当前位置: 首页 > news >正文

AR 运维系统与 MES、EMA、IoT 系统的融合架构与实践

AR 运维系统通过增强现实技术实现虚实融合,与制造执行系统(MES)、设备管理系统(EMA)、物联网(IoT)系统的深度融合,可构建 "感知 - 分析 - 决策 - 执行" 的闭环运维体系,显著提升生产效率与设备可靠性。

各系统核心定位与融合逻辑

IoT 系统:作为 "神经末梢",通过传感器、边缘设备实时采集设备振动、温度、能耗等物理数据,以及生产线节拍、物料流转等过程数据,是数据采集的基础层。

EMA 系统:聚焦设备全生命周期管理,存储设备台账、维修历史、保养计划等静态数据,同时对接 IoT 动态数据进行健康度评估,是设备管理的核心中枢。

MES 系统:统筹生产执行,提供生产计划、工艺参数、工单进度等生产维度数据,确保运维活动与生产节奏协同。

AR 运维系统:作为 "交互入口",将 IoT 的实时数据、EMA 的维修知识、MES 的生产约束通过 AR 眼镜或终端可视化,为运维人员提供虚实叠加的操作指引。

四者的融合逻辑是:IoT 提供实时数据→EMA 与 MES 进行数据融合分析→AR 系统将分析结果转化为可视化指导→运维动作反馈至各系统形成闭环。

示例代码:以下代码展示关键节点的数据流转逻辑,包括 IoT 数据采集、EMA 与 MES 数据整合、AR 前端展示三个环节。

// AR运维核心类:整合多系统数据并可视化

class AROperation {

  constructor() {

    this.url = "http://data-service/api/data"; // 数据聚合服务地址

    this.scene = new THREE.Scene(); // AR场景

    this.cam = new THREE.Camera(); // 场景相机

    this.rend = new THREE.WebGLRenderer(); // 渲染器

    document.body.appendChild(this.rend.domElement); // 挂载AR视图

    this.poll(); // 启动数据轮询

  }

  // 定时获取多系统整合数据(IoT+MES等)

  async poll() {

    setInterval(async () => {

      // 请求设备motor_001的实时数据

      const res = await fetch(this.url, {method: "POST", body: JSON.stringify({id: "motor_001"})});

      this.update(await res.json()); // 处理返回数据

    }, 3000); // 每3秒刷新一次

  }

  // 更新AR显示:清除旧标签→创建新标签→渲染

  update(data) {

    // 清除已有AR标签

    this.scene.children.forEach(c => c.isCSS2DObject && this.scene.remove(c));

    // 添加IoT温度标签(红=预警)

    this.scene.add(this.label(`温度: ${data.temp}℃`, data.alert ? "red" : "green", {x:0.5,y:1.2}));

    // 添加MES工单标签

    this.scene.add(this.label(`工单: ${data.order} (剩:${data.rem})`, "blue", {x:0.5,y:1.0}));

    this.rend.render(this.scene, this.cam); // 渲染场景

  }

  // 创建AR标签(文本+颜色+位置)

  label(t, c, p) {

    const d = document.createElement("div");

    d.textContent = t; d.style.color = c;

    return new THREE.CSS2DObject(d); // 转为3D可显示对象

  }

}

http://www.dtcms.com/a/395429.html

相关文章:

  • 牛客周赛 Round 110
  • AutoMQ x Lightstreamer: Kafka 金融数据实时分发新方案
  • Vulkan原理到底学什么
  • 第14讲 机器学习的数据结构
  • MATLAB的宽频带频谱感知算法仿真
  • Adobe Fresco下载教程Adobe Fresco 2025保姆级安装步骤(附安装包)
  • MQTT 服务质量 (QoS) 深度解析
  • MySQL EXPLAIN 中的七种 type 类型详解
  • NestJS认识
  • 6.MySQL索引的数据结构【面试题】
  • 【vLLM 最新版v0.10.2】docker运行openai服务与GGUF量化使用方式
  • 鸿蒙开发入门:ArkTS基础与实战
  • #C语言——刷题攻略:牛客编程入门训练(十三):一维数组(二),轻松拿捏!
  • 2.16Vue全家桶-Vuex状态管理
  • 【SSR】SSR 性能问题
  • 《UE教程》第二章第四回——父类蓝图
  • GORM库用法查漏补缺
  • C++11 移动语义与右值
  • FPGA学习笔记——图像处理之对比度调节(直方图均衡化)
  • 如何进行人脸识别
  • 计算机视觉笔试选择题:题组1
  • 第八篇:常量表达式:从const到constexpr的革命
  • RV1126 NO.30:RV1126多线程获取音频AI的PCM数据
  • 基于蚁群算法解决车辆路径问题(VRP)的MATLAB实现
  • C语言自学--C语⾔内存函数
  • 磁带记录仪:从磁带到数字的数据存储之旅
  • 【运维】Ubuntu上WebDAV挂载与自动同步完整指南
  • Ubuntu之旅-04 Docker
  • python(73) 引用.dll文件并调用函数
  • Chrome 学习小记5——demo:(动态壁纸基础)