数字孪生工厂监控预警平台
源代码
http://www.gitpp.com/kicad/gpp-factory-monitoring
太牛了！真实部署
人工智能算法集成！
“gpp factory monitoring：数字孪生工厂监控预警平台”，优秀的开源项目
平台简介
随着物联网、云计算、大数据等技术的飞速发展，智慧工厂建设已成为未来发展的重要方向。智慧工厂监控预警平台作为智慧工厂的核心组成部分，承担着对工厂环境、设施设备、公共安全等方面的全方位、多维度实时监测任务。
然而，随着工厂规模的扩大和监控数据量的激增，如何高效管理和利用这些数据，提高监控预警的精度和及时性，成为了亟待解决的问题。
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目录结构
目录结构大致如下：
数据采集后端，不同语言集成
smartMonitoring_C：数据采集模块代码，负责从传感器等设备中采集数据。
smartMonitoring_Java：后端处理模块及前端展示模块代码，负责数据的处理、分析和前端界面的展示。
smartMonitoring_Matlab：覆盖优化模块代码，利用GWO算法对传感器布局进行优化。
smartMonitoring_Python：数据预警模块代码，利用LSTM算法对传感器数据进行预测和预警。
数字孪生前端
twins-factory：数字孪生前端，负责展示数字孪生模型和数据大屏。
内置功能
权限管理
用户管理：完成平台用户配置，包括用户的添加、删除、修改等操作。
角色管理：分配角色菜单权限，设置角色按部门进行数据范围权限划分。
菜单管理：配置平台菜单，设置操作权限和按钮权限标识。
部门管理：配置部门组织机构，以树结构展现并支持数据权限管理。
岗位管理：配置平台用户所属担任职务。
字典管理：维护平台中经常使用的一些较为固定的数据。
参数管理：对平台动态配置常用参数。
平台监控
在线用户：监控当前平台中活跃用户的状态。
定时任务：在线添加、修改、删除任务调度，并包含执行结果日志。
数据监控：监视当前平台数据库连接池状态，分析SQL语句找出平台性能瓶颈。
服务监控：监视当前平台CPU、内存、磁盘、堆栈等相关信息。
缓存监控：对平台的缓存进行查询、删除、清空等操作。
操作日志：记录和查询平台正常操作日志和异常信息日志。
登录日志：记录和查询平台登录日志，包含登录异常情况。
覆盖优化
传感器管理：对监控的传感器进行管理，包括传感器的添加、删除、修改等操作。
位置数据：记录传感器的详细位置数据。
覆盖优化记录：应用GWO算法对传感器的位置进行覆盖优化，并记录优化结果。
网络拓扑：显示各个网络的拓扑情况及数据流向。
监控预警
采集记录：对传感器采集到的数据进行维护，包括数据的存储、查询等操作。
采集图像：对传感器每日的采集数据进行可视化操作，如生成图表、曲线等。
预测记录：利用LSTM算法对传感器下一日的数据进行预测，并记录预测结果。
预警记录：发布和维护平台预警信息，当预测到异常情况时及时发出预警。
数字孪生
数字孪生模型：将物理世界中的工厂系统实时映射到虚拟的数字世界中，形成数字孪生模型。
数据大屏：对后端数据进行统计分析，并以直观的大屏形式展示出来，方便管理者快速了解工厂的运行状态。
数字孪生在工业场景的应用广泛且深入，为工业生产和管理带来了革命性的变化。以下是数字孪生在工业场景中的几个主要应用：
1. 工业制造网络优化
网络建设和优化：在工业制造领域，数字孪生技术被广泛应用于网络建设和优化。通过5G、物联网等通信技术，结合交互式网络可视化技术，实现对工业网络的双向闭环控制。这不仅能够实时监控网络通信情况，还能进行灾害模拟、业务预测和应急预案的制定。
室内外三维空间场景建模：融合物联网、视频采集、实时定位等感知数据，帮助工厂实现基于工业生产的高效数字化运营。数字孪生工厂通过虚拟现实、信息融合和数据驱动，实现了从线下到线上的全面转型。
2. 生产流程优化
定制化产线管理：数字孪生技术可以支持定制化产线管理，工厂管理者可以通过数字孪生系统实时掌握生产节奏、产品产能、业务动态等信息，及时调整管理决策，优化生产流程。
生产效率提升：通过实时监控和优化生产流程，数字孪生技术有助于企业提高生产效率，减少故障和延误，确保生产线稳定运行。
3. 设备预测性维护
设备虚拟副本创建：数字孪生技术可以为设备创建一个虚拟副本，实时监测设备的运行状态，预测设备可能出现的问题，并提前进行维修和保养。
远程监控和智能维护：通过远程监控和智能维护，企业可以降低设备故障率，提高生产连续性，从而降低成本，提高经济效益。
4. 产品研发与测试
虚拟仿真：在产品研发阶段，数字孪生技术可以通过虚拟仿真帮助企业识别潜在设计问题，避免在实际生产中进行昂贵的修改。
性能预测：数字孪生技术还可以实现对产品性能的预测，为产品优化提供依据。此外，它还支持跨地域、跨领域的协同研发，提高研发效率。
5. 供应链优化
虚拟模型构建：数字孪生技术可以为供应链创建一个虚拟模型，实时监控供应链的运行状态，预测可能出现的问题，并提前进行应对。
数据分析和优化：通过对供应链数据的分析，企业可以实现供应链的优化和协同，降低库存成本，提高供应链的整体效率。
6. 工业创新与发展
新工艺和产品设计：数字孪生技术为工业领域的创新与发展提供了强大的支持。通过虚拟现实和仿真模拟，企业可以探索新的生产工艺和产品设计方案，推动技术和产品的不断创新。
决策支持：数字孪生技术能够收集大量的生产数据，分析生产过程中的瓶颈和问题，并提供优化方案，为企业的决策提供支持。
实际应用案例
汽车制造：某汽车制造企业利用数字孪生技术优化生产流程，减少了20%的生产时间。
智慧城市管理：通过数字孪生技术，城市管理者可以更好地了解和把控城市的运行状态，例如某城市通过数字孪生技术优化交通信号灯，减少了15%的交通拥堵。
农业灌溉系统优化：某农场通过数字孪生技术优化灌溉系统，提高了10%的作物产量。
关键技术整合
数字孪生技术整合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和虚拟现实（VR/AR）等先进技术，将物理世界的实体及其运行环境进行数字化映射，从而在虚拟空间中构建出一个与物理世界高度一致的“克隆体”。这种映射和交互能力，使得数字孪生技术能够在工业场景中发挥巨大的作用。
总结来看，数字孪生在工业场景的应用不仅提高了生产效率、降低了运营成本、改善了产品质量，还推动了行业的创新与发展。随着技术的不断发展和完善，数字孪生在工业领域的应用前景将更加广阔。
数字孪生工厂监控预警平台
源代码
http://www.gitpp.com/kicad/gpp-factory-monitoring
