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  • 地理信息系统有哪些功能?

    千次阅读 2013-01-28 23:06:58
     作为以地理信息为处理与分析对象的系统,地理信息系统的基本功能需求包括以下几类.  (1)位置,即地理要素的空间定位问题。位置主要由坐标来表示,也可以用地名、邮政编码等其他形式来表达。  (2)条件,即符合...

    1.基本功能需求

        作为以地理信息为处理与分析对象的系统,地理信息系统的基本功能需求包括以下几类.
        (1)位置,即地理要素的空间定位问题。位置主要由坐标来表示,也可以用地名、邮政编码等其他形式来表达。
        (2)条件,即符合某些指定条件的地理要素的查找问题。例如,某地点指定范围内的加油站有哪些,面积大于指定数量的绿地有哪些等问题。
        (3)模拟,即给定一定的条件,某个地方会发生什么样的问题。此功能的实现需要借助地理信息系统中的应用分析模型来模拟解决。

    2.地理信息系统的基本功能

    地理信息系统的基本功能包括以下几个方面。

    (1).数据采集、处理、存储与编辑

        数据采集是地理信息系统获取数据的过程,数据采集要求保证GIS数据库中的数据在内容与空间上的完整性、正确性和逻辑一致性。在目前的技术条件下,地理信息
    系统的数据采集工作所花费的经费常常占到整个系统建设投资的70%甚至更多,而且在短时间内这种态势不会有明显的改变。究其原因,主要是因为地理信息系统的数据不同于一般的管理信息系统中的数据,它除了具有属性数据外,还包含有常以图形方式显示的空间数据以及复杂度极高的关系数据,而目前使用扫描仪将纸质地图扫描成图像文件后,计算机无法从栅格式的图像文件中完全正确地分辨出地面地物,更无法完全自动正确地判断地物之间的拓扑关系,因此这两部分数据的采集目前还不能完全以机器自动化的形式完成,在大多数情况下需要人工进行操作,工作量极大。常见的数据采集方式有屏幕扫描数字化、手扶跟踪数字仪数字化、遥感数据成图等方式,无论采取哪一种方式,地面地物的正确识别、地物之间拓扑关系的判断,都需要人工进行干预。要想完全解决这一问题,需要人工智能、模式识别等多学科的综合长足发展。正因为数据采集目前花费了巨大的经济和时间,因此如何提高数据采集的自动化以及自动化采集的精度问题是目前地理信息系统一个重要的技术关键点。
       数据处理包括数据的格式化、转换等工作。因为地理信息系统的数据来源多样化,数据采集的方式也多样,因此,地理信息系统的数据在采集完后常要按照系统的设计标准进
    行格式化和相应的转换。例如,投影系的统一、比例尺的统一、栅格数据与矢量数据的转换等。在有些时候,还需要根据系统设计标准对数据的平滑度、数据的精度进行统一处理。同时,随着地理信息的重要性越来越突出,人们对于地理信息的需求量也越来越大,这就涉及一个数据格式标准的问题。要想建设全国乃至于全球范围内的数据共建共享,必须要建立一个统一的数据标准,一旦建立了统一的数据标准,数据转化与处理工作就显得十分重要了。

        数据存储是将系统所需的地理空间数据进行保存的过程,也是建立地理信息系统数据库的关键步骤,涉及空间数据和属性数据的组织问题.数据存储过程中最为关键的问题是如何将空间数据和属性数据融合为一体。大多现行系统采用关IIft法来进行存储,即将两者分开存储,然后通过共同的标识码来连接。这种方法比较容易操作,缺点是数据的定义和操作被分开,无法有效记录地物在时间上的变化属性。数据存储之后不是一劳永逸的,随着客观地理信息的变化以及用户的不同需求,还需要对已经采集、处理和存储的数据进行必要的编辑。所谓数据编辑,即是根据客观地理信息的变化或用户的需求对地理信息数据进行加工和修改,包括空间数据和属性数据的修改,地理信息系统软件都提供了数据编辑功能。属性数据可以通过系统提供的数据修改接口进行修改,并更新属性数据库:空间数据的修改有两种方式,一种是直接在矢ht化的地图上修改,另一种是通过数据修改接口在空间数据库中修改相关地物对象的存储信息,再根据修改后的空间信息刷新矢量地图。

    (2).查询、统计和计算

        查询、统计和计算功能是地理信息系统最基本的分析功能。地理信息系统的查询功能主要表现为两个方面,即图查属性和属性查图功能。所谓图查属性功能指的是根据图上的地物来查找相关的属性,属性查图功能指的是根据给定的属性条件来查找图上的相关地物。统计和计算功能是地理信息系统利用存储的地理信息数据根据设定的条件进行地物以及相关属性的统计和计算,并能够提供图示、报表或专题图等多种形式的结果。查询、统计和计算功能是地理信息系统最为基本也是最常用的功能,一般地理信息系统桌面软件都能提供这几种功能。如果是二次开发的单机或网络地理信息系统,则要求开发者在开发过程中,利用地理信息系统组件开发工具提供的相关函数进行相关功能的开发,通过开发生成的软件界面上的相关控件来为用户提供相关服务。

    (3).空间分析

        空间分析功能是地理信息系统的核心功能,也是地理信息系统与其他计算机信息系统的根本区别。空间分析是指在地理空间数据和应用分析模型的支持下,对地理空间特征进
    行分析和运算,从而能够解决涉及空间分布的实际问题,为人们的决策提供支持。常见的空间分析有叠加分析、缓冲区分析等。例如,投资者为超市等服务设施的选址问题,可以根据超市等服务设施的服务半径来确定服务的空间范围,从而根据最有利的范围来确定范围中心,进而确定服务设施的选址问题;又比如公交站点和公交线路的设置问题,可以根据公交站点的缓冲区和人口居住与工作的面状区域进行叠加分析来确定相关站点和线路的设置问题。总之,空间分析功能是地理信息系统功能的一个集中体现点。

    (4).显示

        地理信息系统应能够为用户提供多种形式的信息显示服务,既包括内容表达的多样性,也包括显示方式的多样性。内容表达的多样性表现在可以用地图、报表、报告等多种形式来显示结果,显示方式的多样性表现在可以由计算机屏幕显示,也可以通过打印机或绘图仪进行地图输出,为达到这个功能,地理信息系统应提供易用的、人机交互式的制图环境。随着技术的不断进步,尤其是虚拟现实等新技术的发展,地理信息系统的显示功能也越来越强大,由过去静态的、平面的显示方式向动态的、三维乃至于更多维数的显示方式转变。






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  •  单体架构也称之为单体系统或者是单体应用。就是一种把系统中所有的功能、模块耦合在一个应用中的架构方式。  单体架构特点:打包成一个独立的单元(导成一个唯一的jar包或者是war包),会一个进程的方式来运行。 ...

    1、单体架构

    介绍:

    单体架构也称之为单体系统或者是单体应用。就是一种把系统中所有的功能、模块耦合在一个应用中的架构方式。
      单体架构特点:打包成一个独立的单元(导成一个唯一的jar包或者是war包),会一个进程的方式来运行。
    单体架构的优点、缺点

    优点:

    项目易于管理
      部署简单

    缺点:

    测试成本高
      可伸缩性差
      可靠性差
      迭代困难
      跨语言程度差
      团队协作难

    2、MVC架构

    MVC架构特点:

    MVC是模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)3个单词的缩写。 下面我们从这3个方面来讲解MVC中的三个要素。
      Model是指数据模型,是对客观事物的抽象。 如一篇博客文章,我们可能会以一个Post类来表示,那么,这个Post类就是数据对象。 同时,博客文章还有一些业务逻辑,如发布、回收、评论等,这一般表现为类的方法,这也是model的内容和范畴。 对于Model,主要是数据、业务逻辑和业务规则。相对而言,这是MVC中比较稳定的部分,一般成品后不会改变。 开发初期的最重要任务,主要也是实现Model的部分。这一部分写得好,后面就可以改得少,开发起来就快。
      View是指视图,也就是呈现给用户的一个界面,是model的具体表现形式,也是收集用户输入的地方。 如你在某个博客上看到的某一篇文章,就是某个Post类的表现形式。 View的目的在于提供与用户交互的界面。换句话说,对于用户而言,只有View是可见的、可操作的。 事实上也是如此,你不会让用户看到Model,更不会让他直接操作Model。 你只会让用户看到你想让他看的内容。 这就是View要做的事,他往往是MVC中变化频繁的部分,也是客户经常要求改来改去的地方。 今天你可能会以一种形式来展示你的博文,明天可能就变成别的表现形式了。
      Contorller指的是控制器,主要负责与model和view打交道。 换句话说,model和view之间一般不直接打交道,他们老死不相往来。view中不会对model作任何操作, model不会输出任何用于表现的东西,如HTML代码等。这俩甩手不干了,那总得有人来干吧,只能Controller上了。 Contorller用于决定使用哪些Model,对Model执行什么操作,为视图准备哪些数据,是MVC中沟通的桥梁。
    MVC架构优缺点

    优点:

    各施其职,互不干涉。
      在MVC模式中,三个层各施其职,所以如果一旦哪一层的需求发生了变化,就只需要更改相应的层中的代码而不会影响到其它层中的代码。
      有利于开发中的分工。
      在MVC模式中,由于按层把系统分开,那么就能更好的实现开发中的分工。网页设计人员可以进行开发视图层中的JSP,对业务熟悉的开发人员可开发业务层,而其它开发人员可开发控制层。
      有利于组件的重用。
      分层后更有利于组件的重用。如控制层可独立成一个能用的组件,视图层也可做成通用的操作界面。

    缺点:

    增加了系统结构和实现的复杂性。
      视图与控制器间的过于紧密的连接。
      视图对模型数据的低效率访问。

    3、面向服务架构(SOA)

    介绍:

    面向服务的架构(SOA)是一个组件模型,它将应用程序拆分成不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口是采用中立的方式进行定义的,它应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。这使得构建在各种各样的系统中的服务可以以一种统一和通用的方式进行交互。

    面向服务架构特点:

    系统是由多个服务构成
      每个服务可以单独独立部署
      每个服务之间是松耦合的。服务内部是高内聚的,外部是低耦合的。高内聚就是每个服务只关注完成一个功能。
      服务的优点、缺点

    优点:

    测试容易
      可伸缩性强
      可靠性强
      跨语言程度会更加灵活
      团队协作容易
      系统迭代容易

    缺点:

    运维成本过高,部署数量较多
      接口兼容多版本
      分布式系统的复杂性
      分布式事务

    4、微服务架构

    介绍:

    SOA和微服务的区别:

    这个简单说的话区别并不大,根据时间线的来区分,SOA出现时间是比微服务要早的,微服务也可以是说更加细腻化的SOA,如果说SOA是粗粒度的划分,那么微服务的划分的粒度更小,更加精确,SOA可以说是有多个微服务组成。(个人理解)

    系统是由多个服务构成
      每个服务可以单独独立部署
      每个服务之间是松耦合的。服务内部是高内聚的,外部是低耦合的。高内聚就是每个服务只关注完成一个功能。
      服务的优点、缺点

    优点:

    测试容易
      可伸缩性强
      可靠性强
      跨语言程度会更加灵活
      团队协作容易
      系统迭代容易

    缺点:

    运维成本过高,部署数量较多
      接口兼容多版本
      分布式系统的复杂性
      分布式事务

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  • 002仓储物流自动化系统常见哪些设备? 上次解释“001什么是仓储物流自动化”知道了一个仓储物流中心里要实现系统的自动化,里边是由各种设备互相配合而完成的。那在仓储物流中心里常见有哪些设备呢? 直接...

    002仓储物流自动化系统常见哪些设备?

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    上次解释“001什么是仓储物流自动化”知道了一个仓储物流中心里要实现系统的自动化,里边是由各种设备互相配合而完成的。那在仓储物流中心里常见的有哪些设备呢?

    在这里插入图片描述


    直接把一本设备产品手册直接粘上来会让人失去兴趣,我们换个思路。假设在一个50年前的零件厂,厂内工作人员张建国开始他一天的工作。看看他在厂内的仓储物流相关工作我们来看看现在有什么先进的自动化设备能来帮助他。

    场景1:原料收货

    原料公司送来一卡车的原料,门卫处房登记车辆信息,司机签字后随着厂内车辆调度员将货车开到空闲的月台。张建国看到车辆后,准备从卡车上卸货。

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    现代技术改造:

    卡车进入厂区大门时,卡车上的车牌被安装在门口的摄像头自动捕捉并识别,车牌车辆信息与系统提前预存的车辆信息进行比对。司机随着卡车路过登记办公室,司机在车里漏出面部,人脸摄像头扫描司机面部无误后驶入月台。司机不下车,门卫不出屋。全部信息自动记录在数据库。

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    多处月台正在装卸货车辆,每个月台占用情况和车辆位置都并信息化到计算机信息系统里,厂内月台调度系统, 调度系统分析判断并分配刚进入厂区的车辆一个月台,根据信息提示板,司机直接开往指定的月台处。

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    自动化设备:
    智能摄像头,车辆调度系统

    关键词
    人脸识别,车牌识别,月台车辆调度系统

    变化
    车辆、人员等被无人信息化,车辆调度无人化。

    延伸
    无人驾驶车辆的未来普及,可以使货物的交接有更多的可能性,基于大数据的人工智能技术可以提前预测需要预定的原料从而提前远程调度原料在原料厂的车辆运输。

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    场景2:车辆卸货

    卡车里的原料有两大类规格,一类是箱子,一类是整托盘的原料垛。张建国打开卷帘门,启动了培训1个月的叉车,开入车厢内叉起托盘,将托盘放到卷帘门内的地板上。张建国清点托盘数量,开始搬取车厢内的箱子到空托盘上,再由叉车搬到厂内,张建国清点箱子无误后与司机办理交接清单,签字后,张建国关闭卷帘门,司机驾驶卡车离开月台。

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    现代技术改造:
    卡车停位到月台固定位置后被到位传感器检测到,系统自动启动卷帘门,厂内叉车AGV启动并自动跑到车厢内,AGV扫描环境并完成托盘的自动叉取并托运到厂内指定地板上。多台AGV连续作业,将车厢内托盘全部搬完。

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    AGV离开月台,厂内可伸缩皮带被启动,一致延伸到卡车车厢内,皮带末端的夹抱机器人自动识别箱子的位置并抓取到伸缩皮带的入口端,箱子被伸缩皮带机连续输送到厂内的码垛区,码垛机器人抓取起箱子并分类码垛到不同的托盘上。托盘信息和数量被AGV自动读取和点数,箱子的信息和数量被输送机自动读取和点数。所有信息被自动记录到数据库系统里。

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    完成所有的货物的卸货后,系统控制皮带输送机收回,调度AGV回到厂内原位,卷帘门自动关闭。卸货业务完成,系统将电子交接单自动发送给司机和原料公司。卡车离开厂区。

    自动化设备:
    叉车,自动导引小车AGV,可伸缩皮带,自动码垛机器人

    关键词:
    AGV自动卸货,条码信息跟踪,自动码垛

    变化:
    整个货物的卸货和业务交接过程被设备代替,完全无人化

    延伸:
    月台区来的所有不同规格的货物单元都配有物联网载体芯片,比如RFID或ESim,再交接的时候可以瞬间完成批量信息录入和货物快速清点。

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    场景3:大宗货物入库
    物资需要入库,厂内物资主要由两大类规格进行存储,一种是箱子为单位的,一种是以托盘为单位的。托盘类的为大宗货物,货物较多,厂内的仓库面积不小,张建国要找到合适的位置把托盘货物放到仓库内的货架格子里。在仓库里货架分了片并编了位置号,张建国去仓库记录本里找到几处空货格所在的位置,然后将要入库的托盘用叉车一一搬到对应位置的货格上并做好记录更新了仓库记录本。货物较多,费了一些时间。

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    现代技术改造:
    厂内的托盘物资较多,托盘高架立体仓库,能充分利用高度空间,节省占地面积。托盘立体库高度有20米,自动立体库有高架货架和高速堆垛机组成。仓库内完全由设备构成,无需人的进入。张建国将托盘放到仓库门口处的入口输送机上,按下按钮,托盘被自动带入立体仓库完成无人存储。十几分钟后所有托盘物资全部被堆垛机送到高架货架上。托盘上的条码和RFID编码信息被系统自动读取,后台的数据库提前给要入库的托盘分配存储位置,完成自动存储。整个过程张建国只负责将托盘放到仓库门口的输送机上,仓库管理软件WMS全程记录所有工作信息和库位信息。

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    自动化设备:
    高架货架、堆垛机、托盘输送机

    关键词:
    无人仓库、堆垛机、AS/RS,高位托盘货架

    变化:
    无需人为找空货位,无需人为将托盘叉到货架上,无需人工记账和仓库记账更新

    延伸:
    仓库入口输送机的托盘可以由其他工作区域的自动搬运机器人直接搬运过来,实现仓库内外交接和仓库内部存储的全部自动化。

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    场景4:拣选类货物出入库
    厂内有一类零件货物是用塑料箱子盛放的,这类零件种类繁多,出库和入库比较频繁。每次出来的箱子里只拿几个零件出来,然后剩下的再放回到仓库里。由于需要的零件是随机和动态的,通常情况下一个小时要出入库500多箱,张建国和他的同事忙的不亦乐乎。厂内每一个小时就给张建国送来一个零件出库单,张建国拿着单子拆开分组给另外的同事。他们首先把需要的零件所在箱子和所在位置查出来,一个个找到箱子所在货架的位置,并按照单子里的数量将正确的零件拿出来并放到身后提前准备好的空箱子,连续行走在仓库里,直至把所有的零件都拿出来。由于货架里的零件被拿走,张建国还需要在每次完成零件拣选后还要讲零件库里的库位和箱子信息更新一遍。一个小时后新的零件出库任务送给张建国……

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    现代技术改造:
    每小时需要出库大量的料箱,并且出库的料箱被拣选零件后剩下的要再次回到仓库内,这种吞吐量大的系统可以轻松被多层shuttle和货到机器人系统轻松应对。配合shuttle的货架可以做到20米高,充分利用高度空间进行存储。零件拣选出库订单发到自动shuttle系统后,系统自动拆分订单并检索出各个零件所在的料箱和在货架的位置。系统自动下发指令给多台shuttle,料箱被shuttle从货架里高速拖出来并放置于出库的输送机上。出库后的料箱被传送到拣选机器人工作位处。机器人上方装有3D视觉摄像头,到位后的料箱被拍照后并将位于箱子内部的各个零件的3D位置和姿态识别出来后告知机器人,机器人精确的抓取零件到空料箱里。机器人对每个零件的抓取数量由出库订单给定的数量一致。要出库的零件料箱源源不断从shuttle系统里自动出库到机器人抓取站台,拣选工作全部无人干预且快速完成。

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    自动化设备:
    shuttle、穿梭货架、3D视觉识别系统,拣选机器人,多层升降机

    关键词:
    多层穿梭车系统、拣选机器人,3D视觉识别,货到机器人

    变化:
    订单自动拆分,系统自动定位料箱、系统自动出库料箱,系统信息自动跟踪和更新,零件从料箱里自动被拣选

    延伸:
    多层shuttle仓库可以与上下游自动完成对接,比如用输送机即可完成。shuttle系统可以打通几层楼板作为一个整体自动化拣选仓库。

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    场景5:工位之间搬运

    厂内有几大工作片区,张建国每天需要在这几个工作片区不断的搬运货物来支持工厂的正常生产和出货销售。每天厂内原料加工的是以托盘为单位来搬运到车间各加工工位的,早上车间会批量消耗原料,张建国会在早上驾驶叉车批量的把托盘运输到车间,每个工位的数量由工位负责人提出,各个工位消耗的托盘数和送达时间张建国都自己详细记录在工作流水簿里。厂内还有一批零件箱也需要搬运到加工中心各工位处,每天的生产订单有变化,零件箱要搬运的数量和时间没有什么固定规律,加工中心隔三差五的联系张建国让他搬几项指定的零件箱到加工中心。零件箱种类很多,张建国要花费一些时间找到这些零件箱再分批送到加工中心不同工位上。
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    现代技术改造:
    原料托盘较重,厂内配置多台背驮式AGV自动搬起托盘到车间各个工位。每个工位都配有呼叫器,可以随时呼叫要几盘原料托盘。呼叫请求自动发送给AGV调度系统,AGV响应调度系统按照数量和呼叫任务进行精确的托盘搬运。AGV会把原料托盘直接搬运到工位旁边。整个过程系统会自动记录,包括托盘的物料信息、去向和数量等。
    料箱的需求比较随机且数量不定,料箱拣选仓库与加工中心的各个工位通过高空输送机连接在一起,可以循环连续输送。加工中心各工位根据当前生产需要,在工位旁边的触摸屏上下达需要的零件种类和数量,高空输送机将仓库内出来的零件料箱传输到对应的工位终端输送机上。料箱出库时的条码等信息被读取,整个过程被实时跟踪。料箱被自动无误的传到目的地。

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    自动化设备
    背驼式AGV,高空输送机关键词:背驼式AGV,连续输送

    变化:
    工位发出需要托盘和料箱后,系统会自动响应,通过不同的智能搬运设备将需要的物料单元搬运到呼叫工位处。搬运的货物来源和过程都有系统自动记录和更新,全程无需人的参与。

    延伸:
    各个工位的加工机器如果本身可以发出物料需求,则可以与搬运系统进行信号对接,打通整个生产过程的自动化壁垒。

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    场景6:配盘发货
    工厂的客户有很多,除了有大宗的订单外也有零散的订单。大宗的订单都是已托盘为单位。张建国接到销售配送订单后,根据不同的客户和预约好的提货时间,提前1个小时到仓库把要发货的整托盘取出放到月台附近的代发货区。需要根据订单表查点正确数量的托盘,并一一把托盘用叉车叉取过来,同时手动做好记录等待发货。对于零散的订单要麻烦一些,张建国先算好需要几个托盘,因为需要从托盘上拆零后组成一个订单,麻烦的情况下,一个点单需要从好几个不同种类的托盘上进行拆零,然后再重新配盘到一起,最后再放到待发货区。张建国需要记录好从哪个托盘上拿了几个箱子下来,这些托盘变成了特殊的非整托盘,日后的管理上要格外注意。

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    现代技术改造:
    已托盘为单位的订单被系统接收到后,自动仓库按照先入先出的顺序将需要的货物托盘以所需要的数量完成出库,随后由自动托盘搬运机器人搬运到发货暂存区。发货暂存区由多条重力式辊道组成,每条辊道上存放一个订单的托盘。托盘搬运机器人把各自订单对应的托盘物资按顺序放到分配好的辊道上。卡车到月台后,可以直接把从所属辊道上的托盘全部搬运到卡车上。托盘由于重力作用一直会流动到辊道的末端。

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    需要拆零的订单也有系统自动完成,首先从仓库自动搬运出所需要的正确整托盘到机器人拆零区,机器人按照订单从整托盘上拣去正确数量的物品箱到空托盘上,空托盘由自动拆盘机来及时提供。机器人完成订单拆零工作后,搬运机器人将配好盘的托盘运输到待发货区。原始托盘被搬运和存储到仓库中。整个过程都有信息跟踪和数据库更新。

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    自动化设备
    重力式辊道、托盘搬运机器人,配盘机器人,空托盘拆盘机

    **关键词:**自动搬运、重力式托盘缓存、自动配盘机器人

    变化:
    不管是整托盘或者拆零配盘作业,数据流和工作流全部由自动机器完成

    延伸:
    仓库出库区域可以和发货准备区域作为一体。


    物流自动化里的设备种类非常多,不同的行业有不同的需求,不同的仓储物流中心有自己不同的业务流程。以上只构思了一种简单模式下的应用场景,设备千千万,不用的应用场合选择集成不同的系统以达到最优。以后有机会再介绍一些别的设备。


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  • 性能测试常见指标有哪些

    千次阅读 多人点赞 2020-03-10 17:50:44
    系统性能指标 资源性能指标 中间件指标 数据库指标 稳定性指标 可扩展性指标 可靠性指标 2、系统性能指标 响应时间 系统处理能力 吞吐量 并发用户数 错误率 2.1 响应时间 Response Time 简称RT,是指系统对请求作出...

    1、性能指标分类
    系统性能指标
    资源性能指标
    中间件指标
    数据库指标
    稳定性指标
    可扩展性指标
    可靠性指标

    2、系统性能指标
    响应时间
    系统处理能力
    吞吐量
    并发用户数
    错误率

    2.1 响应时间
    Response Time 简称RT,是指系统对请求作出响应的时间(处理请求的时间);
    不同的功能的响应时间也不尽相同,所以讨论一个系统的响应时间时,通常指该系统所有功能的平均响应时间或者所有功能的最大响应时间

    不同行业参考标准:
    互联网:500毫秒以下,如淘宝业务10毫秒左右
    金融:1秒以下为佳,复杂业务3秒以下
    保险:3秒以下为佳
    制造业:5秒以下为佳

    响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度

    2.2 系统处理能力
    系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。有以下指标来度量:
    HPS(Hits Per Second):每秒点击次数,次/秒
    TPS(Transaction per second):系统每秒处理交易数(事务数),笔/秒
    QPS(Query per second):系统每秒处理查询次数,次/秒

    一般情况下用TPS来衡量整个业务流程,用QPS来衡量接口查询次数,用HPS来表示对服务器点击请求(越大越好)

    不同行业参考标准:
    金融:1000TPS—50000TPS
    保险:100TPS----100000TPS
    制造:10TPS-----5000TPS
    互联网电子商务:10000TPS----1000000TPS
    互联网中型网站:1000TPS—50000TPS
    互联网小型网站:500TPS–10000TPS

    2.3 吞吐量
    吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量
    对于单用户系统,响应时间可以很好地度量系统的性能,但对于并发(多用户)系统,通常可以用吞吐量作为性能指标

    2.4 并发用户数
    并发用户数指在同一时刻内,登录系统并进行业务操作的用户数量

    2.5 错误率
    错误率 简称FR,指系统在负载情况下,失败交易的概率,错误率=(失败交易数/交易总数)*100%
    参考标准:一般成功率不低于99.4%

    3.资源性能指标
    CPU
    内存
    磁盘吞吐量
    网络吞吐量

    3.1 CPU
    CPU又称中央处理器,是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(core)和控制中心(Control Unit)。主要功能时解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
    行业参考标准:
    CPU指标主要指的是CPU利用率,包括用户态(user),系统态(sys),等待态(wait),空闲态(idle)
    CPU利用率 <=75%
    CPU sys% <=30%
    CPU wait% <=5%

    3.2 内存
    内存是与CPU进行沟通的桥梁,计算机所有程序的运行都是在内存中进行的,内存的性能对系统影响非常大。
    行业参考标准:
    为了最大利用内存,在内存中存放了缓存,因此内存利用率100%并不代表内存有瓶颈,衡量系统内存是否有瓶颈主要靠SWAP(与虚拟内存交换)交换空间利用率,一般低于70%,太多的交换将引起系统性能低下。

    3.3 磁盘吞吐量
    磁盘吞吐量简称Disk Throughput,是指在无磁盘故障的情况下单位时间内通过磁盘的数据量
    行业参考标准:
    磁盘指标有每秒读写多少兆,磁盘繁忙率,磁盘队列数,平均服务时间,平均等待时间,空间利用率。其中磁盘繁忙率是直接反映磁盘是否有瓶颈的重要依据,磁盘繁忙率要低于70%

    3.4 网络吞吐量
    Network Throughput,是指在无网络故障的情况下单位时间内通过的网络的数据数量。单位:Byte/s. 网络吞吐量指标用于衡量系统对于网络设备或链路传输能力的需求。当网络吞吐量指标接近网络设备或链路最大传输能力时,则需要考虑升级网络设备。一般不超过设备或链路的最大传输能力的70%

    4. 中间件指标
    常用的中间件例如Tomcat,weblogic等指标主要包括JVM,ThreadPool,JDBC
    |GC频率 | 次/s | java虚拟机垃圾部分回收频率
    |Full GC频率| 次/h | Java虚拟机垃圾完全回收频率
    | Full GC平均时长 | 秒 | 用于垃圾完全回收的平均时长
    | Full GC最大时长 | 秒 | 用于垃圾完全回收的最大时长
    |GC堆使用率 | 百分比 | 堆使用率
    |Active Thread Count| 个 | 活动的线程数
    | Pending User Request |个 | 处于排队的用户请求个数
    |JDBC Active Connection| 个| JDBC活动连接数

    5.数据库指标
    常用的数据库如MySQL指标主要包括SQL、吞吐量、缓存命中率、连接数
    SQL 耗时 微妙 执行SQL耗时
    吞吐量 QPS 个 每秒查询次数
    吞吐量 TPS 个 每秒事务次数
    命中率 Key Buffer命中率 百分比 索引缓冲区命中率
    命中率 InnoDB Buffer命中率 百分比 InnoDB缓冲命中率
    命中率 QueryCache命中率 百分比 查询缓存命中率
    命中率 TableCache命中率 百分比 表缓存命中率
    命中率 ThreadCache命中率 百分比 线程缓存命中率
    锁 等待次数 次 锁等待次数
    锁 等待时间 微妙 锁等待时间

    行业参考标准:
    SQL耗时越小越好,一般微秒级别
    命中率越高越好,一般不能低于95%
    锁等待次数越低越好,锁等待时间越短越好

    6.稳定性指标
    最短稳定时间:系统按照最大容量的80%或标准压力情况下运行,能够稳定运行的最短时间。
    一般来说 对于正常工作日(8小时)运行的系统,至少应该能保证系统稳定运行8小时以上。
    对于7*24小时运行的系统,至少保证稳定运行24小时以上
    参考标准:
    TPS曲线稳定,没有大幅度的波动
    各项资源指标没有泄露或异常情况

    7.可扩展性指标
    是指应用软件或操作系统以群集方式部署,增加的硬件资源与增加的处理能力之间的关系。
    计算公式:
    (增加性能/原始性能)/(增加资源/ 原始资源) *100%
    参考标准:
    理想的扩展能力是资源增加几倍,性能就提升几倍。扩展能力至少在70%以上。

    8.可靠性指标
    对于服务端性能测试,从系统可靠性指标度量分析时,常见从三类来入手:
    双机热备
    集群
    备份和恢复

    8.1 双机热备
    指标如下:
    节点切换是否成功及其消耗时间。
    双机切换是否有业务中断。
    节点回切是否成功及其耗时。
    双机回切是否有业务中断。
    节点回切过程中的数据丢失量在进行双机切换的同时,使用压力发生工具模拟实际业务发生情况,对应用保持一定的性能压力,保证测试结果符合生产实际情况。

    8.2 集群
    对于使用集群方式的系统,主要通过以下方式考量其集群可靠性:

    集群中某个节点出现故障时,系统是否有业务中断情况出现
    在集群中新增一个节点时,是否需要重启系统
    当故障节点恢复后,加入集群,是否需要重启系统
    当故障节点恢复后,加入集群,系统是否有业务中断情况出现
    节点切换需要多长时间在验证集群可靠性的同时,需根据具体情况使用压力工具模拟实际业务发生相关情况,对应用保持一定的性能压力,确保测试结果符合生产实际情况。

    8.3 备份和恢复
    本指标为了验证系统的备份/恢复机制是否有效可靠,包括系统的备份和恢复、数据库的备份和恢复、应用的备份和恢复,包括以下测试内容:

    备份是否成功及其消耗时间。
    备份是否使用脚本自动化完成。
    恢复是否成功及其消耗时间。
    恢复是否使用脚本自动化完成指标体系的运用原则。
    指标项的采用和考察取决于对相应系统的测试目的和测试需求。被测系统不一样,测试目的不一样,测试需求也不一样,考察的指标项也有很大差别。
    部分系统涉及额外的前端用户接入能力的,需要考察用户接入并发能力指标。
    对于批量处理过程的性能验证,主要考虑批量处理效率并估算批量处理时间窗口。
    如测试目标涉及到系统性能容量,测试需求中应根据相关指标项的定义,明确描述性能指标需求。
    测试指标获取后,需说明相关的前提条件(如在多少的业务量、系统资源情况等)。

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