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✨作者主页：IT毕设梦工厂✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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一、前言

随着工业化进程的加速和信息化技术的广泛应用，生产大数据平台的建设成为了制造业转型的关键。基于大数据的生产大数据平台，旨在通过数据驱动的决策，提升生产效率，优化资源配置，增强企业的竞争力。本课题源于此背景，旨在构建一个便捷、可靠、实时的生产大数据平台，以满足现代制造业的需求。

尽管现有的生产管理系统在一定程度上可以实现生产统计、生产批次进度管理和生产线作业进度管理等功能，但它们往往存在一些问题。例如，对数据的处理和分析不够准确，无法提供实时的生产信息；系统之间的数据交互不流畅，导致信息孤岛现象严重；另外，缺乏对异常情况的及时处理机制，使得生产过程中的问题无法得到及时解决。这些问题都迫切需要一个更加完善、更加智能的生产大数据平台来解决。

本课题旨在构建一个基于大数据的生产大数据平台，旨在实现以下目标：
提高生产统计的准确性和实时性，为管理层提供可靠的决策依据；
实现生产批次进度和生产线作业进度的实时监控，提高生产效率；
通过对生产数据的分析和挖掘，发现生产过程中的潜在问题，预防和减少生产事故的发生；
提供一个统一的、可扩展的数据管理平台，以实现生产数据的共享和交互。

本课题的研究意义在于通过构建一个基于大数据的生产大数据平台，实现对生产过程的全局把控和精细化管理。这不仅可以提高生产效率，降低生产成本，还可以提高企业的竞争力，推动制造业的数字化转型。同时，该平台也可以为管理层提供更加准确的生产数据分析结果，帮助其制定更加科学、合理的决策。此外，该平台还可以为生产线工人提供更加便捷、实时的生产信息，帮助他们更好地了解和掌握生产进度和生产状况。本课题的研究成果将有助于推动工业4.0的实施和发展。

二、开发环境

• 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
• 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
• 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

• 生产大数据平台界面展示：
  
  
  
  

四、部分代码设计

• 大数据项目实战-代码参考：

def sqliteObject_to_list_h(cur, SQLsatement):hxy = cur.execute(SQLsatement)cmy = []for i in hxy:temp1 = []for ii in i:temp1.append(ii)cmy.append(temp1)return cmydef sqliteObject_to_list_s(cur, r, SQLsatement):hxy = cur.execute(SQLsatement)cmy = []for i in range(r):cmy.append([])for i in hxy:num = 0for ii in i:cmy[num].append(ii)num = num + 1return cmydef sqliteObject_to_list_a(cur, SQLsatement):hxy = cur.execute(SQLsatement)cmy = []for i in hxy:cmy.append(i[0])return cmydef sqliteObject_to_list_n(cur, SQLsatement):hxy = cur.execute(SQLsatement)cmy = ''for i in hxy:cmy = i[0]return cmydef db_open():con = sqlite3.connect(DATABASE_PATH)cur = con.cursor()return con, curdef db_close(con, cur):cur.close()con.close()

def parse1(time):start_time = time[0:10]stop_time = time[10:]table = zfh(start_time, stop_time)time = [start_time, stop_time]return render_template('down_and_fault/parse/template_parse.html', time=time, table=table)@_parse.route('/parse/ajax', methods=['POST'])
def parse2():start_time = request.form['start']stop_time = request.form['stop']table = zfh(start_time, stop_time)return render_template('down_and_fault/parse/parse.html', table=table)def zfh(start_time, stop_time):con, cur = db_open()# 日期范围限制hxy_r = f'''日期 >= "{start_time}" and 日期 <= "{stop_time}"'''# 返回日期横坐标数组time = sqliteObject_to_list_a(cur, f'''select distinct 日期 from parse where {hxy_r}''')# 返回机组数据crew = sqliteObject_to_list_a(cur, f'''select distinct 机组 from parse where {hxy_r}''')# 表格内容顺序，机组编号，成材率，人均吨钢，吨电耗，单位产量，吨备件table = sqliteObject_to_list_h(cur, f'''select 机组,ifnull(ROUND(sum(正品)/sum(原料),2),''),ifnull(ROUND(sum(正品)/sum(人数),2),''),ifnull(ROUND(sum(耗电)/sum(正品),2),''),ifnull(ROUND(sum(正品)/sum(开机),2),''),ifnull(ROUND(sum(备件金额)/sum(正品),2),'')from parse2where {hxy_r}GROUP BY 机组''')# # 图表内容顺序 人均吨钢，吨电耗，单位产量 吨备件和成材率不显示趋势，直接看最上面的总量即可# # 图表的title文字,同时也可用于搜索# pic_name = ['人均吨钢', '吨电耗', '单位产量']# for i in pic_name:#     temp = sqliteObject_to_list_h(cur, f'''#     select 机组,{i}#     from parse1#     where {hxy_r}#     GROUP BY 机组# ''')###### hxy1 = sqliteObject_to_list_h(cur, f'''#     select 机组,ROUND(sum(人均吨钢),2),ROUND(sum(吨电耗),2),ROUND(sum(单位产量),2),ROUND(sum(吨备件),2)#     from parse1#     where {hxy_r}#     GROUP BY 机组# ''')## hxy2 = sqliteObject_to_list_a(cur, f'''#     select 机组,ROUND(sum(正品)/sum(原料),2)#     from parse#     where {hxy_r}#     GROUP BY 机组# ''')# 每日趋势区域db_close(con, cur)return table

五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-生产大数据平台-论文参考：
  

六、系统视频

生产大数据平台-项目视频：

结语

大数据毕业设计选题推荐-生产大数据平台-Hadoop-Spark-Hive
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