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注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1 开发环境
• 2 系统设计
• 3 系统展示
• • 3.1 功能展示视频
  • 3.2 大屏页面
  • 3.3 分析页面
  • 3.4 基础页面
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

当前制造业数字化转型面临数据孤岛严重、设备效能不透明、材料利用率低、能耗成本高等核心痛点。传统生产模式下，海量数据分散在各设备与系统中，缺乏统一采集与分析平台，导致决策滞后、资源浪费。为此，本系统整合Python、Spark、Hadoop大数据技术栈与Vue+Echarts可视化框架，构建端到端的生产效能洞察与优化体系，打通从设备层到决策层的数据链路，实现智能制造的可视化、可分析、可优化。

本系统围绕智能制造生产效能提升开展深度研究，构建覆盖设备、材料、能耗、质量、可持续性五大维度的分析体系。研究依托Spark分布式计算引擎处理海量时序数据，Hadoop实现历史数据存储，Vue+Echarts构建响应式可视化界面，MySQL支撑业务数据持久化。核心探索机器学习算法在生产异常检测中的应用，研究多维关联规则挖掘材料配置最优解，构建能效动态优化模型，设计可持续性量化评估指标体系，实现从数据采集、处理分析到决策支持的全链路闭环，最终形成可落地的智能制造效能提升方法论。
大屏可视化监控：集成机器负载均衡、时间维度生产趋势、材料利用效率等核心指标，提供全景式生产态势感知
设备性能分析：涵盖机器综合性能评估、能耗对比、产出分析、材料消耗追踪及运行时间监测，深度洞察设备健康状态
运营优化分析：包含生产调度优化、材料配置优化、能耗优化策略及综合效能指数评估，支撑精益生产决策
质量控制管理：聚焦缺陷率分析、质量水平评估与生产异常实时检测，保障产品质量稳定性
资源可持续性分析：分析材料类别消耗分布、回收材料利用率及能源消耗模式，推动绿色制造转型
数据管理后台：提供制造生产效能数据的增删改查、多条件筛选与分页展示功能，支撑业务操作
系统权限管理：支持管理员与用户双角色登录认证及权限控制，保障系统安全性

3 系统展示

3.1 功能展示视频

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

# ==================== 核心模块一：Spark生产效能分析引擎 ====================# 文件名: spark_production_analyzer.py# 功能: 基于Spark实现生产数据分布式计算，输出机器负载、材料效率等核心指标frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,sum,avg,count,when,roundfrompyspark.sql.windowimportWindowfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,DoubleType,TimestampTypeclassProductionAnalyzer:def__init__(self,hdfs_path):"""初始化Spark会话，配置连接Hadoop集群"""self.spark=SparkSession.builder \.appName("智能制造生产效能分析")\.config("spark.hadoop.fs.defaultFS","hdfs://localhost:9000")\.config("spark.jars.packages","mysql:mysql-connector-java:8.0.26")\.getOrCreate()self.hdfs_path=hdfs_pathdefload_production_data(self):"""从HDFS加载生产数据，自动推断分级类目结构"""schema=StructType([StructField("machine_id",StringType(),True),StructField("material_name",StringType(),True),StructField("material_category",StringType(),True),StructField("output_quantity",DoubleType(),True),StructField("defect_rate",DoubleType(),True),StructField("energy_consumption",DoubleType(),True),StructField("timestamp",TimestampType(),True)])# 读取分布式存储的原始数据df=self.spark.read.csv(f"{self.hdfs_path}/production",schema=schema,header=True)returndf.na.fill(0)# 处理user_id类缺失值defcalculate_machine_load_balance(self,df):"""计算机器负载均衡：统计每台设备产出占比与效率评分"""machine_stats=df.groupBy("machine_id").agg(sum("output_quantity").alias("total_output"),avg("defect_rate").alias("avg_defect_rate"),avg("energy_consumption").alias("avg_energy"))# 计算负载占比（保留两位小数）total_production=machine_stats.agg(sum("total_output")).collect()[0][0]machine_stats=machine_stats.withColumn("load_percentage",round(col("total_output")/total_production*100,2))# 综合效率评分 = (产出/能耗) / (1+缺陷率)machine_stats=machine_stats.withColumn("efficiency_score",round((col("total_output")/col("avg_energy"))/(1+col("avg_defect_rate")),2))returnmachine_statsdefanalyze_material_efficiency(self,df):"""分析材料利用效率：计算六类材料消耗产出比"""material_stats=df.groupBy("material_category").agg(sum("output_quantity").alias("total_output"),sum("energy_consumption").alias("total_energy"),count("machine_id").alias("usage_count"))# 材料效率 = 总产出 / 总能耗（保留两位小数）material_stats=material_stats.withColumn("efficiency_ratio",round(col("total_output")/col("total_energy"),2)).orderBy(col("efficiency_ratio").desc())returnmaterial_statsdefdetect_production_anomalies(self,df,threshold_output=500,threshold_defect=30):"""生产异常检测：识别低产出或高缺陷率异常记录"""anomalies=df.filter((col("output_quantity")<threshold_output)|(col("defect_rate")>threshold_defect)).select("machine_id","timestamp","output_quantity","defect_rate").withColumn("anomaly_type",when(col("output_quantity")<threshold_output,"低产出异常").when(col("defect_rate")>threshold_defect,"质量异常").otherwise("其他异常"))returnanomaliesdefexport_to_mysql(self,df,table_name):"""将分析结果写入MySQL，供Vue前端调用"""df.write.format("jdbc")\.option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/manufacturing_db")\.option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver")\.option("dbtable",table_name)\.option("user","root")\.option("password","your_password")\.mode("overwrite")\.save()# 使用示例if__name__=="__main__":analyzer=ProductionAnalyzer("hdfs://localhost:9000/data")production_df=analyzer.load_production_data()# 计算核心指标并持久化machine_load=analyzer.calculate_machine_load_balance(production_df)material_efficiency=analyzer.analyze_material_efficiency(production_df)anomalies=analyzer.detect_production_anomalies(production_df)# 写入数据库供前端可视化analyzer.export_to_mysql(machine_load,"machine_performance")analyzer.export_to_mysql(material_efficiency,"material_metrics")analyzer.export_to_mysql(anomalies,"production_alerts")

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