基于MES 的多源异构信息集成与共享系统

杨 俊，肖 楠，刘典勇

（工业互联网创新中心（上海）有限公司，上海 200232）

MES 是一种固定的系统应用结构，采用强大的数据引擎对待采集的数据信息进行整合与处理，再利用网状传输结构，将这些信息参量反馈至既定的硬件设备主机中，从而实现对信息共享环境的搭建与稳定。对于多源型异构信息来说，MES 框架可为数据参量提供更为稳定的传输环境。一方面可在关联节点的作用下，将区域环境中的数据信息整合成包状传输结构体，并将其反馈至既定应用主机中；另一方面随着MES 框架体系的不断完善，数据信息参量可被分割成多个应用传输结构，并可在关联应用节点的作用下，维系现有的信息量共享环境[1-2]。

传统的套叠型信息处理系统利用Visual Studio软件开发平台规划异构信息节点的实际位置，再借助交互应用协议，实现对数据信息参量的按需规划与处理。然而该系统并不能完全适应复杂且混乱的网络环境，易导致多源异构数据的分辨准确率持续下降。

为解决该问题，该文设计了基于MES 的多源异构信息集成与共享系统，在数据查询模块、共享数据存储模块等多个硬件应用结构的支持下，对异构信息参量进行导入处理，再通过数据同步集成能力规划的方式，实现对信息参量的按需供应与存储。

1 系统硬件设计

多源异构信息集成与共享系统的硬件执行环境由MES 拓扑框架、数据查询模块、共享数据存储模块三部分共同组成，具体搭建方法如下。

1.1 MES拓扑框架

MES 拓扑框架由三个层级应用结构共同组成，分别存在于多源异构信息集成与共享系统的不同体系单元之中，可在各级传输信道的作用下，实现对数据查询模块与共享数据存储模块的集中协调与调度。

客户端主机位于MES拓扑框架顶层，负责协调与多源异构信息集成及共享相关的业务处理指令[3-4]。中层拓扑结构负载信息导航、数据查询、异构体管理等多项服务请求，并可在接收信息异构体参量的同时，对待共享文件进行分辨与重排处理。MES 拓扑框架的底层应用结构可直接与数据查询模块、共享数据存储模块相连，可从中提取待共享信息，以便于系统主机的后期应用与处理。

MES 拓扑框架结构如图1 所示。

图1 MES拓扑框架结构图

1.2 数据查询模块

数据查询模块可按照多源异构信息在集成与共享系统中的传输走向形式，建立多个信息文件判别语句[5]。在MES 拓扑框架的支持下，数据查询模块需要同时配置Microchip、MOSFET、BJT、CMOS 四类芯片结构，具体连接形式及作用能力如下。

1）Microchip 芯 片。Microchip 芯片存在于数据查询模块最左端，可借助集成与共享客户端，打破多源异构信息的原有连接关系。

2）MOSFET 芯片。MOSFET 芯片存在于数据查询模块中部，具有较强的数据量维护能力[6-7]。

3）BJT 芯片、CMOS 芯片。BJT 芯片与CMOS 芯片同时存在于数据查询模块最右端。前者有较强的数据信息感知能力；后者负责记录待集成信息的现有异构形式。

一般来说，随着多源传输文件数量级水平的增大，MES 拓扑框架的实际承载能力会出现不断下降的变化状态，而由于CMOS 芯片的存在，客户端主机会在极短时间内进入转存与录入状态，不仅能够弥补共享行为主机在数据转存能力的不足，也可实现对MES 框架应用能力的持续促进。

1.3 共享数据存储模块

共享数据存储模块是最关键的系统硬件组成结构，能够长时间维护多源异构信息的传输稳定状态。一方面可避免异构信息文件出现不合理堆积的情况，另一方面也可实现对系统共享环境的有效维护[8-9]。

从功能性角度来看，共享数据存储模块的运行可分为如下几个步骤。

1）完善MES 拓扑结构，并借助信息标记功能，将相关数据信息文件分成多个传输结构。

2）分析数据查询模块中芯片结构体的现有连接形式，根据已知的数据信息多源异构条件，规划信息参量的后续传输路径。

3）根据异构信息量的实际堆积量，建立多条不同的集成与共享路径，从而实现对数据文件传输环境的完善。

4）按照多源异构信息量的存储条件，确定系统共享服务的实用性能力，并将不能被完全消耗的数据信息参量，转存至系统数据库主机之中。

5）整合上述所有已标记文件，将其与共享数据存储模块中的数据信息进行置换，从而满足共享系统的后续执行需求。

构建MES 拓扑框架，运用数据查询模块、共享数据存储模块，可以对来源不同的异构数据进行数据集成和整合。两个模块相互配合，查询后便进入共享数据存储模块，有效的提高了对异构信息的处理效率。

2 系统软件设计

在MES 拓扑框架的支持下，按照异构信息导入、同步集成方式定义、多源型存储数据库连接的处理流程，完成系统的软件执行环境搭建，结合相关硬件设备结构体，实现多源异构信息集成与共享系统的顺利应用。

2.1 异构信息导入

异构信息导入是信息集成与共享系统搭建过程中的重要处理环节，可在数据查询模块、共享数据存储模块等多个硬件结构体的作用下，将散乱分布于系统外界传输环境中的多源异构信息参量，以束状或包状传输形式，反馈至下级应用结构之中，从而使共享应用的服务需求得到较好满足[10-11]。

在不考虑其他干扰条件的情况下，异构信息导入结果只受到多源成分筛查量、MES 拓扑系数两项物理指标的直接影响。

假设多源成分筛查量可表示为，在数据信息的集成与共享系统中，待传输的数据参量数值水平越高，多源成分筛查量的物理表现数值量也就越大。MES 拓扑系数可表示为f，在数据信息处理过程中，该项物理指标具备较强的矢量性，即其变化能力不会随其他系数值的改变，而出现明显变化的表现状态。联立上述物理量，可将异构信息导入结果表示为：

其中，imax代表单位时间内多源异构信息的最大传输量，imin代表单位时间内多源异构信息的最小传输量，e0、w0分别代表两个不同的异构数据信息集成处理系数。

2.2 同步集成方式

同步集成是一种主观的信息参量共享行为方式。由于系统运行模式的不同，大体上可分为主动集成、被动集成两种表现形式。主动集成是指多源异构信息的正向共享模式，可在已知异构信息导入量的情况下，将数据参量由散乱分布形式，转存至系统数据库主机之中[12-13]；被动集成是指多源异构信息的逆向共享模式，可在MES 拓扑框架的基础上，将已被存储的数据参量打散，并将其传输至既定的节点位置处。

设q代表多源异构信息的主动集成系数，β代表多源异构信息的被动集成系数，联立式（1），可将基于MES 的同步集成数据项定义为：

其中，μ表示数据信息的共享权限值，代表多源异构信息的共享均值量。

2.3 多源型存储数据库

多源数据库连接是集成与共享系统搭建的末尾处理环节，可将已导入的异构信息完整存储于数据库主机的既定位置处，接收二次指令后，将信息参量整成新的文件传输形式。在集成与共享系统中，极限异构参量可决定多源数据库所具备的实时存储能力[14]。

极限异构参量由上限指标参量、下限指标参量两部分共同组成。一般情况下，上述两项指标参量之间的差值水平越高，多源型数据库主机所具备的信息存储能力也就越强[15-16]。

设c0代表异构信息的下限集成参量值，cn代表异构信息的上限集成参量值，n代表单位时间内的数据信息共享传输次数值，联立式（2），可将多源型数据库的存储能力表达式定义为：

其中，m1、mn分别代表第一个与第n个信息参量异构特征值，ΔX代表异构信息参量单位时间内的集成处理变化量，κ代表共享系数值。

至此，实现各项物理系数指标的计算与处理，在MES 拓扑框架的作用下，完成对多源异构信息集成与共享系统的设计。

系统的软件设计可以把不用的功能分化成细节的模块，可以将每个模块进行更加精细化的处理。异构信息导入可以处理大量且繁杂的信息，是系统软件设计的基础，而同步集成则是关键环节，与异构信息的导入紧密相连，实现信息的共享与存储。在对信息进行一系列处理后，需要强大的信息存储库来实现信息的安全存储，因此系统软件设计十分必要，它完善了多源异构信息的集成与共享系统，实现了信息高效、便捷的处理方式。

3 实验结果分析

为验证上述设计的基于MES 的多源异构信息集成与共享系统的应用性能，设计如下实验。

截取两段等量的多源异构信息参量，多源异构信息截取的软件图如图2 所示。

图2 多源异构信息截取

其中，一段作为实验组信息源文件，另一段作为对照组信息源文件。在实验过程中，实验组控制主机搭载基于MES 的多源异构信息集成与共享系统，对照组控制主机搭载套叠型信息处理系统。

UUL 指标反映了多源异构信息在控制主机中的集成处理速度，一般来说，UUL 指标数值越大，多源异构信息在控制主机中的集成处理速度越快[17]，主机元件所具备的数据信息分辨能力也就越强[18]。表1为实验组、对照组UUL 指标系数值的具体变化情况。

表1 UUL指标值对比

分析表1可知，在多源异构信息传输量达到6.0 Gb之前，实验组UUL 指标始终保持连续上升的数值变化状态，而从多源异构信息传输量等于7.0 Gb 开始，实验组UUL 指标开始呈现小幅波动的变化状态。在多源异构信息传输量达到3.0 Gb 之前，对照组UUL指标则一直保持相对稳定的数值状态，在多源异构信息传输量处于4.0～8.0 Gb 之间时，对照组UUL 指标则开始不断上升，而当多源异构信息传输量达到9.0 Gb 后，对照组UUL 指标则开始连续下降。从极限值角度来看，在整个实验过程中，实验组最大值69.75%与对照组最大值30.33%相比上升了39.42%。

DIC 指标描述了多源异构信息之间的按需供应关系，一般来说，DIC 指标数值越大，多源异构信息之间的按需供应关系也就越稳定。具体指标数值变化曲线如图3 所示。

图3 DIC指标数值变化曲线

分析图3 可知，在整个实验过程中，实验组、对照组DIC 指标数值的变化形式基本保持一致，但实验组均值始终高于对照组均值。在50 min 的实验时间内，实验组最大值达到了90.01%，与对照组最大值54.85%相比，上升了35.16%。

综上可知，应用基于MES 的集成与共享系统后，UUL 指标、DIC 指标均出现了明显上升的数值变化趋势，与套叠型信息处理系统相比，该系统能够提供更快的信息集成处理速度、更稳定的信息参量按需供应关系，较为符合实际应用需求。

4 结束语

该文设计的多源异构信息集成与共享系统，按照MES 拓扑框架的搭建标准，分别连接数据查询模块与共享数据存储模块，并可通过导入异构信息的方式，实现对数据信息同步集成形式的重新规划，从而获得绝对准确的数据库存储能力数值。从实用性角度来看，随着多源异构信息传输量水平的增大，UUL 指标数值、DIC 指标数值均出现了不同程度的提升，不仅能够促进共享主机对异构信息数据进行快速地集成处理，也可实现对数据参量按需供应关系的稳定性维护。