摘要：針對目前數控機床運行數據種類多、數量大且難以實現實時處理的問題,提出一種基于Storm流處理技術的數控機床運行數據監測方法。該方法采用實時大數據計算框架Storm作為核心,通過外置傳感器和數控系統通信協議獲取數控機床運行數據。使用Kafka作為消息隊列將機床運行數據上傳給Storm,然后在Storm框架中進行數據統計、數據異常檢測等實時分析業務,之后將分析結果存儲于數據庫中,并實現分析結果的可視化展示。在實際生產環境中對基于Storm流處理的監測方法進行測試,實驗結果表明:該方法能夠實現對數控機床運行數據的實時監測與處理,具有強實時計算能力、高擴展性的優點;并且在處理相對復雜的數控機床運行數據監測業務時,該方法的優勢更顯著。研究結果為數控機床運行數據監測提供了新思路,該監測方法具有廣闊的工程應用前景。