歷時9個月重構iNeuOS工業網際網路作業系統，打造工業領域的「Office」
目 錄
1. 概述... 1
2. 整體介紹... 2
3. 主要功能簡介... 5
1. 概述
歷時9個月的時間，對iNeuOS工業網際網路作業系統進行全面重構，釋出內部測試版本。重構的主要目的：工程化的框架優化，更好的聚焦工業領域業務發展。重構也是保障產品能夠可持續發展的重要手段，同時兼顧產品的安全性和穩定性。此次重構的主要特點：
（1）程式碼層面，進一步統一框架，優化程式碼；功能層面，提高易用性；執行層面，提高執行效率。
（2）整體框架支援租戶，全面支援雲端化部署與應用。
（3）前端優化渲染引擎，渲染能力提高10%左右；後端程式碼執行效率提高3%-5%，實時資料儲存空間降低5%。
（4）前後端全面採用模組化開發，提高二次開發效率和更好滿足業務客製化化開發的需求。
（5）重構系統70%的功能使用「低程式碼」平臺完成開發，基本上具備了「機器」創造「機器」的能力。
2. 整體介紹
開發或選擇一款軟體產品是一件很不容易的事情，很難同時兼顧滿足高質量的程式碼、漂亮的介面和解決場景實際問題。
（1）大部分開發者都懂得對程式碼重構，但是大部分開發者又不具備推倒重構程式碼的勇氣，特別是針對框架性的程式碼。此次對iNeuOS的前端框架、後臺介面和後臺服務進行了全面重構。經常有使用者問我們需要什麼樣的技術要求才能夠進行二次開發？有1年左右工作經驗，大概1周左右就能夠上手了。
前端框架統一採用VUE框架，主要滿足以資料驅動為核心的工程化的業務功能開發與應用，進行元件化開發，減少業務功能開發的程式碼量，同時增強程式碼的可讀性。程式碼如下圖：
後臺介面主要採用NET6(C#)開發語言，框架進行模組化設計，系統功能就像搭建樂高積木一樣，主要滿足領域業務需求不固定、變化多的特點，能夠很快實現功能需求的客製化化，同時又能夠滿足功能之間共性需求的提煉與抽象，進一步形成產品設計。程式碼如下圖：
後臺服務主要採用NET6(C#)開發語言，演演算法和機器學習部分採用python開發語言。此次對後臺服務進行重構的目標主要體現在執行效率上，優化記憶體分配機制，使變數和陣列能夠在連續的記憶體區域上，確保存取的安全性和高效能。程式碼如下圖：
（2）介面實現了傳統選單導航（Menu Navigation）和表單應用（Windows）之間的切換。看似是樣式上的改變，其實是對前端和後端程式碼的較大改動。系統預設採用Windows應用模式，但是也有很多使用者喜歡傳統選單導航的模式，此次升級也做了相容性適配。
表單應用（Windows），如下圖：
傳統選單導航（Menu Navigation），如下圖：
（3）在實際場景化應用方面，產品化+客製化化能夠解決現場的實際問題，做到落地可實施。
從設計理念來看，它具備作業系統的特點：即接、即用、即分析、即顯示，開放式的二次開發。
從以資料為中心的角度看，資料流程化應用：裝置驅動（資料互動驅動）、服務驅動（資料事務處理驅動）、裝置模型（裝置實時通訊及處理）、業務模型（資料分組建模）、資產模型（資料空間規則提取）、計算平臺（資料計算與預警）、資料分析、資料轉發（多層級系統部署）、檢視建模（2D/3D資料展示）、視訊轉換（視訊資料展示）、工藝優化控制（資料聯動控制）、演演算法分析（資料演演算法分析）、Excel報表設計（資料包表模板設計與應用）、表單開發（「低程式碼」開發業務功能）和使用者許可權等；
從更高階的資訊化系統建設來看，完全可以在iNeuOS平臺基礎上承建產線級、企業級、集團級或行業級的物聯網平臺、巨量資料平臺或是工業網際網路平臺，進一步構建裝置管理、能源管理、環保管理、安全系統、工藝管理等子系統一體化的平臺管控系統；
從部署及應用來看，系統完全支援跨平臺部署在windows、linux、docker及國產作業系統，可以實現部署在嵌入式閘道器（資源少）、PC機、伺服器上；
從應用行業來看，已經應用在煤炭、鋼鐵、鎳礦、環保、水務、紙業、加工製造、核能、裝置廠家等領域。
3. 主要功能簡介
注：功能介紹功能圖為測試環境下的截圖。
（1）支援Modbus、PLC、機床和行業非標裝置等共總119個裝置驅動協定，支援高並行資料採集和反向控制。如下圖：
（2）檢視建模組態，支援5500多個2D/2.5D的SVG向量圖元資訊；支援obj、gltf和fbx格式的3D模型上傳到組態中，關聯資料驅動模型部件；支援標題、資料點、按鈕、視訊監控、容器、圖片和時間等元件；支援折線圖、柱狀圖、限值預警圖、餅圖、油表圖、進度圖、液點陣圖、雷達圖等；支援自定義畫圖元資訊，包括：自由繪製、箭頭、直線、虛線、圓、橢圓、長方形、直角、等邊三角等；支援自定義動作規則，進行預警、改變顏色、閃爍、跳動、旋轉等，支援動作響應優先順序設定。如下圖：
（3）報表設計支援秒、時、日、月和年自定義報表樣式，自定義設定資料展示的模板，繫結資料來源及設定資料的小數位、資料顯示方向、填充數位（顯示多少條資料）、統計（均值、和值、最小值、最大值、中位數和眾數）。如下圖：
（4）「低程式碼」線表單開發工具，支援的表單元件豐富。可讓使用者通過拖拽設定的方式設定表單的增刪查改，支援新增\更新資料唯一性驗證，解放使用者對於基礎表，父子表、多表關聯父子表的開發編輯工作。如下圖
（5）計算預警，支援數學運運算元和函數對資料點進行復雜的計算，支援建立多個計算任務，支援邏輯規劃推理，並對結果進行訊息推播。如下圖：
（6）演演算法分析，演演算法包括：快速傅立葉變換、包絡分析、倒頻譜和自相關等。會對當前資料點進行資料的基本彙總統計：資料量、均值、最大值和最小值等；還會對資料點的原始值和演演算法分析結果進行圖形化展示。如下圖：
（7）資產模型（機器學習），支援通用機器學習演演算法和整合自定義模型演演算法，對工況的多維資料空間訓練模型，提取工況對應的規則，結合資料空間的實時資料預測對應的工況。如下圖：
（8）工藝優化聯動控制支援線上開發業務指令碼，支援多個生產過程聯動控制任務， 指令碼引擎支援內建函數：控制命令（ctrl）、控制延遲（delay）、獲得當前引數（getpara）、儲存中間變數值（save）、控制啟動（start）、控制停止（stop）、最新數值（getvalue）和列印紀錄檔（log）。如下圖：
（9）裝置運維業務大屏統計功能主要統計當前系統裝置數量、預警裝置數量、通訊正常、通訊干擾、通訊中斷及按裝置區域統計和統計預警資訊。展示效果，如下圖：
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