本發(fā)明屬于工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于上下文計算的工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著信息技術(shù)與工業(yè)技術(shù)的高度融合，網(wǎng)絡(luò)、計算機技術(shù)、信息技術(shù)、軟件與自動化技術(shù)的深度交織產(chǎn)生新的價值模型，在制造領(lǐng)域，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將全部生產(chǎn)過程進行智能連接，從而實現(xiàn)智能生產(chǎn)過程全自動化，但是同時也迎來了新的挑戰(zhàn)和瓶頸。首先，在大規(guī)模的生產(chǎn)環(huán)境中，不同生產(chǎn)區(qū)域或生產(chǎn)車間之間，可能存在著不同類型的通信網(wǎng)絡(luò)，未來系統(tǒng)的更新?lián)Q代和新型網(wǎng)絡(luò)的引進，目前非完全開放式、可擴展度不高的生產(chǎn)控制系統(tǒng)使得各異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出相對獨立的“信息孤島”現(xiàn)象，造成實時數(shù)據(jù)交互困難，不利于系統(tǒng)數(shù)據(jù)的實時傳輸和實時處理。因此，從系統(tǒng)模型的角度出發(fā)，結(jié)合上述分析，本發(fā)明力圖解決在復雜工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的實時數(shù)據(jù)感知問題，應用上下文環(huán)境感知技術(shù)是一個比較理想的方案。

上下文感知是指系統(tǒng)能發(fā)現(xiàn)并有效利用上下文信息(如用戶位置、時間、環(huán)境參數(shù)、鄰近的設(shè)備和人員、用戶活動等)并進行計算的一種計算模式，從上個世紀的90年代開始，許多研究單位開始研發(fā)上下文感知系統(tǒng)，如施樂帕克研究中心(Xerox Palo Alto Research Center，簡稱Xerox PARC)開發(fā)了ParcTab系統(tǒng)，佐治亞理工學院(Georgia Institute of Technology)發(fā)布了提供導游服務的Cyberguide項目，以及基于用戶位置實現(xiàn)電話自動轉(zhuǎn)接的ActiveBadge系統(tǒng)等。不過這些系統(tǒng)都是面向特定的應用場景，其模型都與底層的應該有很高的耦合性，不能達到普適計算的目的，不能夠應用到工業(yè)生產(chǎn)之中。隨后Stanford大學提出了ROME模型，雖然具有一定的普適性，但存在不足。中科院對ROME模型進行了改進，在此基礎(chǔ)上提出一個基于上下文觸發(fā)的事務模型CTMPC(Context-based Triggered Task Model in Pervasive Computing)，該模型適用于在動態(tài)的移動環(huán)境中開發(fā)上下文感知系統(tǒng)。Context Toolkit是基于組件的分層模型，用功能組件集合屏蔽了底層平臺細節(jié)，使用context widget、context server、context interpreter對上下文信息進行抽象。Context widget處理底層感知細節(jié)，使上下文獲取和使用分離，隱藏了傳感器的復雜性，容易實現(xiàn)功能擴展和多應用融合。但是該模型缺乏知識共享機制，在大規(guī)模系統(tǒng)中不能保持知識的一致性，同時不能提供一個公共的上下文本體來實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)多個服務對上下文知識的共享和推理。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出一種基于上下文計算的工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知系統(tǒng)，以達到提高其通用性和擴展性、降低各級異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)感知器與實際工業(yè)應用之間的耦合的目的。

一種基于上下文計算的工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括實時生產(chǎn)信息采集模塊、實時生產(chǎn)信息管理模塊、實時生產(chǎn)事件管理模塊和實時生產(chǎn)信息查詢服務模塊；其中，

實時生產(chǎn)信息采集模塊：用于通過統(tǒng)一接口方式對工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中所需設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的實時上下文信息進行采集和捕獲，將采集的實時上下文信息通過類封裝成統(tǒng)一訪問接口的形式，獲得接口一致化的各類實時數(shù)據(jù)流，再將各類實時數(shù)據(jù)流進行統(tǒng)一編碼并封裝成類的格式，通過列表的形式發(fā)送至實時生產(chǎn)信息管理模塊中；

實時生產(chǎn)信息管理模塊：用于將實時采集的數(shù)據(jù)流存儲于動態(tài)生產(chǎn)信息模型中，根據(jù)各項數(shù)據(jù)的編碼及統(tǒng)一的編碼格式，動態(tài)創(chuàng)建、調(diào)整和維護動態(tài)生產(chǎn)信息模型；還用于將需要持久化的各項數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進行統(tǒng)一的類封裝，轉(zhuǎn)化為對象列表的形式，保存于數(shù)據(jù)庫中，為實時生產(chǎn)信息查詢服務模塊提供歷史數(shù)據(jù)儲備；

實時生產(chǎn)事件管理模塊：用于對動態(tài)生產(chǎn)信息模型中的事件進行識別和管理，采用動態(tài)生產(chǎn)信息模型監(jiān)控實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，當生產(chǎn)數(shù)據(jù)發(fā)生異常變化時，則在時間區(qū)域中形成由多個異常生產(chǎn)事件所構(gòu)成的復合事件集合，并將此時的動態(tài)生產(chǎn)信息模型封裝成一個類對象，發(fā)送至報警系統(tǒng)中提示工作人員；

實時生產(chǎn)信息查詢服務模塊：用于采用同步請求和異步通知相結(jié)合的信息互補查詢服務模式，通過統(tǒng)一的訪問接口為系統(tǒng)提供查詢服務。

所述的實時生產(chǎn)信息采集模塊，包括實時生產(chǎn)信息預處理器和多個工業(yè)生產(chǎn)信息感知器，其中，

工業(yè)生產(chǎn)信息感知器：用于采集工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中所需設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的上下文信息，通過統(tǒng)一接口方式對各類異構(gòu)資源數(shù)據(jù)進行捕獲；

實時生產(chǎn)信息預處理器：用于根據(jù)實際生產(chǎn)經(jīng)驗對采集的每項生產(chǎn)數(shù)據(jù)加入相應的描述，按照<K，V>鍵值對的方式對應每條數(shù)據(jù)進行唯一編碼。

所述的動態(tài)生產(chǎn)信息模型，采用廣義知識樹的表示方法映射成空間樹形式；

具體為：根據(jù)實際生產(chǎn)的生產(chǎn)層級確定空間樹的層數(shù)，根據(jù)實際生產(chǎn)中各工序的生產(chǎn)單位之間的上下層級所屬關(guān)系確定空間樹節(jié)點之間的父子關(guān)系，采用統(tǒng)一的編碼格式設(shè)置父子關(guān)系節(jié)點，對于每一項生產(chǎn)數(shù)據(jù)的唯一編碼都可以對應得到其上層的父節(jié)點，根據(jù)各個資源節(jié)點的URI路徑將各項離散的生產(chǎn)數(shù)據(jù)組織為結(jié)構(gòu)化的空間樹的形式，并將每個資源節(jié)點的編碼以及其屬性節(jié)點存儲于數(shù)據(jù)庫中，進行動態(tài)的加載和實時的增刪改查。

所述的封裝成類的格式，具體為：采用JavaBean將數(shù)據(jù)統(tǒng)一封裝成類對象的形式。

所述的通過統(tǒng)一的訪問接口為系統(tǒng)提供查詢服務，具體為：通過封裝成RestFul Web Service的形式統(tǒng)一的訪問接口，利用http協(xié)議為上層應用提供信息查詢服務。

本發(fā)明優(yōu)點：

本發(fā)明提出了一種基于上下文計算的工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知系統(tǒng)，實現(xiàn)了統(tǒng)一編程接口的方式來獲取生產(chǎn)信息，對各類感知器進行軟件抽象，使得其能夠以一種一致、統(tǒng)一的方式來獲取工業(yè)上下文信息，降低各級異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)感知器與實際工業(yè)應用之間的耦合，提高了信息采集模塊的易用性和通用性；采用樹形知識表示的結(jié)構(gòu)對上下文信息進行建模，使上下文信息形成一致性的抽象，能夠與工業(yè)生產(chǎn)中各生產(chǎn)單位的組織結(jié)構(gòu)圖相互映射，提高其通用性和擴展性，同時易于信息的匯總，管理與記錄分析；在此信息模型基礎(chǔ)上構(gòu)造上下文感知中間件，并實現(xiàn)了統(tǒng)一的上下文事件管理接口和上下文信息查詢接口，使得允許在本裝置基礎(chǔ)上，為任何終端提供工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知服務。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種實施例的基于上下文計算的工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明一種實施例的實時生產(chǎn)信息采集模塊結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明一種實施例的實時生產(chǎn)信息組織結(jié)構(gòu)圖；

圖4為本發(fā)明一種實施例的實時生產(chǎn)信息查詢服務模塊示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明一種實施例做進一步說明。

本發(fā)明實施例中，如圖1所示，基于上下文計算的工業(yè)實時生產(chǎn)信息感知系統(tǒng)包括實時生產(chǎn)信息采集模塊、實時生產(chǎn)信息管理模塊、實時生產(chǎn)事件管理模塊和實時生產(chǎn)信息查詢服務模塊；其中，

(1)實時生產(chǎn)信息采集模塊：用于通過統(tǒng)一接口方式對工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中所需設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的上下文信息進行采集和捕獲，對應將工業(yè)生產(chǎn)中廣泛使用的實時數(shù)據(jù)流通過類封裝成統(tǒng)一訪問接口的形式，獲取接口一致化的各類實時數(shù)據(jù)流，為將數(shù)據(jù)持久化提供了采集條件；再將各類實時數(shù)據(jù)流通過統(tǒng)一設(shè)計編碼的方式，將各種不同的數(shù)據(jù)封裝成類的格式(本發(fā)明實施例中，利用JavaBean將數(shù)據(jù)統(tǒng)一封裝成對象的形式)，以唯一的編碼進行區(qū)分，通過列表的形式發(fā)送至實時生產(chǎn)信息管理模塊中；

本發(fā)明實施例中，如圖2所示，所述的實時生產(chǎn)信息采集模塊，包括：實時生產(chǎn)信息預處理器和多個工業(yè)生產(chǎn)信息感知器組成；其中，

實時生產(chǎn)信息預處理器：用于將各類感知器捕獲的粗糙原始數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成實時數(shù)據(jù)流的格式，為后續(xù)的上下文信息存儲、解析和處理提供規(guī)范化數(shù)據(jù)源；

本發(fā)明實施例中，所述的粗糙原始數(shù)據(jù)，包括：原礦品味、NaOH藥劑流量、淀粉藥劑流量、CaO藥劑流量、LKY精選流量、LLKY粗選流量、礦石精品位；

工業(yè)生產(chǎn)信息感知器：是上下文信息準確、實時獲取的最底層實體，用于采集上下文信息，通過統(tǒng)一編程接口，即將統(tǒng)一感知器為類的形式來提供一致的訪問接口，實現(xiàn)對各類異構(gòu)資源的信息捕獲，以降低環(huán)境感知與資源實體之間的耦合度；

目前常見的感知器設(shè)計往往與具體應用緊耦合；隨著應用類型的不同，感知器亦呈現(xiàn)出異構(gòu)、多態(tài)等特性，使得感知器的開發(fā)難以形成統(tǒng)一規(guī)范，降低了其復用度；針對上述問題，本發(fā)明實施例中采用OMG IDL為感知器定制統(tǒng)一的編程接口；

本發(fā)明實施例中，感知器捕獲的環(huán)境資源信息，在類實例化時，讀取和設(shè)置的感知器的信息存儲路徑標識，對感知器生命周期進行控制，并提供當前感知的實體狀態(tài)的查詢服務，獲取感知器的最小感知周期；感知器有主動和被動兩種工作模式；感知器按其工作模式可分為主動型感知器和被動型感知器；在主動模式下，可以對感知器的感知周期及其隸屬監(jiān)聽器進行配置，感知器依據(jù)這些配置將采集的數(shù)據(jù)推送給指定的監(jiān)聽器；在被動模式下，通過調(diào)用被動感知器提供的方法接口獲取上下文信息；

本發(fā)明實施例中，以礦山生產(chǎn)的浮選工序中原礦品位為例，通過感知器的統(tǒng)一接口，設(shè)置以每分鐘為周期對現(xiàn)場的原礦品位數(shù)據(jù)進行采集，也可以通過感知器所開放的主動獲取信息的接口，立即獲取當下原礦品位數(shù)據(jù)，并在實例化時根據(jù)統(tǒng)一設(shè)計的編碼設(shè)定原礦品位數(shù)據(jù)的唯一碼，方便實時生產(chǎn)信息管理模塊對數(shù)據(jù)進行良好的組織；

(2)實時生產(chǎn)信息管理模塊：用于將實時采集的數(shù)據(jù)流存儲于動態(tài)生產(chǎn)信息模型中，根據(jù)各項數(shù)據(jù)的編碼及統(tǒng)一的編碼格式，動態(tài)創(chuàng)建、調(diào)整和維護動態(tài)生產(chǎn)信息模型；還用于將需要持久化的各項數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進行統(tǒng)一的類封裝，轉(zhuǎn)化為對象列表的形式，保存于數(shù)據(jù)庫中，為實時生產(chǎn)信息查詢服務模塊提供歷史數(shù)據(jù)儲備；

本發(fā)明實施例中，依據(jù)信息的時效將其劃分為實時和歷史兩種類型，因此實時生產(chǎn)信息管理模塊主要負責對工業(yè)實時生產(chǎn)信息的實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進行管理，將實時信息存儲于動態(tài)生產(chǎn)信息模型中，該模型是根據(jù)實際的生產(chǎn)組織層級設(shè)計的，利用各項數(shù)據(jù)的唯一編碼，以工序——生產(chǎn)單位的方式組織零散的生產(chǎn)信息數(shù)據(jù)，管理層依據(jù)獲取層收集的數(shù)據(jù)以及每項數(shù)據(jù)的編碼，根據(jù)所設(shè)計的統(tǒng)一編碼格式，動態(tài)創(chuàng)建、調(diào)整和維護該信息模型；而對于需要持久化的歷史信息，管理層則根據(jù)生產(chǎn)信息自身特點和應用需求的不同，將模型中的各項數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進行統(tǒng)一的類封裝，轉(zhuǎn)化為對象列表的形式，將其保存在工業(yè)生產(chǎn)信息庫中，以便為后續(xù)的工業(yè)生產(chǎn)信息查詢模塊提供歷史數(shù)據(jù)儲備；

本發(fā)明實施例中，對于上下文計算采用融合的方式，它是環(huán)境資源服務框架的核心部分，采用基于規(guī)則推理的信息處理機制，實現(xiàn)上下文信息的加工；

本發(fā)明實施例中，上下文融合包括：信息過濾和規(guī)則推理兩個過程，完成了底層上下文由過濾、經(jīng)推理、到聚合為高層上下文的信息處理流程；底層上下文信息即是單個感知器從實時數(shù)據(jù)流中獲得的單一生產(chǎn)信息，是對工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中某一資源或?qū)傩栽谔囟〞r間點上的狀態(tài)描述；這些信息在形式上是離散的，并且在一定程度上存在著不穩(wěn)定性和局限性；因此，上下文過濾作為上下文融合的第一步工作，旨在依托從實際生產(chǎn)中獲得的經(jīng)驗生產(chǎn)數(shù)據(jù)范圍，剔除上述不合理數(shù)據(jù)，以提高信息的準確度；上下文推理操作負責對底層上下文信息進行規(guī)則推理，以消除上下文信息間存在的沖突和錯誤；其主要功能是將底層上下文信息，通過前向規(guī)則推理，得到與上層應用適配度高的上下文信息；這部分功能是由上下文規(guī)則引擎實現(xiàn)的，該引擎包括模式匹配器、議程和執(zhí)行引擎三個模塊，其中，模式匹配器能夠?qū)⒌讓由舷挛暮蜕蠈釉L問請求信息與預定義的規(guī)則進行匹配，同時輸出最優(yōu)的執(zhí)行順序；然后執(zhí)行序列被送入議程，再由執(zhí)行引擎完成底層上下文的信息聚合，最終得到更有價值的高層上下文；

本發(fā)明實施例中，實時的生產(chǎn)信息感知是通過實時生產(chǎn)信息采集模塊中的各類感知器獲取各級生產(chǎn)單位在實際生產(chǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，同時對于每項生產(chǎn)數(shù)據(jù)加入相應的描述，例如生產(chǎn)數(shù)據(jù)的單位，合理數(shù)據(jù)范圍，各級別報警閾值和對應報警信息，這些信息是從實際生產(chǎn)中獲得的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，按照<K，V>鍵值對的方式，對應每條數(shù)據(jù)的唯一編碼，為了能夠隨時擴充而存儲在數(shù)據(jù)庫中，擴充了整個數(shù)據(jù)模型動態(tài)的對于實際生產(chǎn)的描述能力；按照生產(chǎn)層級以廣義知識樹的方式，將各項數(shù)據(jù)按照實際的生產(chǎn)層級映射組織成空間樹的形式，構(gòu)建動態(tài)生產(chǎn)信息模型，采用推、拉雙模式獲取生產(chǎn)環(huán)境信息；

本發(fā)明實施例中，以礦山浮選工序為例，可組織數(shù)據(jù)如圖3所示；其中，信息模型由資源節(jié)點和屬性節(jié)點兩類節(jié)點組成：圖中的圓形節(jié)點為上下文資源節(jié)點，即對應上層每個感知器獲取的數(shù)據(jù)，采用鍵值對法對資源節(jié)點的具體屬性信息進行描述；每個資源節(jié)點，可具有多個子資源節(jié)點或多個屬性節(jié)點，這些子節(jié)點的名稱是唯一的。

在上下文信息樹中，資源節(jié)點主要起著資源組織的作用，資源節(jié)點本身并沒有屬性信息，其信息是通過其子屬性結(jié)節(jié)來描述的；圖中的方形節(jié)點為上下文屬性節(jié)點，屬性節(jié)點隸屬于其父資源節(jié)點，用來描述具體的浮選工藝生產(chǎn)數(shù)據(jù)，每個屬性節(jié)點以鍵值對法描述其父資源節(jié)點的具體信息，用來描述具體的浮選工藝生產(chǎn)數(shù)據(jù)，例如原礦品位，精礦品位，系統(tǒng)回路1A的NaOH流量等；全樹是以實際的生產(chǎn)組織結(jié)構(gòu)來構(gòu)建的，在浮選工藝上，有原礦品位，精礦品位等資源節(jié)點，每個節(jié)點下屬對應的屬性；在浮選工藝之下還有系統(tǒng)回路1A等子生產(chǎn)單位，其下也有所屬的資源節(jié)點如NaOH流量，CaO流量，淀粉流量等等，用下級的屬性節(jié)點來描述各個資源的上下文狀態(tài)。

本發(fā)明實施例中，上下文信息元素采用類URI(Uniform Resource Identifier)的表示方式，來定義任意的資源、資源的屬性、或者資源的子資源、子屬性等，每個URI是與統(tǒng)一的編碼格式對應的，通過編碼來描述節(jié)點之間的層級關(guān)系，以保證每個節(jié)點的路徑是唯一表示的；

本發(fā)明實施例中，對于歷史數(shù)據(jù)的持久化，是通過按照一定的頻率將整個信息數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫里實現(xiàn)的，將每一個資源節(jié)點統(tǒng)一成一種類對象，將該時刻節(jié)點的狀態(tài)和在空間樹中的父子關(guān)系都存儲在一個對象，其中保存該資源節(jié)點所有的屬性節(jié)點，全樹的節(jié)點以列表的形式保存，可以通過路徑的映射還原信息樹，重現(xiàn)當時的生產(chǎn)信息狀態(tài)。

(3)實時生產(chǎn)事件管理模塊：用于對動態(tài)生產(chǎn)信息模型中的事件進行識別和管理，采用動態(tài)生產(chǎn)信息模型監(jiān)控實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，當生產(chǎn)數(shù)據(jù)發(fā)生異常變化時，則在時間區(qū)域中形成由多個異常生產(chǎn)事件所構(gòu)成的復合事件集合，并將此時的動態(tài)生產(chǎn)信息模型封裝成一個類對象，發(fā)送至報警系統(tǒng)中提示工作人員；

實時生產(chǎn)信息事件具有高復雜性和強時效性的特點：一方面，實時生產(chǎn)環(huán)境的繁雜多變，使得實時生產(chǎn)信息事件也愈加復雜；另一方面，實時生產(chǎn)環(huán)境具有很強的時效性，故實時生產(chǎn)信息事件處理的實時性要求亦很高。從實際的工業(yè)生產(chǎn)應用角度來講，單個實時生產(chǎn)信息事件的意義并不大，更值得關(guān)注的是多個實時生產(chǎn)信息事件的組合發(fā)生，即那些高復雜性實時生產(chǎn)信息事件；實時生產(chǎn)信息事件描述了實時生產(chǎn)信息的變更過程，依據(jù)其是否可拆分定義為原子事件和復合事件；

實時生產(chǎn)信息事件發(fā)生期指明了實時生產(chǎn)信息事件所持續(xù)作用的時間區(qū)間，由時間軸上有限個時間區(qū)間組成，即D(e)＝{D₁(e)，D₂(e)，...，D_n(e)}(n≥1)，n表示時間區(qū)間的個數(shù)；對于任一時間區(qū)間D_i(e)∈D(e)(1≤i≤n)，均為一個連續(xù)的時間區(qū)間；區(qū)間的左端點為開始時間B，右端點為終止時間E，即D_i(e)＝[B_i(e)，E_i(e)]；可知，當n＝1時，多為原子事件；當n＞1時，多為復合實時生產(chǎn)信息事件；

本發(fā)明實施例中，以圖3樹中的NaOH為例，當獲取的數(shù)值處于該屬性節(jié)點的閾值之外時，就觸發(fā)了一個實際的生產(chǎn)事件，使對應的報警狀態(tài)的改變；如果其他的生產(chǎn)信息也有類似情形，繼而就觸發(fā)了一個復合的浮選工序生產(chǎn)事件的發(fā)生，系統(tǒng)就會將此時的生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)，即管理模塊中的空間樹模型的全部狀態(tài)封裝成一個類對象，通過JSON串向生產(chǎn)人員或者其他系統(tǒng)通過RestFul Web Service的方式進行提交，以對事件做出合理的響應。

(4)實時生產(chǎn)信息查詢服務模塊：用于采用同步請求和異步通知相結(jié)合的信息互補查詢服務模式，通過封裝成RestFul Web Service的形式統(tǒng)一的訪問接口，利用http協(xié)議為上層應用提供信息查詢服務；

本發(fā)明實施例中，如圖4所示，同步請求訪問模式是指，通過實時生產(chǎn)信息管理模塊對底層實時生產(chǎn)信息采集模塊所采集到的信息進行聚合，將其加工成為滿足上層應用需求的高層生產(chǎn)信息，以提供即時的實時生產(chǎn)信息查詢服務，為了系統(tǒng)的開放性，實現(xiàn)了一個RestFul Web Service，按照一定的時間周期，將當前生產(chǎn)環(huán)境信息，即管理模塊中的空間樹模型的全部狀態(tài)封裝成一個類對象，通過JSON串對外部提供同步信息查詢服務。而異步請求訪問模式則是指通過生產(chǎn)信息監(jiān)聽器注冊需要獲取的資源信息標識及其觸發(fā)事件類型，以信息訂閱方式滿足高層應用的生產(chǎn)信息查詢請求，同樣實現(xiàn)了一個RestFul Web Service，按照其他用戶或系統(tǒng)的請求，將當前生產(chǎn)環(huán)境信息，即管理模塊中的空間樹模型的全部狀態(tài)封裝成一個類對象，通過JSON串對外部提供同步信息查詢服務。異步訪問模式的優(yōu)勢在于，借助該裝置實現(xiàn)了工業(yè)實時生產(chǎn)信息交互雙方在時間維度和控制層面上的解耦，非常適合于在分布式環(huán)境中提供工業(yè)生產(chǎn)信息查詢服務；

在之前所提的事例中，浮選工序的生產(chǎn)信息周期性發(fā)布、查詢和生產(chǎn)事件的觸發(fā)查詢就是查詢服務的集中體現(xiàn)。