造船车间海量数据定向分类传输技术

金风明， 曹新朝， 谭小野， 马 健

(北京中船信息科技有限公司， 北京 100861)

0 引 言

传统的造船车间对于生产信息的管理多采用手工记载，从而导致时间的浪费、人力成本以及生产预算的增加，同时存在生产信息不准确以及生产管理困难等问题。随着造船模式的转变以及互联网技术的快速发展，造船业也由传统造船模式向数字化造船模式转变，而数字化造船的核心技术之一是大数据技术，即船舶生产信息的数据化存储与传输[1]。

目前，大数据技术在造船车间的应用尚不成熟，国内外造船企业开始对数字化造船进行实践与研究，但是大数据技术在造船车间的应用仍然没有成熟的案例[2]。数字化造船车间与传统造船车间相比，在节约时间成本与提高生产效率方面具有明显优势，但是，数字化造船车间本身也具有数据传输慢、传输不准确等缺点，为船舶生产带来诸多不便。海量数据定向分类传输技术针对造船车间数据特点及数据传输过程中的主要问题，在对造船车间数据分类的基础上，对数据进行定向传输，有效解决造船车间海量数据传输不准确、传输速度慢等问题，从而实现海量数据的快速、精准传输。

1 造船车间数据及其传输

1.1 造船车间数据类型及特点

互联网技术的发展、壳舾涂一体化造船模式以及以中间产品为导向的分段建造生产模式，使得造船业实现了生产过程的数据化。

根据船舶制造工序的复杂性，从加工前、加工中、加工后等3个阶段分析车间传输的数据类型。

(1) 在进行钢材加工前，首先须将生产相关信息发送至各生产工序。比如：船舶建造三维模型，必须在生产加工之前分发到各生产作业区人员的平板电脑、看板等信息设备；将大量的号料图、套料册以及明细表等信息在加工生产之前发送至各生产作业区信息接收设备；将大量数控指令以代码形式发送至各数控设备，工人根据指令进行数控操作，从而缩小残次品的比例。将这些生产相关信息发送到工人接收信息的设备上，使得工人可根据相关信息精准、合理地进行加工作业。

(2) 在加工过程中，须对原材料、生产设备、终端设备(手持终端、平板、看板等)、人员、运输工具等进行监控，对人员或者运输车辆进行视频监控，以保证其在安全区域进行作业。对于设备的监控主要包括以下过程：对设备进行高频率的采样，获取点数，通过大量数据分析，从而监控设备可以正常运行以及及时获取生产信息；对于现场环境的监控，主要包括监控现场的温度、风力、有害气体等。

(3) 完工后，须对零部件、中间产品等进行质检，员工完工后则须将工件的加工信息、图片或者视频等发送至生产管理系统中，与工件要求的相关文件进行比对，从而进行质检等操作。

在船舶制造的各阶段过程中有海量的行数据、文本、音频、视频等须传输，根据各数据是否可用二维表结构逻辑表达、实现，可将其分为结构化数据(行数据)、非结构化数据(文本、音频、视频、图像等)[3]。

综上所述，现代造船车间数据具有数据量大、类型多、增长率快且传输频繁等特点，对造船车间数据传输的精准、快速提出较大的挑战。

1.2 造船车间数据传输特点

船舶分段制造车间涉及很多数据传输的需求，比如预处理、切割以及焊接等制造过程中数据、语音及视频的传输，车间计划、派工、领工、完工、质检、工位协调之间命令的上传下达，以及制造企业生产过程执行管理系统(Manufacturing Execution System, MES),企业资源计划系统(Enterprise Resources Planning, ERP)等系统的数据采集与交互需求等。由于数据量大、数据类型多样，同时数据间的供需关系复杂多样，造船车间数据传输极易出现拥塞发生。拥塞问题的发生容易导致数据分组时间延长、数据丢失以及上层应用系统性能变差等问题，从而引起数据传输时间长、传输系统不稳定，使得数据传输效率下降。

拥塞问题主要由存储空间不足、带宽容量不足、处理器处理能力弱等原因直接造成[4]，拥塞情况如图1所示。多个输入数据由1个输出端口输出时，极易导致数据端口处因存储空间不足而丢失，当在一定程度增加存储容量时，能一定程度缓解这种问题，但不能彻底解决问题，当无限增大存储容量时，反而加大拥塞程度，并造成网络资源浪费。当低速链路对高速数据流输入时，信道带宽大于信道容量，在网络低速链路处就会形成带宽瓶颈，从而发生拥塞[5]。如果路由器的CPU在执行排队缓存、更新路由表等功能时，处理速度跟不上高速链路，也会产生拥塞[6]。一旦发生拥塞往往会不断加重，如果不加以控制，就会影响整个网络的性能，严重时可能会使整个网络发生瘫痪。

图1 网络拥塞情况示例

2 海量数据定向分类传输技术

海量数据定向分类传输技术对收集来的数据根据其数据类型进行分类，根据需求方发送的数据传输请求，对供求双方的数据特征进行对比匹配，将匹配度最高的数据通过合适的传输机制传递给需求方。该技术降低数据终端的计算能力要求，减轻传输过程中的带宽压力，同时降低造船车间海量数据传输数据量，提高传输的可靠性，从根本上解决传输拥塞问题。

2.1 海量数据定向分类传输系统

海量数据定向分类传输技术组织结构如图2所示。

图2 海量数据定向分类传输技术组织结构

海量数据定向分类传输系统主要有数据供给端、数据需求端、网络传输系统等3部分组成。其中，网络传输系统包含数据分类子模块、需求生成子模块、匹配度计算子模块和传输机制选择子模块。网络传输系统中的数据分类子模块把数据根据类型分类，并根据需求信息进行数据匹配度计算，选择匹配度最高值对应数据的传输机制对该数据进行传输。

海量数据分类传输技术从信息收集、信息分类到信息传输具体流程如图3所示，具体工作流程如下：

图3 海量数据定向分类传输技术工作流程

(1) 数据供给方首先采用射频识别技术、传感技术对云端资源的静态、动态属性进行感知，获取资源的标识信息，并由传感网络传输至本地数据中心，进而对数据进行处理，实现数据各种标识信息、传感数据信息的分析、预处理聚合等操作，并将处理后的数据通过网络实时接入云网，为数据定向传输提供基础。

(2) 对数据进行分类，并进行标准化封装，最终存储到数据库中，其具体实现步骤为：① 根据数据类型对数据进行分析归纳，如图4所示，然后根据资源描述的语义特征，构建描述各种数据类型的本体文档，该文档主要包括各数据类型的描述方式、语言表达等。② 根据数据的本体文档对数据进行有效分类、存储。

图4 系统供需双方数据分类方式示例

(3) 需求方提出请求，需求生成模块对请求进行需求信息修正，并生成需求清单，根据需求清单，建立基于数据收集子系统数据数据库的海量数据多层次语义匹配模型。根据每层匹配度与设定阈值的比较进行匹配过滤，符合条件才能进入下一层匹配，经过多层过滤得到最优数据匹配结果，并在供给方手机建立的数据库查询匹配度最高的数据进行传输。

(4) 根据数据类型进行传输机制的选择，传输机制选择模块是本系统采用定向分类传输技术的核心部分，也是本系统能够避免拥塞的根本原因。如图5所示，根据不同数据类型选择不同的传输机制，供给方进行寻址，并与需求方建立连接，将数据快速传递给需求方。

图5 系统的传输机制选择流程示例

2.2 效果及优点

该海量数据定向分类传输技术从根本上解决了海量数据传输过程中的拥堵问题，具体从以下几个方面体现。

(1) 将收集到的数据按照数据类型分类储存，同属一类的数据按照一定的存储原则进行储存，以便统一规划和保存。

(2) 按需传输，只有当需求方提出数据传输请求时才进行数据的传输，并且通过计算匹配度，得到匹配度最高的供给方数据，即最符合要求的数据进行传输，减少冗余传输，降低拥堵发生的概率。

(3) 对于不同类型的数据，采用适合的数据传输机制进行传输，使数据传输过程简洁高效。

3 技术应用实例

目前，造船车间作业指导仅仅通过二维图纸、作业指导书等进行，而船舶制造等大型工业制造过程复杂，产品质量要求高，传统作业指导方式显然不能够满足工人对复杂产品结构和工艺要求的理解，而以三维作业指导书为载体的三维工艺信息用更符合人思维模式的表达方式来传递制造信息，若能将整船的三维模型甚至制造过程的三维动画效果都展示到每个工位端，工人就能更好地把握整体的制造信息，而三维模型及动画占用带宽比较大，在高宽带组网等硬件条件满足的情况下，仍有可能发生传输拥堵，降低交互效率，影响生产进度。利用该海量数据定向分类传输技术，根据工人的加工过程，将工人需要的三维模型、指导书等信息定向传输给工人的终端，根据传输数据的类型不同，选择合适的传输协议，则会大幅降低拥堵的概率。

图6为作业指导应用定向分类传输技术的过程。该作业指导过程通过组网将产品制造的工艺信息与工人的操作终端联系起来。三维作业指导书编制完成后，当操作工人或者管理人员需要查看三维指导书或者相关数据时，提出作业指导请求，则该数据传输系统将请求信息与指导书中相关的数据进行匹配，得到匹配度最高的数据，并根据所要传输的数据类型，选择恰当的传输机制，将作业指导传输到对应的终端(包括移动终端、大屏显示终端、专用终端等)，完成海量数据定向分类传输技术在作业指导方面的应用。

图6 作业指导应用定向分类传输技术过程

在三维数字化成为作业指导标准的趋势下，将三维模型等大容量数据传输到指定工位则成为最关键的技术之一，故在高宽带组网的基础上，使用定向分类传输技术可有效避免传输拥堵，使得工人顺畅地访问和使用作业指导系统，加快生产效率，提高生产质量。

4 结 语

分析数字化造船车间数据以及数据传输特点，提出海量数据定向分类传输技术，该技术在对海量数据进行分类的基础上进行数据定向传输，并通过造船车间作业指导海量数据传输应用实例，证实该技术能够有效解决海量数据传输过程中的数据传输速度慢、准确率低等问题，有效避免拥塞问题。

[1] 杨国兵, 李柏洲, 甘志霞. 应用虚拟仿真技术推进数字化造船[J].中国科技论坛，2008(5)：111-114.

[2] 宋雷, 赵立响, 任昱衡. 数字化造船现状、趋势及对策分析[J].电子信息科学与技术，2014(8)：30.

[3] 吴宁宁. “大数据”对博物馆的启示[N].中国文物报，2013-09-04(006).

[4] 罗颖. 网络多播拥塞控制技术研究[D]. 南京：南京理工大学，2006.

[5] 黄勇军. 基于多速率分层组播网络拥塞控制研究[D].长沙：中南大学，2008.

[6] 于晓梅, 郑明春. 一种基于无线网的显式丢包原因反馈方案[J].计算机工程，2004，30(19)：90-92.