web服务器通过Web Socket消息代理将数据推送给订阅了消息的浏览器页面进行显示,同时数据也将记录到My Sql数据库表格中,以便查询分析。

2)反向发布指令

反向发布指令是从浏览器发送数据给PLC处理,用虚线表示。具体过程是:(1)在工控机上的Java应用程序通过定义Message Listener对象实现对Active MQ消息队列的监听;(2)浏览器通过HTTP提交消息给相应Web服务;(3)Web服务借助Spring Jms Template将消息发送给Active MQ消息服务器的指定队列;(4)消息服务器通过消息驱动事件监听者的on Message方法处理消息,将消息通过串口发送给PLC,PLC收到数据后在GOT上显示。

3 工控机对数据的接收处理

工控机的Java应用程序负责消息的中转,一方面接收来自PLC的数据,将数据通过Web服务传递到Web服务器;另一方面接收来自Active MQ消息队列的数据,将数据发送给PLC。

系统利用J2SE提供的扩展包comm.jar实现串口通信编程[5]。在串口通信编程中,采用多线程技术监听数据并采用字节缓冲区存储数据。2条生产线的数据分别由IPC的2个串口读取。PLC发送的数据每隔4秒传输1次,每次传输的数据为73字节,其中含供同步识别的起始和结束标记,每个参数的数据占2个字节。串口数据先由消息接收线程逐字节接收,送到消息缓冲区,在接收到1条生产线数据的结束标志时,将缓冲区数据进行分析处理,系统自动根据接收到的数据特征识别处理数据,将分析整理后的数据封装为代表生产线的Java对象,在经过Google的Gson工具包进行串行化处理后,通过Web服务调用的参数传递发送给Web服务器,这里,通过Spring的Rest Template对象的get For Object方法调用部署在Web服务器上的REST风格的Web服务[6]。

4 Web端编程的关键处理

Web服务器端的编程处理是整个系统设计的难点,系统在浏览器端的应用界面功能均依赖Web服务端的编程。Web Socket编程处理是Web实时监测的关键,通过Spring框架的Web Socket编程支持,可实现基于发布/订阅的数据通信,浏览器只需要在页面装载时建立与服务器的Web Socket连接,并发送相应主题的订阅请求,就可以不断收到来自服务器的推送数据。

4.1 Spring4的Web Socket服务端支持

系统采用Spring4框架实现编程,通过maven实现工程的依赖管理。Spring框架只有4.0以上版本才支持Web Socket。Spring框架通过简单的注解配置就可以定义Web Socket的服务代理及访问端点。以下注解配置程序指定采用基于内存的简单消息代理,在注册stomp访问端点时设置支持Sock JS连接。其中,“/topic”是消息主题端点,浏览器订阅消息以及用服务器的消息代理对象发布消息时,指示消息目标队列要使用该标识为前缀;“/app”是浏览器发送给服务器消息代理时指定消息目标的前缀;“/ws”是websocket连接端点,Sock Js是一个Web Socket的通信js库,with Sock JS()方法启用Spring对js库的支持。本应用中,客户浏览器与Web服务器建立Web Socket连接时通过“/monitor/ws”路径标识,其中,monitor为Web应用的工程名。各部分的具体使用关系如图4所示。Spring4消息代理采用发布/订阅的方式工作,消息发布者将消息发布到主题队列中,由消息代理将消息推送到主题队列的订阅者。

4.2 定义供工控机访问的Web服务

在Spring框架的控制器的配置中,通过@Controller注解定义控制器,其中允许两类Mapping并存,一种是@Request Mapping,代表定义REST风格的Web服务,接收HTTP请求,相应的注解参数为REST风格的URL路径信息;另一种是@Message Mapping,接收来自浏览器发送的Web Socket消息,相应的注解参数为消息队列,并通过所注解方法的参数获取相应的Java消息对象。

图3中Web服务1用于接收调用者发送的来自生产线1的数据,在服务处理代码中将参数传递得到数据进行反串行化处理转化为代表生产线数据的Java对象,通过依赖注入的Simp Messaging Template对象的convert And Send方法将Java对象发送给Web Socket的主题名为“line1”或“line2”的队列,进而由消息代理推送给订阅了该主题的浏览器客户端。

其中,Produce Line为代表生产线的实体类,该类中封装有代表生产线的各种参数数据。应用中,为方便Java对象的传递,采用Google公司Gson对象进行串行化处理。

4.3 浏览器端HTML5的Web Socket支持

为了进行基于Sock Js的stomp消息通信。客户方要用到“sockjs-0.3.4.js”和“stomp.js”。浏览器通过执行以下Javascript脚本可建立与服务器的Web Socket连接。以下代码在连接成功后,客户方将发送订阅主题“line1”的请求给服务端的消息代理。

当浏览器收到主题为“line1”的消息时,将触发执行函数function(produce Line)。通过函数参数中的body属性可得到消息内容,服务器发送的消息均进行了串行化,客户方通过用JSON.parse分析将消息内容转化为Java对象,通过访问对象的属性可得到来自生产线各设备的参数值,利用DHTML技术在页面上显示。

浏览器与Web服务器之间这种发布/订阅通信是一种高效灵活的消息推送机制。来自串口的生产线数据可以推送给所有浏览器的订阅者,某页面中也可以通过订阅不同的主题来获取来自不同发布者的数据。

4.4 浏览器端实时数据的显示处理

系统提供了总图显示和参数显示两种形式的数据监测。在总图显示中,如图5所示,利用仿真生产线各工序流程的图形作为页面显示背景,在图形的对应位置利用DHTML技术显示相关的参数数据,从而能直观形象地观测到生产线上各工序的生产状况。在总图显示的实时监控中,当前数据到达报警值时要用红色显示数据。为了方便客户方对参数的报警值和目标值的读取,系统采用HTML5的本地存储技术,每次报警检查只要与客户方的本地存储变量进行比较即可。为检查本地存储是否最新设置,可专门引入一个时间变量,当本地记录的时间变量与服务器参数设置的时间变量不一致,则代表参数设置有变,系统利用AJAX技术获取存储在服务器上的XML参数配置信息。可在网页加载时进行参数变化检查,并通过Web Socket通道订阅参数变化消息,来跟踪参数的变化,特权账户每次更改参数将发布参数变化消息,如此可保持客户本地存储的参数信息与服务器上XML文件中配置信息的同步一致。应用效率也能保持高效。

在参数曲 线显示中 , 采用H T M L 5的c a n v a s实现各监控项目的数据变化曲线的图形绘制,如图6所示。Canvas实现曲线绘制过程:1)用Canvas的get Context("2d")取得图形环境,后面的操作均针对图形环境对象进行访问;2)用stroke Style属性设置颜色;3)用其move To方法定位起点;4)用line To方法定位要经过的点;5)用stroke()方法实现线条填充绘制。但要注意,为了在同一画布中绘制不同颜色的曲线,每次绘制新线条前要使用begin Path()方法进行设置,否则,Canvas会用最后的颜色去填充所有的线条。

上面的曲线绘制的内容是当前时刻生产线的数据,对于本班已有数据应先行绘制,系统采用AJAX技术获取数据,在服务器上还将来自生产线的数据存储在一个数组列表中,数组列表的内容动态增加。如此,可保证查看不同参数时能看到完整的曲线变化。

4.5 自动根据查询要求生成Web报表

根据用户需求,系统设计了多种查询和报表,包括每天各班种的日生产统计报表,企业的月统计报表。本系统是要在Web页面中显示报表,系统利用Spring框架的PDF视图实现报表显示,在访问控制器设计时,通过REST的访问参数得到报表需要的参数数据,将参数数据填入模型传递给视图。Spring的Abstract Pdf View抽象类用于生成PDF格式的视图,通过覆盖该类的build Pdf Document方法可将代码产生的PDF文档送客户端。系统利用i Text组件实现PDF报表的动态生成[7]。报表处理需要引入com.lowagie.text依赖,但注意com.lowagie.text引入的jar包不支持中文,需要进行特殊处理。本系统采用Window系统的字体来构建基本字体对象。

在基本字体的基础上,表格内容使用的字体可再设置具体的大小。例如:

借助Pdf PTable及相关类可容易编程方式生成报表,并实现报表数据的动态填写。最后,视图返回给浏览器的就是一个PDF报表文档,客户可打印或另存该文档。

4.6 Spring任务定时在班组切换中应用

根据厂商要求,需要按白班和晚班进行生产数据的统计。19:00前开机为白班,19:00以后开机为晚班。连续作业到19:00时自动转为晚班状态,连续作业到早上7:00时自动转为白班状态。在换班时要对统计变量进行初始化。另外系统要求每隔1分钟要对期间的数据进行1次分析处理,将数据写入历史表,以便日后统计分析。Spring框架提供的任务定时机制可容易实现此类应用需求,最直观高效的是采用@Scheduled注解的方法[8]。只需要在方法前加上@Scheduled注解,并通过cron表达式或者fixed Delay就可让方法按指定的时刻或间隔定时执行。例如,@Scheduled(cron = "0 0 7 * * ?") 指定每天早7点执行, @Scheduled(fixed Delay = 60000) 指定每隔1分执行。

5 结束语

本文介绍的企业生产线监测系统采用分布式架构方式,通过引入Web服务和消息队列实现应用各组成部分之间数据传递的松耦合。实际企业中由于场地条件,工控机采用无线上网,而Web服务器可以部署在Internet的任何一台服务器上。来自PLC生产线数据通过数据传输,可及时传递到Web服务器上,并通过基于Web Socket的发布/订阅通信实时推送到浏览器客户端。

实时企业 篇8

在现代金融市场的竞争中, 金融企业想获得良好的经营成果, 必须建立风险预警管理体系, 并保证风险预警管理体系的有效运行, 这主要包括确立恰当的风险预警管理原则和战略、建设有效的风险预警管理框架、设置全面灵活的风险预警管理政策和程序并积极开发强大的风险预警管理系统, 培养高素质的专业人才队伍, 其中风险预警管理系统是建立金融风险预警管理体系的重要环节, 对风险潜伏期的信息、情报及时处理, 分析风险发生的概率以及风险发生后可能造成的负面影响, 做出科学的预测和判断。金融企业风险预警系统的重要功能之一就是把许多分散动态的信息组织起来并进行全面的监测、跟踪, 向金融企业提供决策的依据。

一、建立金融企业风险预警系统指标体系

科学的金融企业风险预警体系必须设置可行的预警指标, 而指标既能够体现适应性、稳定性、一致性的特点, 又能反映出预警对象的内容, 并能随着经济金融环境的变化对指标值做出相应的调整, 指标内容包括技术指标和社会指标。

金融风险预警指标的选择一般是以巴塞尔协议和我国资产负债比例管理的要求设置。指标体系分为7大类, 共15个指标。7大类是经济风险类、信用风险类、流动性风险类、资本风险类、经营风险类、金融犯罪风险类;16个预警指标分别是:真实GDP增长率下降;企业资产负债偏高;不良贷款率超过15%;流动性资产与各项流动性负债的比例小于25%;存贷款比例超过75%;一年期以上的中长期贷款与一年期以上存款比例超过120%;存款准备金率小于6%;资本充足率低于8%;总成本与总负债的比例超过7%;应收未收利息与利息收入总额的比例超过15%;拆入资金余额与各项存款余额之比超过4%;拆出资金余额之比超过8%;各项资金损失率超过10%;金融犯罪发案率上升;账外经营额与金融资产的比例上升;储蓄网点的日存款下降率作为识别支付风险的重要指标。16个预警指标较全面地反映了银行经营状况和地区经济发展及经济环境状况, 对衡量银行经营风险和风险监控具有重要的作用, 也是中央银行非现场监管的重要内容。因此金融企业风险预警系统可依照以上预警指标, 科学设计有关风险预警报表, 建立内容详实、完备的风险预警资料库, 在日常非现场监管的基础上, 加强对金融机构风险的预测和监督, 中央银行通过对银行风险分类、风险识别、风险分析和估价后, 对金融风险基本上做到了心中有数, 对及时采取有力措施防范和化解金融风险将起到积极作用。

二、金融企业风险预警管理分析方法及识别机制

金融企业风险预警指标体系是衡量和监测金融企业风险预警系统的基础, 对金融企业风险预警管理的分析及识别是构建金融企业风险预警系统的重要内容和关键环节。

1. 金融企业风险预警系统的分析方法

风险预警分析是金融企业风险预警系统的重要内容, 采取科学合理的分析方法是金融企业进行非现场监管的重要手段。一般采取以下分析方法: (1) 财务报表分析法。在金融企业的经营管理中, 最直接、最方便的风险识别工具就是企业的财务报表, 对金融企业自身的财务报表进行分析是风险预警管理者实行财务风险分析的重要内容, 运用比较分析法、趋势分析法、共同比分析法、比率分析法、特定分析法等方法, 通过评估金融企业过去的经营绩效, 衡量目前的财务状况和经营状况, 并预测未来发展趋势, 着重找出可能影响金融企业未来经营的风险因素。 (2) 风险环境分析法。就是从金融企业经营管理的内部环境和外部环境出发, 识别有关的不确定因素。无论采用财务报表分析法还是采用风险环境分析法, 风险预警系统管理者不仅要判断存在哪些危机因素, 而且要根据各危机因素的相对重要性进行筛选, 从而排除干扰, 有重点地预防风险。关于危机因素的重要程度, 要依据危机因素估价来具体分析确定和比较。

2. 金融企业风险的识别机制

危机因素识别是风险预警管理的第一步也是最重要的一步, 对于金融企业来说支付风险、资产风险、管理风险、道德风险、政策性风险和法律风险等是危机因素识别的重要内容, 需要金融企业时刻关注相关领域的动向, 做及时的调整以便降低风险, 预防危机。

三、建立随需而变的金融风险预警管理智能实时信息系统

Internet网络正在成为信息资源的一个主要来源。通过对网络的监控, 建设基于互联网的风险预警信息平台, 既可以为金融机构相关工作人员提供及时、准确的决策信息, 又能分析客户或潜在客户的信用风险恶化趋势, 提高资产质量, 更好和及时地监测行业竞争对手和市场信息, 提高组织竞争地位, 优化金融产品。还可以实时监控企业内部管理, 进行风险预警防患于未然。

1. 金融风险预警管理智能实时信息系统的系统架构

以服务为导向的体系架构SOA是目前领先的、具整合能力的应用体系架构, 是通过业务服务的概念来提供金融风险预警管理实时信息系统的各项应用功能, 服务可以自由地排列组合、互通互连、融会贯通, 能随时弹性配合新的需求而调整。例如在SOA这种架构下, 预算指标的查询、项目信息查询、用户权限认证等业务功能, 通过标准接口进行封装并发布成服务, 以服务方式部署在系统数据与功能整合平台上。任何一个应用要访问其它应用可以通过服务的发现和服务的表述来确定被访问的服务的属性和调用格式, 从而实现标准化的应用之间的协作, 而且满足应用系统之间的松耦合原则, 完全可以避免因为单方面系统、程序内部的调整而冲击到另一方应用。通过建立SOA架构实现各级金融部门、各个业务系统的信息服务都能够通过服务的包装, 成为随取即用的信息系统资产, 以服务的形式对外发布, 实现共享、快速整合, 开发出组合式应用, 达到整合即开发的目的, 实现对金融业务需求的快速响应。

2. 金融企业风险预警管理智能实时信息系统功能

金融企业风险预警管理智能实时信息系统主要功能包括以下几部分:经济与政策动态监测;行业动态预警;企业动态预警;法律纠纷警示;贸易纠纷预警。

3. 金融企业风险预警管理智能实时信息系统管理

金融企业风险预警管理智能实时信息系统可以24小时监控数万个国内外网站, 以确保在第一时间知道所关注的行业、公司及客户的信息, 保证信息的实时性和全面性。智能信息处理技术和专家干预两者有机结合的信息加工机制, 保证信息的有效性和权威性。提供在线信息服务门户的同时, 面向特定客户提供个性化信息服务。金融企业风险预警管理智能实时信息系统管理包括以下几部分:

(1) 定制网站的实时监控和采集。金融企业风险预警平台关注的信息来源具有行业性, 需要提供能够定制网站的互联网采集工具, 实现对其监控网站栏目的抓取功能。互联网信息量大且重复度高, 单靠人工进行筛选费时费力, 加工效率低, 需要提供基于文本挖掘技术的信息智能加工工具, 提高互联网信息的加工效率, 降低信息的加工成本。

(2) 信息协作加工平台。离开了人工和专家, 信息的价值便会大大降低, 引进人工加工和专家辨识, 是互联网信息增值服务不可缺少的手段。所以需要建立信息协作加工平台, 提供信息分级、信息编辑、信息审核和信息发布等功能。

(3) 可定制的信息服务门户。互联网时代信息服务模式发生了根本的变化, 信息服务大多通过在线的信息服务门户来实现, 且要求门户展示的信息具有可定制性和调整性, 针对于不同的用户可以提供个性化主页服务和专题服务。

(4) 金融企业风险预警管理智能实时信息系统数据管理。金融企业风险预警管理智能实时信息系统的数据量巨大, 数据内容也较多, 系统只需要存储必要的可利用数据资源即可。面临的问题就是整合信息资源, 实现数据共享, 因此金融企业风险预警管理智能实时信息系统的建设需要诸多部门、行业的协调和配合。数据管理可采用信息集成服务技术, 在一个异构的数据源基础上进行数据聚合, 通过网络技术建立一个安全、共享、分布式的金融企业风险预警数据库共享机制是应对企业风险和危机的有效方法。

基于SOA的金融企业风险预警管理智能实时信息系统提供的信息实时、有效, 随需而变的业务服务全面且可订制。系统可以锁定监控对象进行信息定制, 比如重点监控大客户或潜在客户以及不良贷款多发分行所属地区、宏观调控的行业或重点行业等, 从而为金融企业提供可定制的专题服务, 为金融企业带来可观的经济效益。

四、结论

在金融企业风险发生前进行预警管理比事后补救容易和有意义得多, 而建立基于SOA的金融企业风险预警管理智能实时信息系统对金融企业提高和增强风险和危机抵抗力具有重要作用, 可以使金融企业做到未雨绸缪。

参考文献

[1]汪传雷著:基于生命周期的企业危机信息管理[M].安徽大学出版社, 2007年03月[1]汪传雷著:基于生命周期的企业危机信息管理[M].安徽大学出版社, 2007年03月

[2]叶晓苏主编:工程财务与风险管理[M].中国建筑工业出版社, 2007年05月[2]叶晓苏主编:工程财务与风险管理[M].中国建筑工业出版社, 2007年05月

实时企业 篇9

随着电力企业信息化进程的不断推进,电力企业内出现了越来越多的应用系统。这些应用系统的作用是实现电力企业非连续业务流程的自动化。传统上,这些应用系统为完成各自单独的功能而设计,如SCADA实现系统运行数据的采集和监控,能量管理系统(EMS)实现发电和输电系统的运行监控和管理等功能,配电管理系统(DMS)实现配电系统的运行监控和管理功能。但在实际运行中,往往需要涉及到多个应用系统的协同工作。比如在DMS的运行中,需要来自地理信息系统(GIS)的地理信息、SCADA系统的电网实时运行数据、客户管理系统(CIS)的客户信息,有时甚至需要外部的天气预报系统提供未来的天气状况信息以进行负荷预测。这些应用系统一般都有不同的服务提供商,采用的操作系统和数据库格式大多不相同,因而难以实现各系统之间数据的无缝连接,常产生信息孤岛现象,不能有效实现信息的共享。随着电力市场化的开展,市场的实体间迫切需要进行业务流程的集成。例如,为保证输电网的安全可靠运营,独立系统操作员(ISO)和区域输电组织(RTO)必须得到跨越多个服务区域的异构系统运行状况信息并和其他市场实体进行信息交换。

要解决应用集成这个难题,必须从应用软件框架入手,使各子系统在一个统一框架中进行部署,成为可相互识别的组件。而这个框架应能消除不同组件模型、操作系统和编程语言的系统间的差异,使异类系统能够作为单个计算网络协同运行[1]。Web服务,作为下一代的应用集成技术,为电力系统的应用集成提供了一个崭新的思路。文献[2]介绍了Web服务在SCADA、EMS中的应用。本文提出了一个基于Web服务的包含SCADA、EMS、DMS等实时电力应用的电力系统实时信息应用集成框架,并对其安全性、可用性、性能等设计要点进行了探讨。

1 EAI和Web服务概述

1.1 EAI概述

企业应用集成EAI(Enterprise Application Integration)是指通过建立底层结构,联系贯穿企业的各种异构系统、应用、数据源等,实现在2个或更多企业系统之间的集成,实现应用的透明化。随着企业业务的不断拓展,EAI的集成内容也越来越广。它不仅包含对企业内部现有系统的集成,也包含企业间系统的集成。EAI主要包括以下4种类型。

a.消息集成。消息集成使得底层的结构、软件、硬件以及异构网络得到集成,从而保证各系统进行快速安全的通信。

b.数据集成。数据集成的方法主要有现有数据的转换、数据格式的定义、规则的描述、数据的整理及再加工等。数据的集成包含数据共享、数据迁移及数据复制等。主要难点有数据格式的转换、数据冗余以及完整性的保持等。

c.应用集成。应用集成是指企业现有的应用系统之间的集成,是通过应用的输入和输出来实现的。

d.业务集成。业务集成是企业中事件处理、操作的流程化。业务流程的前身是工作流程,它由一系列的活动相互连接,从而完成特定的业务活动。

1.2 电力EAI的传统解决方案及其不足

传统的电力实时系统存在几个问题:系统扩展性较差,技术支持系统之间的平台兼容性较差,系统网络服务接口开放性较差等,因而很难实现应用系统之间的无缝集成。已有的应用系统通常是在不具开放标准的情况下开发的,开发商往往根据自己的专有技术进行开发,从而使开发出来的系统不具有互操作性。为解决电力系统应用的集成问题,一些组织提出了便于异构电力系统应用之间集成的标准和规范。比如,公用信息模型CIM(Common Information Model),该模型的提出促进了电力系统应用之间的数据交换和互操作。另一个方案是公用集成总线UIB(Utility Integration Bus),它提供了一个为应用提供数据交换和通信的基于信息总线的集成模型。这些规范虽然对电力系统应用的集成带来一定便利,但没有从根本上解决问题。例如,传统EAI技术通常需要开发基于消息代理的中间件,用CORBA或DCOM技术开发和部署对象请求代理ORB(Object Request Broker)是一个相当复杂的问题,它们在设计、开发、维护和使用上不是很方便,而且也不能为企业提供一个整体的框架来无缝集成所有的系统。而基于Web服务的集成方案基于开放标准,便于设计、开发、维护和使用,将会成为电力EAI的一个发展方向。

1.3 Web服务概述

在分布式计算领域中,Web服务是近两年提出的一种新的面向服务体系结构。其有2个含义。从技术角度出发,Web服务代表着一组开放的、业界支持的标准和规范构成的一个技术体系,也被称为Web服务栈(Web services stack)。这些标准的提出遵循一种新的基于组件的分布式计算模型———面向服务的架构。另外,Web服务也指一种基于Web的软件服务。单个Web服务是按照上述体系中的标准部署在Internet或Intranet上的一个实现特定功能的软件组件,其能够描述并通过网络发布、发现和调用的自包含、自描述、松散耦合的软件组件。它向外界暴露一个能够通过Web进行调用的API,并能够用编程的方法通过Web来调用该服务。Web服务的核心技术包括扩展标记语言XML(e Xtensible Markup Language)、简单对象访问协议SOAP(Simple Object Access Protocol)、Web服务描述语言WSDL(Web Services Description Language)与UDDI(Universal Description,Discovery and Integration)。

a.XML。其使用文本形式描述数据,可以在异构系统间进行数据交流。XML提供了描述结构化数据的方法,具有数据自描述性和平台无关性,可以在电力系统中充当标准数据交换模型[3]。目前,一种基于XML的CIM已在电力系统中得到了应用。

b.SOAP是封装交换信息的标准,以XML作为数据编码格式,在HTTP协议上实现,从而可实现在分布式环境下的数据共享。由于SOAP是使用XML文本为基础的协议,因此它比EAI一般性技术解决方案所使用的二进制通信协议要简单得多。同时由于HTTP已经是互联网的通用协议,它还可以解决通过防火墙的问题。

c.WSDL是用来描述Web服务的XML格式的语言。WSDL不仅描述了Web服务的内容,也描述了其调用范围,使得对Web服务的检索成为可能。

d.UDDI是发现Web服务的工具,用来确定服务描述的所在位置。只要在UDDI的资料库中注册,便可让其他程序进行动态服务搜索。

Web服务的流程可以简单地描述为:用XML作为结构化描述语言,并在各个应用组件中都把它作为标准语言;通过SOAP协议跨防火墙访问,作为各应用组件接口之间的通信协议和指令;使用WSDL语言描述服务的细节;通过UDDI确定服务的具体位置后就可以得到所需的Web服务[4]。基于Web服务的EAI为发布服务的应用程序和使用服务的应用程序之间建立了一种松散的耦合联系,极大增加了灵活性。

2 电力企业实时信息集成解决方案

随着计算机技术的发展,面向对象(OO)思想、CIM、分布式网络结构(DNA)等技术为电力系统自动化提供了解决方案,而Web服务技术提供了完全不同的方式实现业务流程。这是一种比较灵活的解决方案,因为Web服务是一种更为开放的标准,从实施成本、效率等方面都比一般性解决方案更具有优势,基于Web服务的集成方案将会成为电力EAI的一个发展方向。它使用开放标准并能从根本上改变很多企业的业务模型。另一方面,当今多数电力系统计划编制和设计软件工具是单一的、难以定制的,而使用Web服务技术构建电力系统应用优势就在于可灵活选择计划和设计软件工具,从而解决多个电力系统应用的互操作问题。

2.1 基于Web服务的电力企业实时信息应用集成框架

电力系统应用集成一般通过功能集成和数据交换来实现,前者涉及调用其他应用的代码,而后者需要应用间的数据交互[5]。随着Web服务技术的广泛采用,一些软件产品提供商也会作为服务提供者,使用Web服务技术在Internet上提供专家工程服务,给他们的应用客户提供很大的灵活性,可以通过使用如ASP和选取的许可服务简单地开发电力系统集成应用。如一个电力系统保护的设计者可以选择保护相关服务来设计配电保护系统,然后使用另外的配电故障分析服务来验证其设计。客户化的商业逻辑也可以容易地添加。换言之,Web服务技术允许电力系统定制方案并从Internet上选取适当的工程模块进行应用集成。Web服务技术在EMS和电力市场的技术发展中也举足轻重[6],可以极大简化电子商务模型,有利于在新的商务模型下基于Web服务的异构电力应用实时信息系统间以标准方式交互以支持任意时间、任意地点和任意类型的实时信息交换[7]。文献[7-8]提出了异构电力信息系统信息查询的方法。集成时应用间不必复制应用本身就可以完成数据交互和功能调用从而实现无缝集成。为清晰阐述以上观点,提出了一个基于Web服务的集成框架以提供集成模型和实施方法改造已有的电力系统应用,基于Web服务的解决方案如图1所示。

2.2 电力企业实时信息应用集成框架的设计和实现

新型灵活的企业系统中,软件可组件化以便于在面向服务的结构中对它们进行重用和修改。基于标准的编制(orchestration)所运用的技术都是普通的Web服务相关技术,包括SOAP、XML、WSDL、UDDI、XSD、XSLT(e Xtensible Stylesheet Language Transformations)以及基本的Internet协议。如今,许多技术提供商都不断提供解决方案来实现Web服务编制功能,他们或把这种功能作为一个完整的Web服务平台不可分割的一部分,或把它作为用于过程自动化的一个专门的产品。因此可使用基于知识库的编制服务来实现电力企业实时信息集成。它实际上是个商务逻辑过程,是对Web服务中的对话进行排序、调整和管理。在给一个复杂的行为编程时,例如一个工作流程或一个在线式交易,运用编制技术就可以从逻辑上将离散的功能串列到企业内部的商务过程中,并允许它们运用不断快速发展的Web服务参照编制服务架构划分集成过程。编制服务能标准化地逐步实施业务并提供唯一入口以简化外部通信,构建组织层次完善的网络服务架构。而很多的企业传统应用已投入了大量资金并提供了应用集成中的大多数业务服务,经多年的完善运行稳定可靠并将继续在新集成系统中发挥重大作用,而基于Web服务的企业集成则可通过SOAP消息调用其他业务,使用SOAP协议构造Web服务适配器(对原有应用使用本地协议进行封装并使用SOAP协议与外部通信)改造旧应用加入基于Web服务的新集成环境。使用编制服务控制业务集成和提供集中服务使得集成系统易于管理和维护,新增业务和业务升级也极大简化。

应用基于Web服务的集成框架设计一个能提供多种服务的无缝的一体化电力实时信息应用集成系统,一方面要求结构开放性,允许已有应用和新的前端应用快速无缝集成,另一方面设计的系统应能给各种类型的应用用户提供业务集成服务,并能提供评估指标加以控制。基于编制服务设计的电力实时信息应用集成框架如图2所示。

该系统是基于服务的,系统中所有的组件都是服务,每个服务封装规则通过Web发布消息给其他相关服务。系统中的服务分4类:业务服务、应用服务、客户服务和编制服务。其中业务服务设计描述了一个应用组织内的一个或多个功能域。例如,SCADA服务负责收集电力系统实时量测及状态数据,同时完成操作电力系统的控制命令;EMS服务负责电网调度决策管理和控制,分析电力系统运行状态,预防电网事故的发生,确保电网安全运行,提高电网质量和改善电网运行的经济性;DMS服务负责提高配电网络供电的可靠性,快速定位、隔离故障并恢复供电,改善供电服务质量;GIS服务为DMS提供自动绘图和设备管理功能。所有服务的改造都可通过在现有应用上层开发SOAP接口来实现。应用Web服务为实时信息应用集成提供通用基础结构支持。例如,验证/授权服务确保数据和服务安全存取;预订/发布服务负责数据自动交换和各个数据仓库的数据同步;CIM/XML合并服务负责合并相关的CIM/XML碎片等。客户服务(来自外部的服务一般也被认为是客户服务)发起服务请求并接收服务结果。一些服务会因性能上的考虑缓存数据,如一个响应配电操作员UI(User Interface)的客户服务可以为显示的馈线开关缓存地理信息和网络描述数据。配电管理编制服务翻译客户服务请求信息(如请求一个恢复机制)并定位到能够提供此项服务的业务服务,并最终将结果返回给要求服务的客户。而当数据变化例如SCADA系统的开关状态变化时,编制服务会调用相关的业务服务广播该更新给订阅此项服务的客户服务以实现客户数据的更新。每个编制服务维护一个私有UDDI注册和集成规则库,编制服务发现服务资源并编制服务交互以达到准实时应用集成。同时,一个编制服务也可以作为另一个编制服务的业务服务。例如,配电管理编制服务一体化所有配电管理相关服务并把它们作为一个集成系统中的唯一业务服务。这有利于服务解耦,实现业务服务的高效管理。这种基于服务的结构代表了从孤立单一系统到企业应用服务集成系统的逻辑进化,允许延续使用已有电力系统应用并且产生松散的无缝集成的开放系统以满足持续增长的电力系统应用需求。

2.3 关键设计要点

电力实时信息应用集成框架的配置、优化或重组是否合理可根据系统安全性、可用性、系统性能、可扩展性和适应性等几个方面进行检查和评估。

2.3.1 安全性

网络服务的一个重要方面是安全性问题。普通Web服务没有一套统一的安全性解决方案,或者说难以形成整合的安全性能,不能满足电力系统的需要。因此电力实时信息应用集成的Web服务不能简单地套用现存的Web解决方案。要考虑以下7个方面。

a.保护连接的安全性。根据网络的物理和逻辑范围,交互操作的活动配置文件,采用基于防火墙的规则、安全套接字(SSL)和虚拟专用网络(VPN)技术来实现这种连接的安全性[3]。采用正向型物理隔离设备按照定制的规则实现数据流的单向传输。

b.身份验证和授权。对提出访问要求的客户进行身份识别,通常可以根据密码验证,验证通过之后根据相应的访问控制信息来确定访问的权限[7]。在通过Internet进行实时控制时,需要对命令进行身份识别,验证信息包含在包头部分。服务器通过解析登录信息对授权部分提供服务。使用数字签名也可以保证服务安全性。

c.互操作性。基于XML的网络服务推动着安全规范的发展,一种核心为XML Web服务安全语言(WS-Security)的安全规范,为SOAP协议提供了3种增强功能:凭据传送、消息集成和消息保密。

d.只读访问策略。对关键信息和敏感信息,一个重要的安全措施就是将其标记为只读特性,尤其是从Intranet范围外的IP地址来的访问请求。

e.密码和防火墙策略。若希望实现任意地点用户对系统的控制和存取,则必须将防火墙技术引入到Intranet的网关中,必要时还须将其集成到电力实时信息应用系统中,根据规则过滤掉外部的数据流。同时所有数据传送必须加密,访问所有可能受到攻击的点都必须提供正确的用户名和密码才可访问。

f.保护基础结构的安全性。包括对现有通信设备、基础设施的安全管理维护。

g.网络的运行制度的规范。

2.3.2 可靠性

大多数应用系统,例如SCADA、EMS、DMS等实时系统要求较高的可靠性,一般是通过运行相同应用的冗余主机实现系统的备份、恢复及连续运行。当主系统宕机时,备份系统会自动在线接替故障系统的工作。这需要特殊的软、硬件以同步系统状态、检测故障及完成自动切换。而基于Web服务的实时信息系统可通过运行于备机的冗余Web服务来实现。正常情况下,备机的冗余Web服务处于睡眠状态,只通过主、备服务间的数据交换同步值班服务的数据和状态。任何主服务的数据改变都会通知给备服务。当主服务故障时,备服务会侦测到并被唤醒接管服务。该集成框架从底层完全支持以上功能,所以无需增加任何特殊软、硬件即可实现该功能。

2.3.3 性能

性能是许多电力系统应用特别是实时应用设计时所考虑的一个主要因素。为了解决传统Web技术在实时性方面的欠缺,主要措施是降低对系统资源的占用。当使用Web服务设计实时信息应用集成时更应关注系统性能。Web服务基于XML和HTTP,两者都会影响应用的实时性,一个XML包的数据结构可能会很大而且在Internet上消息传送的速度远小于局域网的速度。而现在的Web服务技术可能不会达到传统单一应用同样的性能,但可以采取很多办法使Web服务应用达到相同或更好的性能,高速缓存是常用的技术之一。可采用HTTP通信协议,引入缓存控制机制,可以有效减轻CPU的负荷;对多个HTTP事务建立单一连续的连接,而不是对每一个HTTP请求建立各自的TCP连接,同样可以改善网络和系统的性能;通过缓存不经常变化的数据和集成规则、WSDL服务描述、数据传送格式等元数据以最小化数据交换的频率和减小交换数据包的大小;此外,其他如线程技术、异步技术、SOAP附件技术等都可被应用于提高Web服务应用性能。

2.3.4 可扩展性

实时信息应用集成系统必定有一个大的用户数据库和一个较大的用户列表,随着更多的系统应用加入,用户数据库和用户列表会加速增长,所以必须考虑信息系统的扩展性。幸运的是系统可以灵活配置,随着用户数据库的增长,新业务Web服务和硬件资源能方便地添加到系统中来以满足不断增长的业务需求。一般可通过在新硬件上添加Web服务、修改综合知识库、增加客户化步骤和均衡负荷来减少原服务的负荷以提高系统响应速度。当服务内容需重新发布时,服务端必须向所有客户对象进行解释。

2.3.5 适应性

对环境改变的适应性是设计实时信息应用集成的一个主要特征。服务应能依赖于在线服务恢复请求路由。当添加新服务或升级服务时,集成系统能完美地适应新环境。例如,当一个新的SCADA系统Web服务升级时,服务应能发现所提供的服务类型和函数调用的语法。当一个SCADA服务被请求时,它会自动路由服务请求消息到新SCADA服务。由于集成系统的高适应性,新服务的增加和原有服务升级都很容易,而且是无缝的。

3 电力企业实时信息应用集成实施策略

与其他集成相比,基于Web服务的集成更易实现,有广泛的工业支持,J2EE和.NET已经成为Web服务实施的2个主流平台,2种平台都提供了丰富的运行库、编程模板、组件和工具,方便和简化了Web服务应用开发以实现稳定轻便的前端应用。而电力企业实时信息应用集成应是一个长期的建设过程。虽然Web服务解决方案有很多优势,但要求各企业抛弃现存的信息应用系统EAI底层架构,并完全转向开发基于Web服务的解决方案也是不太现实的,图3说明电力企业信息实时应用集成发展是一个多阶段的实现过程。

4 结论

电力企业应首先建立以门户为基础的Web服务EAI框架来支撑而非替代现有企业业务应用的底层结构,并继续保持独立操作。随着各种应用系统的自然更新换代,整个企业的实时信息应用集成模式将逐步形成以Web服务规范为标准的系统,并转变为由业务主导的可由用户定制的企业集成应用。

参考文献

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PHD实时数据库在化工企业的应用 篇10

1.1 PHD数据库简介

PHD系统是一个生产信息集成平台, 为流程工业提供了一个用于生产管理的统一的信息化数据库。它将生产过程数据、物料移动数据、设备状态、产品质量指标等各种数据采集、存储并加工成新的信息资源, 提供给管理、销售、技术、操作等各层次人员, 从而解决了企业各个部门信息不一致的问题, 帮助他们及时做出决策。

1.2 数据采集设备

数据采集是实时数据库运行的基础, PHD实时数据库可提供毫秒级采集频率, 并能够保证采集数据的可靠性以及实时数据的一致性和完整性。同时, 提供的数据采集接口能够方便地进行数据定义和配置。PHD具有一套可以与大部分型号的DCS进行连接的产品化RDI (实时数据接口) , 可以实现与霍尼韦尔、横河、ABB、西门子、FOXBORO、FISHER、和利时等多家厂商DCS和OPC (OLE for Process Control) 服务器的连接。

在MES的实施过程中, 大部分DCS和PLC等控制系统配备有各厂家的OPC Server, 或者第三方的OPC。所以PHD数据采集的主要方式就是通过RDI与OPC通信, 实现实时数据的平稳采集。同时PHD也能对非连续数据进行采集, 如手动位号等, 从而为MES上层模块提供有效的数据支持。

1.3 PHD数据采集方式

RDI是PHD系统采集实时数据的通道, 也是PHD与PHD之间交换数据的通道。在连接PHD与PHD时, RDI提供了两种用途的接口。

1.3.1 Shadow接口

远程RDI可以将远程PHD与主PHD连接起来, 远程PHD是一个完整的PHD系统, 主PHD作为远程PHD的影子, 它们共享同样的标签定义。远程PHD从实时系统中采集数据, 把数据存放在自己的实时数据库中;主PHD定时接收远程PHD的数据, 并且把数据存放在自己的数据库中, 就像是影子, 因此主PHD又称Shadow PHD。主PHD与远程PHD主要是通过后台的RDI接口配置文件, 实现互相通信。

1.3.2 Buffer接口

远程PHD系统作为数据缓冲, Buffer接口负责和Shadow接口之间通信。主PHD服务器连接远程PHD服务器, 它们使用相同的关系数据库, 因此它们共享相同的标签, 远程PHD服务器从实时系统中收集信息并存储在自己的PHD数据库中, 主PHD服务器定期获取这些信息并提供给用户。如果由于某种原因主PHD服务器和远程PHD服务器通信中断, 所有收集的实时数据将会被保存, 当通信恢复时, 主PHD服务器会自动从断点开始恢复。

在MES系统实施中, PHD的实施采用了这种PHD—PHD的传输模式:首先在机房安装配置Shadow PHD服务器, 然后在装置现场安装配置Buffer PHD, 两台PHD采用相同的安装配置, Shadow RDI与Buffer RDI通过配置文件建立关联, Buffer PHD通过Buffer RDI实现与OPC服务器的通信, 将数据位号模板导入到PHD后, 模板中的位号的数据即被采集并保存到Buffer PHD中, Shadow PHD通过Shadow RDI取得Buffer PHD中的数据, 完成了数据PHD—PHD模式的传送, 也完成了PHD的实施流程。主PHD从远程PHD采集并保存数据, 为MES其他模块提供数据支持。

采用多PHD服务器的配置主要能够带来两个优点:首先从功能上将PHD服务器分离, 远程PHD服务器负责实时数据的采集, 而主PHD服务器负责将采集到的信息供用户使用;其次在安全上, 将实时数据系统环境和最终用户环境做了分离, 最终用户使用实时数据并不需要直接连接到DCS系统中, 方便操作的同时也大大增加了安全性。为了保证数据的连续性和稳定性, 防止由于意外故障引起的数据丢失, PHD—PHD的连接可以采用双Buffer PHD连接Shadow PHD, 这种情况下, 有两个Buffer PHD同时收集数据, 一个处于激活状态, 一个处于备份状态, 如果激活状态的PHD发生故障, 备份状态的PHD就会立即替代, 进入激活状态。聚银公司PHD-PHD的连接, 采用单Buffer PHD连接Shadow PHD。

1.4 OPC接口技术

在实时数据采集过程中, 管理网需要从控制网上实时地获取工艺生产过程数据以满足不同的管理需求。但由于控制网上的DCS、PLC和其他智能仪器仪表通常来自不同的厂商, 相互之间的通信非常复杂。OPC作为硬件和软件之间的一个中间件, 解决了上述问题, 它为工业数据通信提供了一种标准。OPC是Microsoft公司的对象链接和嵌入OLE/COM技术在过程控制方面的应用, 为工业控制领域提供了标准的数据访问机制。

在MES实施中, PHD实现了与聚银公司多套DCS的OPC服务器的连接, 如:横河、Delta V、浙大中控等, 通过Buffer PHD和对DCOM (分布式组件对象模型) 进行配置, 实现与OPC服务器的连接。

1.4.1 横河公司DCS系统数据采集方案

横河公司的DCS系统是Centum系列, DCS系统通过安全VPN协议运行。对于CS3000/CS1000/CS系统, 每套装置增加一台Exa OPC-NTPF100服务器, 安装以太网网卡及与控制总线VNet通讯的VF701卡, 并安装Exa OPC-NTPF100软件包。Exa OPC-NTPF100通过VF701卡直接与CS 3000/CS1000/CS控制总线VNet连接, 由控制总线直接从控制器读取过程数据以及进行报警事件通讯。

1.4.2 艾默生公司DCS系统数据采集方案

艾默生公司的DCS系统采用的是Delta V控制系统, 需要配置一台Delta V系统应用站, 建立一个硬件平台, OPC Server就安装在应用站内, 通过以太网卡, OPC通讯, 用户可以方便地将数据取到Buffer PHD服务器中, 完成数据信息的采集工作。

1.4.3 浙大中控公司DCS系统数据采集方案

在DCS系统建立独立的OPC Server采集并传输过程数据, OPC Server安装浙大中控专为MES/ERP系统接口开发的OPC Server (V3.4) 软件包, 提供丰富的接口功能与强大的软件通讯处理能力。同时, 独立的OPC Server网关型结构确保了MES与DCS系统的网络隔离, 保证生产系统的稳定运行。每套系统在硬件方面增加一台操作站作为OPC Server, 安装3个以太网卡, 并安装系统软件包OPC Server软件。OPC Server通过双以太网卡直接读取控制系统过程数据以及进行报警事件通讯。OPC Server的另一块以太网卡向MES系统传送过程数据。浙大中控DCS系统增加OPC Server实施起来比较容易, 基于中控系统的开放性和集成性设计, 可以在不用系统停机的情况下任意加装OPC Server软件, 使该站作为OPC服务器, 同时向上层网络发送数据。

2 数据的访问应用

目前从PHD Server访问数据的主要方法有4种, 用户可以有多种开发语言选择, 可以开发基于C/S、B/S的程序。

2.1 PHD API (应用程序编程接口)

PHD API函数库是用于开发用户应用程序的接口, 是所有客户化开发的基础。API函数有丰富的功能, 如存取历史数据、执行计算、将数据输入DCS以及对PHD的历史数据进行编辑等。它支持C, C++, VB等多种高级语言编程读取实时数据, 使用者需熟悉编程语言和PHD的API函数库, 所以日后用户的维护有一定的难度。

2.2 OPC Server

在装置、工厂和公司各级都可安装数据库的OPC Server, 用户或第三方应用都可以使用OPC的标准方法读取数据库的实时数据, 使用起来比较方便快捷。但这种方式的缺点是必须对PHD Server的DCOM进行配置, 并对相应的用户开放相关权限, 对系统的保密性和安全性有一定的影响。

2.3 ODBC和SOL (结构化查询语言) 读取

ODBC和SQL读取, PHD提供通过关系数据库的接口对数据库的数据进行读写, 即通过SQL或ODBC应用程序进行数据的装入或转出。在数据库中把这种功能称为关系数据库和PHD的接口。有了这种机制, 对于那些不懂得如何用API函数编程而掌握SQL知识的用户, 可直接用SQL语句对PHD进行数据的添加和删除。OLE DB Provider方式是从Honeywell PHD 202版本才开始提供的, 它提供了以类似关系数据库方式访问PHD Server的方法。该方法访问PHD简单可靠, 功能强大。但是OLE DB Provider方法不提供PHD历史数据直接编辑, 所以要修改PHD历史数据, 应先删除该条记录, 然后插入新数据, 把时间戳改成前面的值。OLE DB Provider只提供简单的SQL语句, 并不支持比较复杂的SQL语句。

2.4 PHD Automation OLE (对象连接与嵌入) Server和Active X控件可视化控件方式

PHD Automation OLE Server和Active X控件, 在PHD的客户端提供了一个称为Visual-PHD的模块, 该模块将支持微软的DCOM技术。Visual-PHD由两部分组成:一个OLE自动服务器和一组Active X对象。该方法实现起来比较麻烦, 配置比较繁琐, 一般较少使用。

在聚银公司的MES项目实施中, 就是通过API函数的方式从PHD中提取实时数据, 用于生产管理各种统计报表、实时报表以及单元生产成本的展示。例如创建以下函数:

此函数包含两个参数@tags和@end Time并返回一张虚拟表数据。

@tags参数用来传入需要提取的点位位号, @end Time参数传入提取时间, 内部通过调用霍尼韦尔封装好的PHDAccess程序集来提取PHD实时数据, 返回的虚拟表包括位号、采集时间、数值、可信度、主机名、单位和提取时间字段。

查询多个点位的数据:

首先, 将需要查询的点位位号添加在一张参数表中。然后定义一个varchar型的字符串变量, 长度设为max, 并将参数表中的位号PTag字段拼接成一个用“, ”号隔开的字符串赋给变量:

定义时间变量, 并设置为当前时间:

最后, 把字符串变量和时间变量传给上面创建好的函数即可:

3 结束语

通过采用PHD实时数据库系统, 可以搭建企业控制层与管理层之间的桥梁, 将它们有机地结合起来, 将分散的信息资源集成起来, 实现生产控制系统的数据自动采集、存储和监视。聚银公司PHD实时数据库的搭建实施采用层次式结构、多数据通道、OPC通讯、单Buffer连接PHD的接口设计方案, 完成了7套装置、3种DCS品牌、5种型号DCS的生产数据集成, 并通过关系数据库集成了质量数据、装桶数据等相关信息系统业务数据, 建立了统一的企业数据平台, 达到最优化的数据采集和统一接口维护目标。

摘要：针对化工企业MES系统中的PHD实时数据库部分, 介绍了多种PHD实时数据库的数据采集方式及PHD Server数据的访问应用方式。同时, 结合在化工企业甘肃银光聚银化工有限公司的具体应用, 对实施过程中的关键技术做了详细论述。

关键词：实时数据库,PHD,接口,DCS,数据采集

参考文献

[1]崔振伟, 王华.PHD实时数据库在MES中的应用[J].石油规划设计, 2009, 20 (4) :34-37.