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申请/专利权人：深圳灿态信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于MCC系统的数据通用采集方法，涉及数据分析技术领域，包括以下步骤：明确数据采集的目标和需求，包括需要采集的数据类型、数据源、采集频率，搭建MCC系统的整体架构，部署数据采集的硬件设备，配置相应的软件开发环境和MCC软件库；安装传感器至硬件设备，在软件开发环境中配置硬件设备参数，包括采样率、通道选择。本发明通过配置MCC系统，实时捕获生产过程中的设备的运行状态、生产线的生产情况、产品的质量状况关键指标数据，设定预先定义的阈值进行监控，一旦超过阈值，系统将自动触发预警通知，以便根据预设的安全范围设定阈值，从而及时防止潜在的设备故障或停机情况发生，最大化生产效率和设备可靠性。

主权项：1.一种基于MCC系统的数据通用采集方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，明确数据采集的目标和需求，包括需要采集的数据类型、数据源、采集频率，搭建MCC系统的整体架构，部署数据采集的硬件设备，配置相应的软件开发环境和MCC软件库；步骤2，安装传感器至硬件设备，在软件开发环境中配置硬件设备参数，包括采样率、通道选择，并配置串口通信参数，规划数据流从硬件设备中采集数据，得到数据集；步骤3，为数据集创建元数据，并为每个数据项添加唯一的元数据标签，记录数据的来源、采集时间、采集方式信息，对数据集中的数据进行数据处理，将处理后的数据存储在数据库中，并建立数据备份机制；步骤4，实时监控数据的采集、处理、存储各个环节的状态，使用可视化界面展示数据流图，并设定数据质量评估指标，建立数据质量检查机制，分析数据质量问题的根由，所述步骤4中，设定数据质量评估指标，建立数据质量检查机制的过程为：步骤401，识别数据流中的关键监控点，对数据采集、数据处理以及数据存储环节分别进行监控，其中，数据采集环节监控数据源的连接状态、数据采集频率和传感器状态，数据处理环节监控数据处理流水线的运行状态、处理速度和异常处理情况，数据存储环节监测数据存储系统的数据存储量、存储速度和存储安全性；步骤402，根据数据的实际流动情况，使用数据流图展示数据从采集到存储的整个流程，并将数据流图展示在可视化界面上；步骤403，定义数据质量评估指标，对数据的准确性、完整性、一致性、时效性和可用性进行综合评估；步骤404，根据数据质量评估指标制定数据质量检查规则并结合历史数据数据集，进行数据质量评分，综合数据质量评分结果，获取数据质量评估指数，实现对数据质量的实时监控；步骤405，结合数据质量评估指数设定数据质量等级，并设定对应的评估阈值，实时检查数据流，以对数据流的质量进行评估，确定数据流的质量评估结果，其中，数据质量等级分为A级数据质量等级、B级数据质量等级、C级数据质量等级以及D级数据质量等级，数据质量等级从A级至D级逐级递减；步骤406，基于数据流的质量评估结果，分析确定问题发生的根本原因，并在数据流图中通过不同颜色标记展示数据质量状态；步骤5，采集历史数据构建预测模型，对设备故障、生产需求和质量问题进行预测分析，并集成实时监控系统，监测生产过程中的关键指标和预测结果，将监控数据与预测模型相结合，测试MCC系统的数据采集性能，并进行优化调整，所述步骤5中，测试MCC系统数据采集性能的过程为：步骤501，结合A级数据质量等级或B级数据质量等级的历史数据数据集，提取MCC数据采集设备收集的设备故障、生产需求和质量问题相关的历史数据，并将历史数据数据集划分为训练集和测试集；步骤502，基于机器学习算法和训练集的数据进行模型训练，并使用测试集对训练的模型进行测试评估，将训练好的预测模型与实时监控系统相结合，确定并监测生产过程中的关键性能指标，包括设备的运行状态、生产线的生产情况、产品的质量状况指标，对比预测结果与实际结果，评估预测模型的准确性和有效性；步骤503，配置实时数据流接入系统，捕获生产过程中的关键指标数据，设定关键指标的上限阈值和下限阈值，当实际数据超过阈值时，触发预警机制；步骤504，实时监测设备的运行状态、生产线的生产情况、产品的质量状况的关键指标，并根据测试结果对MCC数据采集设备进行调整和优化。

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