合力产线测点看板产品系统

现场测点，通过mqtt协议将数据传至后端，通过看板对产线进行实时监控，以便于工人对产线情况有实时动态的了解

本项目旨在构建一个高效、稳定、实时的产线监控系统，其核心功能模块包括：

数据采集与接入模块： 负责从产线现场的各类设备（如PLC、传感器、数控机床、仪器仪表）中采集数据，并通过MQTT协议将数据统一上报。该模块支持多种工业协议（如OPC UA、Modbus）的转换，确保异构设备的快速接入。

实时通信与消息路由模块（MQTT Broker）： 作为系统的中枢神经，负责接收所有现场测点上报的数据，并根据主题进行消息的路由和分发。它保障了海量设备连接的高并发、低延迟通信，并支持SSL/TLS加密以确保传输安全。

后端数据处理与存储模块： 这是系统的“大脑”。它订阅MQTT Broker中的相关主题，对流入的实时数据进行解析、清洗、校验和格式化。同时，它将处理后的数据写入时序数据库（如InfluxDB、TDengine）用于高效存储和快速查询时序数据，并将关键信息存入关系型数据库（如MySQL）用于业务管理。

实时监控与可视化看板模块： 为管理层和操作人员提供直观的Web图形化界面。看板能够以数字、仪表盘、趋势曲线、流程图等形式，实时展示设备状态、运行参数、产量、合格率等关键指标。支持自动告警提示，当数据超过阈值时，界面会通过颜色变化、弹窗、声音等方式进行预警。

设备与报警管理模块： 提供对现场测点和设备的全生命周期管理，包括设备注册、密钥下发、状态监控等。同时，支持灵活的报警规则配置（如上下限、突变、离线判断），并记录所有报警历史，便于追溯和分析。

本系统的实现可以分为以下几个核心步骤和技术选型：

技术栈选型：

前端看板： 推荐使用 Vue.js 或 React 搭配专业的图表库（如 ECharts、AntV G2）来构建动态、丰富的可视化界面。WebSocket 用于从后端获取实时数据推送。

后端服务： 采用 Java (Spring Boot) 或 Python (Django/FastAPI) 作为主框架。它们生态成熟，能快速实现业务逻辑、RESTful API 和设备认证。

MQTT Broker： 选择高性能的开源组件，如 EMQX 或 HiveMQ。它们专为物联网设计，支持集群部署，能轻松应对百万级设备连接。

数据库：

时序数据库： 选用 InfluxDB 或 TDengine，专门为处理带时间戳的测点数据优化，读写速度极快。

关系型数据库： 使用 MySQL 或 PostgreSQL 存储设备元数据、用户信息、报警配置和历史等。

实现流程详解：

第一步：设备端配置。 在网闸/工业网关或支持MQTT的PLC上，配置MQTT客户端。设定好连接Broker的地址、端口、客户端ID、用户名/密码，并确定数据上报的主题，例如 factory/line1/deviceA/temperature。

第二步：Broker搭建与安全配置。 部署EMQX集群，配置认证（如JWT、Token）、ACL（访问控制列表），并开启SSL加密，保证通信安全。

第三步：后端服务开发。

连接Broker： 后端服务作为一个特殊的MQTT客户端，订阅诸如 factory/+/+/+ 的通配符主题，以接收所有设备数据。

数据解析与业务逻辑： 收到消息后，解析JSON格式的载荷，进行数据验证和业务处理（如判断是否触发报警规则）。

数据存储： 将实时数据批量写入InfluxDB，将报警记录、设备状态更新写入MySQL。