一种钢结构工厂的三维可视化监控方法、装置、存储介质及终端与流程

1.本发明涉及智能制造技术领域，特别涉及一种钢结构工厂的三维可视化监控方法、装置、存储介质及终端。


背景技术：

2.近年来，钢结构已经广泛应用于高层建筑、厂房、体育场馆等基础设施。伴随智能制造的大力发展，钢结构制造领域也引进了自动化生产线及其相关的自动化设备，例如自动切割设备、自动焊接设备、自动传送设备等。随着设备的不断增多，自动化设备的精细化监控是钢结构工厂管理面临的新挑战。
3.在现有技术中，现有的钢结构工厂监控主要以人工巡逻和视频监控为主，对于生产数据采用人工填报的方式。现有的管理模式难以对自动化设备进行实时监控以及对设备运行状态的直观展示。同时，自动化设备产生的大量的运行数据也难以进行统计分析，无法通过设备数据自动获得工厂生产数据，从而降低了钢结构工厂的自动化设备监控效率，提升了设备的管理难度。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种钢结构工厂的三维可视化监控方法、装置、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种钢结构工厂的三维可视化监控方法，方法包括：
6.构建钢结构工厂的三维可视化监控模型；
7.按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
8.对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据；
9.基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示；
10.根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数；
11.将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。
12.可选的，构建钢结构工厂的三维可视化监控模型，包括：
13.获取钢结构工厂设计图纸；
14.利用三维建模算法构建钢结构工厂设计图纸的工厂三维模型，并导出obj格式的模型文件上传至网络；
15.获取设备设计图纸；
16.利用三维建模算法构建设备设计图纸的设备三维模型；
17.将设备三维模型嵌入到工厂三维模型中，生成钢结构工厂的三维可视化监控模型。
18.可选的，构建钢结构工厂的三维可视化监控模型之前，还包括：
19.利用5g网关建立与钢结构工厂中自动化设备之间的数据传输通道；
20.基于传输通道实时获取自动化设备的运行数据；
21.将运行数据保存至设备数据库；
22.其中，数据库为分布式列式存储的hbase数据库。
23.可选的，按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据，包括：
24.按照预设周期从设备数据库中实时获取钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
25.识别自动化设备的运行数据中存在的异常值，并将异常值从自动化设备的运行数据中剔除后生成第一运行数据；
26.当第一运行数据中存在缺失值时，调用预先训练的缺失值预测模型；
27.将第一运行数据输入预先训练的缺失值预测模型中，输出预测值；
28.计算预测值对应的期望值；
29.当期望值处于预设期望值区间中时，将预测值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成第二运行数据；
30.将第二运行数据确定为预处理的运行数据。
31.可选的，对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据，包括：
32.获取预处理后的运行数据中多个设备参数值；
33.获取多个参数值中每个参数值的多个隶属度函数；
34.根据每个参数值的多个隶属度函数构建生产数据判断矩阵；
35.将生产数据判断矩阵与预设设备运行数据的权重值作积，生成钢结构工厂的生产数据。
36.可选的，产品报告单中至少包括今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量；
37.基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，包括：
38.根据钢结构工厂的生产数据计算今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量；
39.获取多种颜色显示参数；
40.根据多种颜色显示参数将今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量进行色彩转换，生成今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量对应的多种颜色数据；
41.加载预设报告单，并获取报告单中今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量的多个参数标识；
42.将多种颜色数据和与其对应的多个参数标识进行逐一关联映射，生成产品报告单。
43.可选的，当期望值处于预设期望值区间中时，将预测值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成预处理的运行数据，包括：
44.当期望值不处于预设期望值区间中时，计算期望值区间的平均值；
45.将期望值区间的平均值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成预处理的运行数据。
46.第二方面，本技术实施例提供了一种钢结构工厂的三维可视化监控装置，装置包括：
47.模型构建模块，用于构建钢结构工厂的三维可视化监控模型；
48.数据预处理模块，用于按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
49.生产数据生成模块，用于对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据；
50.生产数据展示模块，用于基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示；
51.参数获取模块，用于根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数；
52.可视化数据生成模块，用于将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。
53.第三方面，本技术实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
54.第四方面，本技术实施例提供一种终端，可包括：处理器和存储器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
55.本技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
56.在本技术实施例中，钢结构工厂的三维可视化监控装置首先构建钢结构工厂的三维可视化监控模型，并按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据，然后对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据，再基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示，其次根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数，最后将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。由于本技术通过构建钢结构工厂的三维可视化监控模型动态的将数据进行可视化展示，从而提升了钢结构工厂的自动化设备监控效率，降低了设备的管理难度。
57.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
58.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
59.图1是本技术实施例提供的一种钢结构工厂的三维可视化监控方法的流程示意图；
60.图2是本技术实施例提供的一种设备三维模型示意图；
61.图3是本技术实施例提供的一种钢结构工厂的三维可视化监控过程的过程示意框图；
62.图4是本技术实施例提供的另一种钢结构工厂的三维可视化监控方法的流程示意图；
63.图5是本技术实施例提供的一种钢结构工厂的三维可视化监控装置的结构示意图；
64.图6是本技术实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
65.以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。
66.应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
67.下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
68.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
69.本技术提供了一种钢结构工厂的三维可视化监控方法、装置、存储介质及终端，以解决上述相关技术问题中存在的问题。本技术提供的技术方案中，由于本技术通过构建钢结构工厂的三维可视化监控模型动态的将数据进行可视化展示，从而提升了钢结构工厂的自动化设备监控效率，降低了设备的管理难度，下面采用示例性的实施例进行详细说明。
70.下面将结合附图1-附图4，对本技术实施例提供的钢结构工厂的三维可视化监控方法进行详细介绍。该方法可依赖于计算机程序实现，可运行于基于冯诺依曼体系的钢结构工厂的三维可视化监控装置上。该计算机程序可集成在应用中，也可作为独立的工具类应用运行。
71.请参见图1，为本技术实施例提供了一种钢结构工厂的三维可视化监控方法的流程示意图。如图1所示，本技术实施例的方法可以包括以下步骤：
72.s101，构建钢结构工厂的三维可视化监控模型；
73.其中，钢结构是由钢制材料组成的结构，是主要的建筑结构类型之一。钢结构工厂是制作钢梁、钢柱、钢桁架等构件的经营场所。钢结构工厂中配置有制造构件的大量自动化设备。三维可视化监控模型是基于钢结构工厂设计图纸与设备设计图纸进行构建而成的。
74.在本技术实施例中，三维可视化监控模型由工厂三维模型与设备三维模型组成，工厂三维模型与设备三维模型分别将各自的设计图纸经过三维建模算法进行构建。三维建模算法对应的集成工具可以是voxelmaker或archicad 25。
75.在一种可能的实现方式中，在构建三维可视化监控模型时，首先获取钢结构工厂设计图纸，然后利用三维建模算法构建钢结构工厂设计图纸的工厂三维模型，并导出obj格式的模型文件上传至网络，再获取设备设计图纸，其次利用三维建模算法构建设备设计图纸的设备三维模型，例如图2所示，最后将设备三维模型嵌入到工厂三维模型中，生成钢结构工厂的三维可视化监控模型。
76.例如，采用voxelmaker或archicad 25构建工厂三维模型或设备三维模型时，首先启动voxelmaker或archicad 25，然后当接收到图纸输入指令时，接收针对voxelmaker或archicad 25输入的设计图纸，经过三维建模算法处理后输出工厂三维模型或设备三维模型。
77.进一步地，在构建钢结构工厂的三维可视化监控模型之前，还需要采集自动化设备的运行数据进行保存，首先利用5g网关建立与钢结构工厂中自动化设备之间的数据传输通道，然后基于传输通道实时获取自动化设备的运行数据，最后将运行数据保存至设备数据库，其中数据库为分布式列式存储的hbase数据库。
78.s102，按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
79.其中，预设周期是用户提前设定的时间段，预处理是将自动化设备的运行数据与缺失数据进行补全。
80.通常，在获取自动化设备的运行数据时，首先需要连接设备数据库，然后从设备数据库中获取设备运行数据。
81.在一种可能的实现方式中，获取并预处理数据时，首先连接设备数据库，并按照预设周期从设备数据库中实时获取钢结构工厂中自动化设备的运行数据，再识别自动化设备的运行数据中存在的异常值，并将异常值从自动化设备的运行数据中剔除后生成第一运行数据，然后当第一运行数据中存在缺失值时，调用预先训练的缺失值预测模型，再将第一运行数据输入预先训练的缺失值预测模型中，输出预测值，并计算预测值对应的期望值，最后当期望值处于预设期望值区间中时，将预测值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成第二运行数据，以及将第二运行数据确定为预处理的运行数据。
82.进一步地，当期望值不处于预设期望值区间中时，计算期望值区间的平均值，最后将期望值区间的平均值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成预处理的运行数据。
83.具体的，在连接设备数据库时，首先连接预先部署的区块链网络，然后将客户端信息发送到区块链网络进行身份验证，当身份验证通过时，区块链网络返回最终的数据库连接密码，客户端接收最终的数据库连接密码，通过最终的数据库连接密码与设备数据库进行连接。由于区块链网络中保存有多个预先设定的设备数据库连接密码，在客户端身份验证通过后，通过返回的动态密码进行连接，可以有效保护钢结构工厂中设备运行数据的非法侵入以及数据泄露的风险。
84.具体的，按照预设周期从设备数据库中实时获取钢结构工厂中自动化设备的运行数据时，首先当接收到启动器启动指令时，获取用户预先设定的时间周期，再根据预先设定的时间周期对定时器设定倒计时长，然后将定时器进行倒计时，当倒计时结束后，从钢结构工厂中自动化设备的运行数据，最后继续执行根据预先设定的时间周期对定时器设定倒计时长的步骤，并在倒计时未结束时，执行步骤s101-步骤s106。
85.s103，对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据；
86.在一种可能的实现方式中，对预处理后的运行数据进行数据分析时，首先获取预处理后的运行数据中多个设备参数值，然后获取多个参数值中每个参数值的多个隶属度函数，再根据每个参数值的多个隶属度函数构建生产数据判断矩阵，最后将生产数据判断矩阵与预设设备运行数据的权重值作积，生成钢结构工厂的生产数据，并存储到工厂数据库中。
87.例如，通过获取设备今日生产的构件列表，可结合大数据分析技术进行分析后，获得今日工厂的产量数据。
88.s104，基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示；
89.其中，产品报告单中至少包括今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量。
90.在一种可能的实现方式中，在基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单时，首先根据钢结构工厂的生产数据计算今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量，再获取多种颜色显示参数，然后根据多种颜色显示参数将今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量进行色彩转换，生成今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量对应的多种颜色数据，再加载预设报告单，并获取报告单中今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量的多个参数标识，最后将多种颜色数据和与其对应的多个参数标识进行逐一关联映射，生成产品报告单。
91.s105，根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数；
92.s106，将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。
93.例如图3所示，图3是本技术提供的钢结构工厂的三维可视化监控过程的过程示意图，首先将钢结构工厂的自动化生产设备接入网络并采集数据，传输到数据库，再根据工厂和设备的设计图纸建立工厂和产线的三维模型，并录入设备识别编码，然后连接设备数据库，获取设备运行数据，分析生成工厂生产数据，存储到工厂数据库中，再通过设备识别编码获取设备运行数据，在设备三维模型上展示生设备运行状态和运行数据，最后连接工厂数据库，在工厂生产数据大屏中展示工厂的生产数据。
94.在本技术实施例中，钢结构工厂的三维可视化监控装置首先构建钢结构工厂的三维可视化监控模型，并按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据，然后对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据，再基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示，其次根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数，最后将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。由于本技术通过构建钢结构工厂的三维可视化监控模型动态的将数据进行可视化展示，从而提升了钢结构工厂的自动化设备监控效率，降低了设备的管理难度。
95.请参见图4，为本技术实施例提供了另一种钢结构工厂的三维可视化监控方法的流程示意图。如图4所示，本技术实施例的方法可以包括以下步骤：
96.s201，利用5g网关建立与钢结构工厂中自动化设备之间的数据传输通道；
97.s202，基于传输通道实时获取自动化设备的运行数据，并将运行数据保存至设备数据库；
98.在一种可能的实现方式中，将钢结构工厂中同一产线的自动化设备接入统一的电控柜，通过5g网关接入互联网，以及通过网络传输至数据库。其中每个设备的数据都带有设备识别编码，数据库采用分布式列式存储的hbase数据库。
99.s203，获取钢结构工厂设计图纸，并利用三维建模算法构建钢结构工厂设计图纸的工厂三维模型，并导出obj格式的模型文件上传至网络；
100.s204，获取设备设计图纸，并利用三维建模算法构建设备设计图纸的设备三维模型；
101.s205，将设备三维模型嵌入到工厂三维模型中，生成钢结构工厂的三维可视化监控模型；
102.在一种可能的实现方式中，根据工厂的结构设计图纸，利用三维建模软件建立工厂的三维模型，导出obj格式的模型文件并上传至网络，并利用webgl技术在浏览器中展示工厂的三维模型。根据设备的设计图纸，利用三维建模软件分别建立设备的三维模型，如图2所示，随后为每个设备三维模型录入唯一的设备识别编码，最后将设备的三维模型放置在工厂三维模型之中，最后生成钢结构工厂的三维可视化监控模型。
103.s206，按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
104.s207，对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据；
105.在一种可能的实现方式中，定时向设备数据库获取每个设备的运行数据，通过对设备运行数据的分析汇总获得工厂的生产数据，存储到工厂数据库中。例如获取设备今日生产的构件列表，可分析获得今日工厂的产量数据。
106.s208，基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示；
107.在一种可能的实现方式中，连接工厂数据库，获取工厂的生产数据在工厂生产数据大屏中展示内容，展示内容包括但不限于今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量。
108.s209，根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数；
109.s210，将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。
110.在一种可能的实现方式中，根据设备三维模型中的设备识别编码获取设备的运行数据，根据运行数据实时展示内容，展示内容包括但不限于设备开机状态、当前生产构件、今日耗材消耗量。
111.在本技术实施例中，钢结构工厂的三维可视化监控装置首先构建钢结构工厂的三维可视化监控模型，并按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据，然后对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据，再基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示，其次根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数，最后将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。由于本技术通过构建钢结构工厂的三维可视化监控模型动态的将数据进行可视化展示，从而提升了钢结构工厂的自动化设备监控效率，降低了设备的管理难度。
112.下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
113.请参见图5，其示出了本发明一个示例性实施例提供的钢结构工厂的三维可视化监控装置的结构示意图。该钢结构工厂的三维可视化监控装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该装置1包括模型构建模块10、数据预处理模块20、生产数据生成模块30、生产数据展示模块40、参数获取模块50、可视化数据生成模块60。
114.模型构建模块10，用于构建钢结构工厂的三维可视化监控模型；
115.数据预处理模块20，用于按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
116.生产数据生成模块30，用于对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据；
117.生产数据展示模块40，用于基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示；
118.参数获取模块50，用于根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数；
119.可视化数据生成模块60，用于将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。
120.需要说明的是，上述实施例提供的钢结构工厂的三维可视化监控装置在执行钢结构工厂的三维可视化监控方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的钢结构工厂的三维可视化监控装置与钢结构工厂的三维可视化监控方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
121.上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
122.在本技术实施例中，钢结构工厂的三维可视化监控装置首先构建钢结构工厂的三维可视化监控模型，并按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据，然后对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据，再基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示，其次根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数，最后将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。由于本技术通过构建钢结构工厂的三维可视化监控模型动态的将数据进行可视化展示，从而提升了钢结构工厂的自动化设备监控效率，降低了设备的管理难度。
123.本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的钢结构工厂的三维可视化监控方法。
124.本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例的钢结构工厂的三维可视化监控方法。
125.请参见图6，为本技术实施例提供了一种终端的结构示意图。如图6所示，终端1000可以包括：至少一个处理器1001，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。
126.其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
127.其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、摄像头(camera)，可选用户接口
1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。
128.其中，网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
129.其中，处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种借口和线路连接整个电子设备1000内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1005内的数据，执行电子设备1000的各种功能和处理数据。可选的，处理器1001可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器(central processing unit，cpu)、图像处理器(graphics processing unit，gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中，单独通过一块芯片进行实现。
130.其中，存储器1005可以包括随机存储器(random access memory，ram)，也可以包括只读存储器(read-only memory)。可选的，该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及钢结构工厂的三维可视化监控应用程序。
131.在图6所示的终端1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的钢结构工厂的三维可视化监控应用程序，并具体执行以下操作：
132.构建钢结构工厂的三维可视化监控模型；
133.按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
134.对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据；
135.基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示；
136.根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数；
137.将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。
138.在一个实施例中，处理器1001在执行构建钢结构工厂的三维可视化监控模型时，具体执行以下操作：
139.获取钢结构工厂设计图纸；
140.利用三维建模算法构建钢结构工厂设计图纸的工厂三维模型，并导出obj格式的模型文件上传至网络；
141.获取设备设计图纸；
142.利用三维建模算法构建设备设计图纸的设备三维模型；
143.将设备三维模型嵌入到工厂三维模型中，生成钢结构工厂的三维可视化监控模型。
144.在一个实施例中，处理器1001在执行构建钢结构工厂的三维可视化监控模型之前时，还执行以下操作：
145.利用5g网关建立与钢结构工厂中自动化设备之间的数据传输通道；
146.基于传输通道实时获取自动化设备的运行数据；
147.将运行数据保存至设备数据库；
148.其中，数据库为分布式列式存储的hbase数据库。
149.在一个实施例中，处理器1001在执行按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据时，具体执行以下操作：
150.按照预设周期从设备数据库中实时获取钢结构工厂中自动化设备的运行数据；
151.识别自动化设备的运行数据中存在的异常值，并将异常值从自动化设备的运行数据中剔除后生成第一运行数据；
152.当第一运行数据中存在缺失值时，调用预先训练的缺失值预测模型；
153.将第一运行数据输入预先训练的缺失值预测模型中，输出预测值；
154.计算预测值对应的期望值；
155.当期望值处于预设期望值区间中时，将预测值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成第二运行数据；
156.将第二运行数据确定为预处理的运行数据。
157.在一个实施例中，处理器1001在执行对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据时，具体执行以下操作：
158.获取预处理后的运行数据中多个设备参数值；
159.获取多个参数值中每个参数值的多个隶属度函数；
160.根据每个参数值的多个隶属度函数构建生产数据判断矩阵；
161.将生产数据判断矩阵与预设设备运行数据的权重值作积，生成钢结构工厂的生产数据。
162.在一个实施例中，处理器1001在执行基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单时，具体执行以下操作：
163.根据钢结构工厂的生产数据计算今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量；
164.获取多种颜色显示参数；
165.根据多种颜色显示参数将今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量进行色彩转换，生成今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量对应的多种颜色数据；
166.加载预设报告单，并获取报告单中今日产量、本月产量、今日库存、今日任务量的多个参数标识；
167.将多种颜色数据和与其对应的多个参数标识进行逐一关联映射，生成产品报告单。
168.在一个实施例中，处理器1001在执行当期望值处于预设期望值区间中时，将预测值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成预处理的运行数据时，具体执行以下操作：
169.当期望值不处于预设期望值区间中时，计算期望值区间的平均值；
170.将期望值区间的平均值插入到第一运行数据中进行数据补全后生成预处理的运行数据。
171.在本技术实施例中，钢结构工厂的三维可视化监控装置首先构建钢结构工厂的三维可视化监控模型，并按照预设周期实时获取并预处理钢结构工厂中自动化设备的运行数据，然后对预处理后的运行数据进行数据分析，生成钢结构工厂的生产数据，再基于钢结构工厂的生产数据生成产品报告单，并将产品报告单发送至工厂生产数据大屏进行展示，其次根据三维可视化监控模型上预设录入的设备标识码获取设备运行参数，最后将设备运行参数与三维可视化监控模型进行映射关联，生成自动化设备可视化数据。由于本技术通过构建钢结构工厂的三维可视化监控模型动态的将数据进行可视化展示，从而提升了钢结构工厂的自动化设备监控效率，降低了设备的管理难度。
172.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，钢结构工厂的三维可视化监控的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
173.以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。