梁 野，張 賀，石 剛，劉 毅

（寧波吉利羅佑發(fā)動機零部件有限公司，浙江 寧波 315336）

1 引言

在《中國制造2025》指引下，真正的黑燈工廠距離我們越來越近，黑燈工廠中最重要的一個組成部分就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，21世紀以來，精益管理作為生產(chǎn)管理的重中之重，其管理模式進行推進，然而面對整個生產(chǎn)線復(fù)雜而又多樣的問題，由于生產(chǎn)現(xiàn)場設(shè)備眾多，僅依賴人力監(jiān)控生產(chǎn)設(shè)備，勢必會消耗極多的人力。傳統(tǒng)工作方式信息傳輸緩慢，很難進行全面的生產(chǎn)管理；雖然現(xiàn)在工業(yè)生產(chǎn)正在向智能化轉(zhuǎn)變，制造業(yè)中仍有部分保持這種傳統(tǒng)生產(chǎn)模式。隨著對生產(chǎn)效率、生產(chǎn)質(zhì)量提高、生產(chǎn)成本降低的要求的進一步提出，利用物聯(lián)網(wǎng)是未來工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的新的形式也是一種趨勢。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將具有感知、監(jiān)測和控制等能力的各類采集、控制傳感器，控制器、工控機及PLC設(shè)備，以及移動通信、大數(shù)據(jù)分析、人工智能和數(shù)字孿生等技術(shù)不斷融入到工業(yè)生產(chǎn)過程中的每一個環(huán)節(jié)，從而提高制造效率、改善產(chǎn)品質(zhì)量，降低產(chǎn)品成本和資源消耗，優(yōu)化運營，最終實現(xiàn)將傳統(tǒng)工業(yè)到自動化，再到信息化、智能化的新階段[1]。借助工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或平臺，企業(yè)可以將車間的人、機、料、法、環(huán)、測等要素進行實時的連接及監(jiān)控，并借助機器學(xué)習(xí)技術(shù)，對連接后的數(shù)據(jù)進行理解和學(xué)習(xí)，實現(xiàn)異常預(yù)警和故障預(yù)測，并在瓶頸約束理論或精益生產(chǎn)理論的指導(dǎo)下推動整個車間的綜合運行效率（Overall Equipment Effectiveness，OEE）的提升，進而推動上有產(chǎn)品開發(fā)、供應(yīng)鏈開發(fā)和組織、生產(chǎn)排程、組織績效和人員技能、ERP/PLM/MES的全方位的優(yōu)化和提升，通過監(jiān)測、控制、優(yōu)化、自動和智能的發(fā)展軌跡，最終實現(xiàn)少人化、自動化和智能化工廠。

對于國內(nèi)傳統(tǒng)的制造模式來說，傳統(tǒng)生產(chǎn)管理系統(tǒng)的龐大、復(fù)雜已經(jīng)無法滿足市場多元化、定制化的精準需求。無論是設(shè)備與人之間、設(shè)備與產(chǎn)品之間、人與產(chǎn)品之間，人與工藝之間，以及人與設(shè)備之間，都存在著必要、準確的數(shù)字關(guān)系。但是仍然存在著各系統(tǒng)獨立運行、各信息獨立傳遞、各個數(shù)據(jù)單獨應(yīng)用等弊端，現(xiàn)場的數(shù)據(jù)孤島數(shù)不勝數(shù)。生產(chǎn)生活中針對整個生產(chǎn)模式、生產(chǎn)線生產(chǎn)狀態(tài)、設(shè)備數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)和產(chǎn)品數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)的綜合應(yīng)用都是靠人工來進行統(tǒng)計、分析，浪費了大量的人力、物力，對于準確性和及時性更是無法滿足當今生產(chǎn)模式的需求。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用已經(jīng)遍布于工業(yè)生產(chǎn)的各個角落，并具有廣闊的發(fā)展前景。首先是智能工業(yè)設(shè)備的逐漸增多，生產(chǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量井噴式地增長。現(xiàn)有一些系統(tǒng)及應(yīng)用已經(jīng)無法滿足當今生產(chǎn)的需要，同時也無法將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)價值完全挖掘出來。

由此可見，生產(chǎn)自動化、信息化和智能化的融合，生產(chǎn)制造的智能化走向和對于數(shù)據(jù)的收集、治理與應(yīng)用，是未來發(fā)展的重要方向。面對這樣一種未來趨勢，利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以在一定程度上推動整個智能制造工業(yè)的發(fā)展[2]。本文結(jié)合機加工現(xiàn)場生產(chǎn)的實際情況，利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與設(shè)備實時狀態(tài)的數(shù)據(jù)，解決生產(chǎn)過程中各種繁雜的人工統(tǒng)計、信息傳遞和數(shù)據(jù)分析等工作。更加精確地為生產(chǎn)操作者、生產(chǎn)管理者提供精準的質(zhì)量提高、效率提升和成本降低的管理方向。

2 痛點問題分析

某發(fā)動機廠的生產(chǎn)狀況存在如下痛點問題：

1）單臺設(shè)備狀態(tài)采用人工統(tǒng)計等方式記錄。設(shè)備長時間異常靠人員記錄、企業(yè)微信和班組會議等進行信息傳遞及統(tǒng)計，以看板、紙質(zhì)表單等方式進行記錄。短時間設(shè)備異常（如設(shè)備微小停機、3 min以下的停機）基本無記錄，后續(xù)再分析及復(fù)盤工作進行時，無法準確獲取生產(chǎn)現(xiàn)場單臺設(shè)備的真實狀態(tài)及狀態(tài)全貌履歷，無法準確分析設(shè)備狀態(tài)對生產(chǎn)的影響，設(shè)備狀態(tài)統(tǒng)計效率低、難追溯和盲區(qū)多。

2）現(xiàn)場瓶頸工序靠基層管理人員、生產(chǎn)專家等根據(jù)經(jīng)驗結(jié)合產(chǎn)線設(shè)備運行狀況進行分析。不同生產(chǎn)時段根據(jù)生產(chǎn)狀態(tài)的不同，實際的瓶頸工序無法實時獲悉。無法精準、實時指出生產(chǎn)重點關(guān)注點?，F(xiàn)場微小問題容易忽視，積累到一定時間、一定數(shù)量,引發(fā)嚴重問題后才引起操作者或管理人員重視。

3）無法實時獲知瓶頸工序，導(dǎo)致針對性策略滯后，小問題積少成多，最終導(dǎo)致時間較長的停線。

4）人工統(tǒng)計設(shè)備OEE表格、TA表格、千臺停機時間表、設(shè)備故障top問題表和非計劃停機列表等生產(chǎn)報表。

5）OEE、FTT無法實時統(tǒng)計，僅生產(chǎn)結(jié)束后計算結(jié)果并對比目標，不能及時準確地發(fā)現(xiàn)超標問題，無實時統(tǒng)計的趨勢數(shù)據(jù)。

6）每日、周、月、年及各類數(shù)據(jù)報表，需由多人進行不同的統(tǒng)計工作，數(shù)據(jù)易重復(fù)且出口不唯一、人工統(tǒng)計耗時、成本高及準確率低。

7）生產(chǎn)結(jié)束才能準確的知道相應(yīng)OEE、FTT超標的具體信息。信息滯后且無法及時預(yù)警，需要人工經(jīng)驗及現(xiàn)場實際情況進行判斷。現(xiàn)場根據(jù)問題及指標數(shù)據(jù)的相應(yīng)滯后，嚴重影響產(chǎn)品質(zhì)量及生產(chǎn)效率。

8）現(xiàn)場生產(chǎn)產(chǎn)量趨勢分析，需要操作者根據(jù)經(jīng)驗自行線下計算，人工根據(jù)當時生產(chǎn)情況估算按目前狀態(tài)完成生產(chǎn)時間。

9）無單臺設(shè)備當日實際產(chǎn)量、計劃產(chǎn)量和當前目標等數(shù)據(jù)監(jiān)控，單臺設(shè)備產(chǎn)能統(tǒng)計存在盲區(qū)。

10）無法準確預(yù)估生產(chǎn)情況，無法結(jié)合生產(chǎn)現(xiàn)場實際情況預(yù)估生產(chǎn)完成時間，無法精準結(jié)合多維度數(shù)據(jù)合理安排下一步工作。

11）單臺設(shè)備產(chǎn)量趨勢人工計算耗時，數(shù)據(jù)準確率差，不能準確根據(jù)單臺設(shè)備產(chǎn)量規(guī)劃換刀、換型等生產(chǎn)準備工作，設(shè)備產(chǎn)量信息不透明。

3 研究方法

3.1 總體設(shè)計

結(jié)合以上痛點問題及與現(xiàn)場各位生產(chǎn)專家的交流，對應(yīng)用的整體進行了設(shè)計。

機械加工設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用的整體架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集模塊、工業(yè)PDA端、Web端和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺端四部分。以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ)，總體框架如圖1所示。

圖1 總體架構(gòu)圖

數(shù)據(jù)采集模塊是以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺IIoT邊緣網(wǎng)關(guān)為基礎(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2所示，在元MES服務(wù)器中新劃分虛機，安裝Kepsever數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將整個數(shù)采分為機加、裝配兩大部分，通過TCP-IP協(xié)議實時訪問各臺設(shè)備PLC，數(shù)據(jù)采集頻率為1次/s，實時采集PLC中設(shè)備的各類狀態(tài)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)和生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)等，對這些實時數(shù)據(jù)進行處理、存儲和分析等數(shù)據(jù)處理工作，存儲與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺上。再由平臺以MQTT協(xié)議實時推送給APP。由本應(yīng)用的分析可知，數(shù)據(jù)的實時性、準確性在整個應(yīng)用過程中非常重要。結(jié)合生產(chǎn)現(xiàn)場的設(shè)備組成結(jié)構(gòu)復(fù)雜，為了保證數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r、準確和安全地傳輸，選擇TCP/IP網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議為主要通信方式[3-5]。

圖2 數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

為了方便用戶使用和管理，根據(jù)機械加工設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用的需要，設(shè)計了Web端應(yīng)用。Web端主要包括用戶登錄、設(shè)備在線實時監(jiān)控、歷史數(shù)據(jù)查詢、報表管理、設(shè)置界面、推送界面及操作日志查詢等內(nèi)容。

工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場對PDA的應(yīng)用場景也越來越普遍，本應(yīng)用部分內(nèi)容涉及現(xiàn)場部分需由工業(yè)PDA展示。工業(yè)PDA需要開發(fā)出從數(shù)據(jù)提取出來的關(guān)鍵異常事件端進行手動分析界面，并且可以由操作人員發(fā)起相關(guān)業(yè)務(wù)流程；對于員工的登錄界面及使用權(quán)限，也要具備相應(yīng)的管理功能。

由于現(xiàn)場設(shè)備大多數(shù)為Siemens控制系統(tǒng)，所以在本應(yīng)用中由設(shè)備端到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)端都采取的是工業(yè)S7協(xié)議，目前也是使用最為廣泛的一種通信協(xié)議；部分少數(shù)設(shè)備需要用Modbus、Opcua等協(xié)議。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)到應(yīng)用端數(shù)據(jù)傳輸，所應(yīng)用的協(xié)議以IT通用的技術(shù)協(xié)議為基礎(chǔ)，主要應(yīng)用API接口或Kafka方式。在工業(yè)上主要通過有線傳輸方式進行實時、高效的數(shù)據(jù)傳輸，以滿足應(yīng)用的需要。

由總體應(yīng)用設(shè)計方案分解，根據(jù)對數(shù)據(jù)源整理，發(fā)動機廠缸蓋線有33臺機械加工設(shè)備，每臺設(shè)備有65個點位需要采集，采集的頻率為1次/s，具體采集網(wǎng)絡(luò)連接方式借用原MES線路，對數(shù)據(jù)采集部分硬件設(shè)計如圖3所示，主要包括服務(wù)器、區(qū)域交換機、設(shè)備交換機、PLC等硬件及材料附件。

3.2 數(shù)據(jù)源的整理

對于機械加工設(shè)備的實時狀態(tài)，在設(shè)備的PLC中有準確的點位描述，通過收集和整理。所有設(shè)備均為西門子PLC，系統(tǒng)型號為S7-300。然而PLC中對設(shè)備實時運行狀態(tài)、下游堵料狀態(tài)、上游待料狀態(tài)、設(shè)備離線狀態(tài)、設(shè)備故障狀態(tài)、設(shè)備手動狀態(tài)、人工熱機狀態(tài)和自動空運行狀態(tài)等有具體點位，相關(guān)的產(chǎn)品質(zhì)量信息、生產(chǎn)信息和型號信息等在PLC中也有統(tǒng)一的描述。

3.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)選型

網(wǎng)關(guān)是一種數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載重任的計算機系統(tǒng)或硬件設(shè)備。在使用不同的通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式或語言，甚至體系結(jié)構(gòu)完全不同的兩個系統(tǒng)之間，網(wǎng)關(guān)是一個重要的翻譯工具。網(wǎng)關(guān)的形式也多種多樣，最常見的由硬網(wǎng)關(guān)和軟網(wǎng)關(guān)之分，具體需要根據(jù)現(xiàn)場的實際情況進行對比分析。部分軟件網(wǎng)關(guān)需要安裝在另一臺服務(wù)器上，企業(yè)提供額外的資源來部署網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)；也可以直接部署在企業(yè)內(nèi)部郵件服務(wù)器上。具體對比方案見表1。

表1 方案對比表

對于企業(yè)來說，軟件網(wǎng)關(guān)在測試、購買和應(yīng)用環(huán)節(jié)具有優(yōu)勢。如果選用硬網(wǎng)關(guān)，需要增加交換機、數(shù)采網(wǎng)關(guān)、電源和保護開關(guān)等硬件，而且硬件采購、施工都需要周期，對于數(shù)據(jù)采集能力的需求，目前數(shù)據(jù)源存儲在西門子PLC-S7-300中。通過POC測試，軟網(wǎng)關(guān)Kepsever完全滿足本課題需求，而且僅需要將軟網(wǎng)關(guān)配置到IIoT服務(wù)器上，無其他施工及硬件周期，故選用軟網(wǎng)關(guān)Kepsever方式進行數(shù)據(jù)采集。

3.4 數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)流向

根據(jù)應(yīng)用需要，數(shù)據(jù)采集流向僅需要單向傳輸，由PLC通過工業(yè)協(xié)議S7采集到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺中通過IIoT的數(shù)據(jù)治理與存儲功能進行數(shù)據(jù)治理與存儲，在通過MOTT協(xié)議傳送給設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用，如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)流向圖

3.5 詳細研究與設(shè)計

軟件部分涉及到很多的嵌入式應(yīng)用的移植、數(shù)采的處理程序、S7通信協(xié)議、MQTT通信協(xié)議、Geega工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺接入、用戶Web端和用戶PDA端等部分。

根據(jù)現(xiàn)場業(yè)務(wù)的實際需求設(shè)計了機械加工設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用Web端界面，目的是使用人員能夠輕松得到想要的數(shù)據(jù)及現(xiàn)場生產(chǎn)的實際情況[6-7]。用戶的Web端采用Linux+Java/JSP+MySQL進行設(shè)計，Java在任何平臺都有很好的用戶體驗，MySQL數(shù)據(jù)庫開源且免費，特別適合本次課題。

（1）架構(gòu)的研究與設(shè)計 本文設(shè)計的機械加工設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用具體分為5個部分。

1）首頁概覽模塊。大多數(shù)APP在使用過程中，都需要一個首頁界面，結(jié)合生產(chǎn)現(xiàn)場的實際需要，在工廠的作戰(zhàn)室大屏幕中顯示出來的具體內(nèi)容：發(fā)動機工廠本月產(chǎn)量、實時按燈呼叫信息、整廠OEE趨勢圖、各條生產(chǎn)線的實際情況、各條產(chǎn)線非計劃停機的top3停機設(shè)備及時間，非計劃停機原因的占比和設(shè)備稼動率等工廠關(guān)注的主要數(shù)據(jù)參數(shù)。具體步驟：①需求定義。根據(jù)現(xiàn)場專家經(jīng)驗交流及評審，總結(jié)現(xiàn)場業(yè)務(wù)邏輯、數(shù)據(jù)展示和分析等。②原型設(shè)計。根據(jù)需求定義具體內(nèi)容，整理分析、綜合設(shè)計，利用Axure原型設(shè)計軟件，將交互、展示和具體功能點等內(nèi)容界面完成原型設(shè)計并與工廠生產(chǎn)經(jīng)理、專家、班組長和操作工進行評審修正，最后鎖定原型設(shè)計。③界面開發(fā)。根據(jù)鎖定的原型，利用Java、Kafka、MQTT和Figma技術(shù)等完界面開發(fā)。

2）早會概覽模塊。工廠在實際的生產(chǎn)過程中，需要每天對上一個工作日的生產(chǎn)情況進行點檢，故研發(fā)早會界面。在早會界面中，生產(chǎn)現(xiàn)場實際首先關(guān)注的是產(chǎn)量完成情況，其次是整個工廠OEE趨勢分析圖、TA趨勢圖、各個產(chǎn)線的實際產(chǎn)量完成情況、生產(chǎn)異常情況及設(shè)備稼動率。

3）設(shè)備狀態(tài)模塊。在該模塊中，主要面對產(chǎn)線級、設(shè)備級的設(shè)備狀態(tài)情況，主要分為產(chǎn)線生產(chǎn)監(jiān)控、設(shè)備異常記錄、待處理異常、設(shè)備運行記錄、生產(chǎn)異常明細、生產(chǎn)管理配置、數(shù)據(jù)報表和計劃停機時間配置等界面。

4）通知配置模塊。在該模塊中，主要結(jié)合公司人力GUC及公司企業(yè)微信應(yīng)用，對生產(chǎn)現(xiàn)場實時異常狀態(tài)、異常信息、超標信息和預(yù)警信息等異常情況實時進行推送，并且將推送信息進行系統(tǒng)記錄。

5）系統(tǒng)管理模塊。系統(tǒng)管理中，包含用戶配置界面來控制各層級管理員所見界面權(quán)限及對系統(tǒng)使用的角色進行管理，包括系統(tǒng)日志，無論任何訪問該界面的行為都要通過系統(tǒng)日志進行記錄。

（2）PDA端的研究與設(shè)計 在整個應(yīng)用系統(tǒng)中，結(jié)合業(yè)務(wù)需要，對生產(chǎn)現(xiàn)場的實際數(shù)據(jù)進行分析設(shè)計PDA功能架構(gòu)如圖5所示。

現(xiàn)場生產(chǎn)操作人員可根據(jù)生產(chǎn)實際情況，對現(xiàn)場實產(chǎn)生的非計劃停機設(shè)備狀態(tài)時間段的原因進行錄入，以方便各種報表統(tǒng)計。

PDA端經(jīng)過設(shè)計，使用人員可根據(jù)集團GUC中員工的賬號密碼登錄到該應(yīng)用中。同時也可結(jié)合員工工牌ID信息，采取NFC登錄方式進行登錄，以方便現(xiàn)場操作者登錄操作。

（3）應(yīng)用的架構(gòu)研究與設(shè)計 結(jié)合敏捷式開發(fā)模式及數(shù)采硬件、物聯(lián)網(wǎng)的各種條件，完成應(yīng)用的架構(gòu)設(shè)計如圖6所示。

圖6 應(yīng)用架構(gòu)圖

（4）應(yīng)用的集成架構(gòu)研究與設(shè)計 結(jié)合應(yīng)用的業(yè)務(wù)架構(gòu)與實際開發(fā)邏輯，完成設(shè)計應(yīng)用的內(nèi)部集成架構(gòu)如圖8所示。所有數(shù)據(jù)來源于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺IIoT，通過數(shù)據(jù)庫MySQL集群、Redis集群、Kafka集群與后端的一主一備集群進行數(shù)據(jù)交互，再由后端與前端的一主一備進行數(shù)據(jù)交互，最后通過PDA端或者Web端展示給用戶。

（5）應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)研究與設(shè)計 應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)圖，如圖7所示。在本應(yīng)用中，按技術(shù)層級可分為存儲層、服務(wù)實現(xiàn)層、服務(wù)支撐層、數(shù)據(jù)交換層和表現(xiàn)層5個層級。

圖7 應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)圖

（6）應(yīng)用的接口研究與設(shè)計 接口設(shè)計從接口開始到數(shù)據(jù)接收再到數(shù)據(jù)校驗，當校驗通過時則接口設(shè)計業(yè)務(wù)處理后保存數(shù)據(jù)，然后返回處理結(jié)果直至接口完畢。當校驗不通過時直接返回處理結(jié)果直至接口完畢。

4 結(jié)果與討論

開發(fā)完成后，主要對機械加工設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用進行測試，測試的主要內(nèi)容包括系統(tǒng)硬件運行、Web端應(yīng)用、PDA端應(yīng)用，以及IIoT數(shù)據(jù)采集與通信。最后將各個部分為一個整體，通過離線測試，滿足要求后進行上線測試。

首先對機械加工設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)進行測試，接著主要對應(yīng)用的功能進行了測試，最后按照業(yè)務(wù)架構(gòu)從首頁、早會界面、生產(chǎn)監(jiān)控界面、報表功能、計劃停機設(shè)置、推送設(shè)置、生產(chǎn)管理配置、目標配置和系統(tǒng)共設(shè)置最后到操作日志進行了必要的測試。經(jīng)過測試，各部分的功能都實現(xiàn)了預(yù)期功能目標，數(shù)據(jù)的安全性和有效性、應(yīng)用的友好性和準確性也得到了保證，綜合判定系統(tǒng)的功能達到設(shè)計要求。

5 結(jié)束語

基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的機械加工設(shè)備在線監(jiān)控應(yīng)用，將目前公司推廣使用的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺Geega與生產(chǎn)實際應(yīng)用結(jié)合起來，利用集團大力推動各個工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景，對生產(chǎn)的用戶實時展現(xiàn)了生產(chǎn)現(xiàn)場的設(shè)備狀態(tài)，以及基于設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)所計算的各線指標數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程，真正提高了工作效率，節(jié)約了時間，為工業(yè)應(yīng)用場景提供了可供參考的解決方案。