网站icp备案系统下载,自己做的网站做登录,个人小程序制作流程,广州seo报价✨作者主页#xff1a;IT毕设梦工厂✨ 个人简介#xff1a;曾从事计算机专业培训教学#xff0c;擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Py… ✨作者主页IT毕设梦工厂✨ 个人简介曾从事计算机专业培训教学擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python项目 安卓项目 微信小程序项目 文章目录 一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语 一、前言
随着工业化进程的加速和信息化技术的广泛应用生产大数据平台的建设成为了制造业转型的关键。基于大数据的生产大数据平台旨在通过数据驱动的决策提升生产效率优化资源配置增强企业的竞争力。本课题源于此背景旨在构建一个便捷、可靠、实时的生产大数据平台以满足现代制造业的需求。
尽管现有的生产管理系统在一定程度上可以实现生产统计、生产批次进度管理和生产线作业进度管理等功能但它们往往存在一些问题。例如对数据的处理和分析不够准确无法提供实时的生产信息系统之间的数据交互不流畅导致信息孤岛现象严重另外缺乏对异常情况的及时处理机制使得生产过程中的问题无法得到及时解决。这些问题都迫切需要一个更加完善、更加智能的生产大数据平台来解决。
本课题旨在构建一个基于大数据的生产大数据平台旨在实现以下目标 提高生产统计的准确性和实时性为管理层提供可靠的决策依据 实现生产批次进度和生产线作业进度的实时监控提高生产效率 通过对生产数据的分析和挖掘发现生产过程中的潜在问题预防和减少生产事故的发生 提供一个统一的、可扩展的数据管理平台以实现生产数据的共享和交互。
本课题的研究意义在于通过构建一个基于大数据的生产大数据平台实现对生产过程的全局把控和精细化管理。这不仅可以提高生产效率降低生产成本还可以提高企业的竞争力推动制造业的数字化转型。同时该平台也可以为管理层提供更加准确的生产数据分析结果帮助其制定更加科学、合理的决策。此外该平台还可以为生产线工人提供更加便捷、实时的生产信息帮助他们更好地了解和掌握生产进度和生产状况。本课题的研究成果将有助于推动工业4.0的实施和发展。
二、开发环境
大数据技术Hadoop、Spark、Hive开发技术Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机
三、系统界面展示
生产大数据平台界面展示
四、部分代码设计
大数据项目实战-代码参考
def sqliteObject_to_list_h(cur, SQLsatement):hxy cur.execute(SQLsatement)cmy []for i in hxy:temp1 []for ii in i:temp1.append(ii)cmy.append(temp1)return cmydef sqliteObject_to_list_s(cur, r, SQLsatement):hxy cur.execute(SQLsatement)cmy []for i in range(r):cmy.append([])for i in hxy:num 0for ii in i:cmy[num].append(ii)num num 1return cmydef sqliteObject_to_list_a(cur, SQLsatement):hxy cur.execute(SQLsatement)cmy []for i in hxy:cmy.append(i[0])return cmydef sqliteObject_to_list_n(cur, SQLsatement):hxy cur.execute(SQLsatement)cmy for i in hxy:cmy i[0]return cmydef db_open():con sqlite3.connect(DATABASE_PATH)cur con.cursor()return con, curdef db_close(con, cur):cur.close()con.close()def parse1(time):start_time time[0:10]stop_time time[10:]table zfh(start_time, stop_time)time [start_time, stop_time]return render_template(down_and_fault/parse/template_parse.html, timetime, tabletable)_parse.route(/parse/ajax, methods[POST])
def parse2():start_time request.form[start]stop_time request.form[stop]table zfh(start_time, stop_time)return render_template(down_and_fault/parse/parse.html, tabletable)def zfh(start_time, stop_time):con, cur db_open()# 日期范围限制hxy_r f日期 {start_time} and 日期 {stop_time}# 返回日期横坐标数组time sqliteObject_to_list_a(cur, fselect distinct 日期 from parse where {hxy_r})# 返回机组数据crew sqliteObject_to_list_a(cur, fselect distinct 机组 from parse where {hxy_r})# 表格内容顺序机组编号成材率人均吨钢吨电耗单位产量吨备件table sqliteObject_to_list_h(cur, fselect 机组,ifnull(ROUND(sum(正品)/sum(原料),2),),ifnull(ROUND(sum(正品)/sum(人数),2),),ifnull(ROUND(sum(耗电)/sum(正品),2),),ifnull(ROUND(sum(正品)/sum(开机),2),),ifnull(ROUND(sum(备件金额)/sum(正品),2),)from parse2where {hxy_r}GROUP BY 机组)# # 图表内容顺序 人均吨钢吨电耗单位产量 吨备件和成材率不显示趋势直接看最上面的总量即可# # 图表的title文字,同时也可用于搜索# pic_name [人均吨钢, 吨电耗, 单位产量]# for i in pic_name:# temp sqliteObject_to_list_h(cur, f# select 机组,{i}# from parse1# where {hxy_r}# GROUP BY 机组# )###### hxy1 sqliteObject_to_list_h(cur, f# select 机组,ROUND(sum(人均吨钢),2),ROUND(sum(吨电耗),2),ROUND(sum(单位产量),2),ROUND(sum(吨备件),2)# from parse1# where {hxy_r}# GROUP BY 机组# )## hxy2 sqliteObject_to_list_a(cur, f# select 机组,ROUND(sum(正品)/sum(原料),2)# from parse# where {hxy_r}# GROUP BY 机组# )# 每日趋势区域db_close(con, cur)return table五、论文参考
计算机毕业设计选题推荐-生产大数据平台-论文参考
六、系统视频
生产大数据平台-项目视频 大数据毕业设计选题推荐-生产大数据平台-Hadoop 结语
大数据毕业设计选题推荐-生产大数据平台-Hadoop-Spark-Hive 大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 源码获取私信我 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python项目 安卓项目 微信小程序项目
