歷時9個月重構iNeuOS工業互聯網操作系統,打造工業領域的“Office”
目 錄
1. 概述... 1
2. 整體介紹... 2
3. 主要功能簡介... 5
1. 概述
歷時9個月的時間,對iNeuOS工業互聯網操作系統進行全面重構,發布內部測試版本。重構的主要目的:工程化的框架優化,更好的聚焦工業領域業務發展。重構也是保障產品能夠可持續發展的重要手段,同時兼顧產品的安全性和穩定性。此次重構的主要特點:
(1)代碼層面,進一步統一框架,優化代碼;功能層面,提高易用性;運行層面,提高執行效率。
(2)整體框架支持租戶,全面支持云端化部署與應用。
(3)前端優化渲染引擎,渲染能力提高10%左右;后端代碼執行效率提高3%-5%,實時數據存儲空間降低5%。
(4)前后端全面采用模塊化開發,提高二次開發效率和更好滿足業務定制化開發的需求。
(5)重構系統70%的功能使用“低代碼”平臺完成開發,基本上具備了“機器”創造“機器”的能力。
2. 整體介紹
開發或選擇一款軟件產品是一件很不容易的事情,很難同時兼顧滿足高質量的代碼、漂亮的界面和解決場景實際問題。
(1)大部分開發者都懂得對代碼重構,但是大部分開發者又不具備推倒重構代碼的勇氣,特別是針對框架性的代碼。此次對iNeuOS的前端框架、后臺接口和后臺服務進行了全面重構。經常有用戶問我們需要什么樣的技術要求才能夠進行二次開發?有1年左右工作經驗,大概1周左右就能夠上手了。
前端框架統一采用VUE框架,主要滿足以數據驅動為核心的工程化的業務功能開發與應用,進行組件化開發,減少業務功能開發的代碼量,同時增強代碼的可讀性。代碼如下圖:

后臺接口主要采用NET6(C#)開發語言,框架進行模塊化設計,系統功能就像搭建樂高積木一樣,主要滿足領域業務需求不固定、變化多的特點,能夠很快實現功能需求的定制化,同時又能夠滿足功能之間共性需求的提煉與抽象,進一步形成產品設計。代碼如下圖:

后臺服務主要采用NET6(C#)開發語言,算法和機器學習部分采用python開發語言。此次對后臺服務進行重構的目標主要體現在執行效率上,優化內存分配機制,使變量和數組能夠在連續的內存區域上,確保訪問的安全性和高性能。代碼如下圖:

(2)界面實現了傳統菜單導航(Menu Navigation)和窗體應用(Windows)之間的切換。看似是樣式上的改變,其實是對前端和后端代碼的較大改動。系統默認采用Windows應用模式,但是也有很多用戶喜歡傳統菜單導航的模式,此次升級也做了兼容性適配。
窗體應用(Windows),如下圖:

傳統菜單導航(Menu Navigation),如下圖:

(3)在實際場景化應用方面,產品化+定制化能夠解決現場的實際問題,做到落地可實施。
從設計理念來看,它具備操作系統的特點:即接、即用、即分析、即顯示,開放式的二次開發。
從以數據為中心的角度看,數據流程化應用:設備驅動(數據交互驅動)、服務驅動(數據事務處理驅動)、設備模型(設備實時通信及處理)、業務模型(數據分組建模)、資產模型(數據空間規則提?。⒂嬎闫脚_(數據計算與預警)、數據分析、數據轉發(多層級系統部署)、視圖建模(2D/3D數據展示)、視頻轉換(視頻數據展示)、工藝優化控制(數據聯動控制)、算法分析(數據算法分析)、Excel報表設計(數據報表模板設計與應用)、表單開發(“低代碼”開發業務功能)和用戶權限等;
從更高級的信息化系統建設來看,完全可以在iNeuOS平臺基礎上承建產線級、企業級、集團級或行業級的物聯網平臺、大數據平臺或是工業互聯網平臺,進一步構建設備管理、能源管理、環保管理、安全系統、工藝管理等子系統一體化的平臺管控系統;
從部署及應用來看,系統完全支持跨平臺部署在windows、linux、docker及國產操作系統,可以實現部署在嵌入式網關(資源少)、PC機、服務器上;
從應用行業來看,已經應用在煤炭、鋼鐵、鎳礦、環保、水務、紙業、加工制造、核能、設備廠家等領域。
3. 主要功能簡介
注:功能介紹功能圖為測試環境下的截圖。
(1)支持Modbus、PLC、機床和行業非標設備等共總119個設備驅動協議,支持高并發數據采集和反向控制。如下圖:


(2)視圖建模組態,支持5500多個2D/2.5D的SVG矢量圖元信息;支持obj、gltf和fbx格式的3D模型上傳到組態中,關聯數據驅動模型部件;支持標題、數據點、按鈕、視頻監控、容器、圖片和時間等組件;支持折線圖、柱狀圖、限值預警圖、餅圖、油表圖、進度圖、液位圖、雷達圖等;支持自定義畫圖元信息,包括:自由繪制、箭頭、直線、虛線、圓、橢圓、長方形、直角、等邊三角等;支持自定義動作規則,進行預警、改變顏色、閃爍、跳動、旋轉等,支持動作響應優先級設置。如下圖:

(3)報表設計支持秒、時、日、月和年自定義報表樣式,自定義配置數據展示的模板,綁定數據源及配置數據的小數位、數據顯示方向、填充數位(顯示多少條數據)、統計(均值、和值、最小值、最大值、中位數和眾數)。如下圖:

(4)“低代碼”線表單開發工具,支持的表單組件豐富。可讓用戶通過拖拽配置的方式配置表單的增刪查改,支持添加\更新數據唯一性驗證,解放用戶對于基礎表,父子表、多表關聯父子表的開發編輯工作。如下圖

(5)計算預警,支持數學運算符和函數對數據點進行復雜的計算,支持創建多個計算任務,支持邏輯規劃推理,并對結果進行消息推送。如下圖:

(6)算法分析,算法包括:快速傅里葉變換、包絡分析、倒頻譜和自相關等。會對當前數據點進行數據的基本匯總統計:數據量、均值、最大值和最小值等;還會對數據點的原始值和算法分析結果進行圖形化展示。如下圖:

(7)資產模型(機器學習),支持通用機器學習算法和集成自定義模型算法,對工況的多維數據空間訓練模型,提取工況對應的規則,結合數據空間的實時數據預測對應的工況。如下圖:

(8)工藝優化聯動控制支持在線開發業務腳本,支持多個生產過程聯動控制任務, 腳本引擎支持內置函數:控制命令(ctrl)、控制延遲(delay)、獲得當前參數(getpara)、保存中間變量值(save)、控制啟動(start)、控制停止(stop)、最新數值(getvalue)和打印日志(log)。如下圖:

(9)設備運維業務大屏統計功能主要統計當前系統設備數量、預警設備數量、通訊正常、通訊干擾、通訊中斷及按設備區域統計和統計預警信息。展示效果,如下圖:

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