該工廠不僅在自動化程度、產能水平,、設備狀況方面確保在全球大眾工廠中達到了***水平,，更重要的是，通過對物聯(lián)網技術,、大數據的分析與應用,，使得整個工廠的管理水平成為了透明工廠的典范。在這樣高標準的要求之下,，“物聯(lián)網+信息化+自動化”融合的戰(zhàn)略，就成為佛山工廠的一個重要推手,。

工業(yè)大數據采集,、處理之后,，非常重要的一個環(huán)節(jié)就是數據可視化工作。畢竟,，無論我們有多少數據,，都是需要看到的，否則數據的意義又在哪里呢,？

北京四度科技數據可視化技術***代應該是報表軟件,，通過報表系統(tǒng)能夠把復雜的數據整理成規(guī)則的表格，并配以漂亮的圖形,，比如柱圖,、餅圖、折線圖等等,。第二代當屬BI（Business Intelligence）了,，BI比起簡單的報表又更進了異步，它已經不單單是一個工具軟件,，而是一套完整的解決方案,，可以將企業(yè)中現(xiàn)有的數據進行有效的整合，快速準確的提供報表并提出決策依據,，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經營決策,。

進入大數據時代，數據可視化這個說法慢慢的流行起來,，究其原因,，一個是因為大數據的展示比起以前的數據展示有不同的地方，比較大的難點就是面對如此巨大的數據,，如何比較好的展示給用戶,，成為前臺程序員面臨的難題。

另一個是隨著近幾年技術的發(fā)展,，我們可以通過更多的形式,，例如三維模型、動畫,、視頻,、動態(tài)交互式頁面、手機APP等將數據以展示,、推送,、提醒、互動等等模式提供給用戶,，其復雜度上升了一個數量級,，因此，漸漸地，數據可視化就成為一個專門的領域,，成為了大數據時代的一個研究分支,，無數***的工程師和設計者為這個領域做出了貢獻。

具體到工業(yè)大數據領域,，其可視化又有自己獨特的特點,，呈現(xiàn)出與互聯(lián)網大數據可視化不同的難點和方向，我總結了一下,，工業(yè)大數據可視化有以下幾個特點：

1,、數據量呈現(xiàn)海量趨勢，且更新頻率極高,。由于工業(yè)大數據主要來源于傳感器的數據采集,，因此其數據量相比傳統(tǒng)互聯(lián)網大數據只多不少，而且,，它的更新頻率極高,，傳感器按照恒定的頻率快速更新。在這種情況下,，如何保證監(jiān)控頁面的數據實時更新,，還能夠讓監(jiān)控人員看數據的變化，就是需要研究的問題,。當某個數據每秒更新10次,，那么，屏幕上的數字直接變化就是無意義的,，因為監(jiān)控人員根本就一個數字都看不到,。如何兼顧數字的更新頻率與視覺效果，就成為可視化的***個難題,。

2,、大量的監(jiān)控點，無法進行有效地顯示,。一臺普通的設備,，可能就有上百個傳感器，再加上相關的視頻,、環(huán)境,、人員等等監(jiān)測，可能會有幾百個監(jiān)測數據是這個設備需要的,，那么,，這么多的數據如何在有限的屏幕上進行排列，如何取舍,，成為可視化的第二個難題,。

3,、整體與局部如何有效地結合。一個企業(yè)會有許多下屬的分子公司,，下屬企業(yè)又會有車間,、工作面等等工作場景，每個工作場景又會有許多設備,。這樣層層嵌套的可視化局面如何比較好的結合，在保障使用人員看到整體的時候,，還能夠同時關注到局部的數據變化,，是可視化的第三個難題。

4,、局部與細節(jié)如何兼顧,。在一個局部的數據展示中，我們還希望看到數據的細節(jié),，包括相關的數據,、歷史的數據、異常的數據,、數據的趨勢,、數據的預測等等，能否把握好局部與細節(jié)的展示關系,，是可視化的第四個難題,。 

5、如何實現(xiàn)工業(yè)數據的有效檢索和有效推送,。也就是常說的“數據找人”,，在互聯(lián)網企業(yè)，利用大數據分析用戶的使用習慣和興趣愛好,，尋找其感興趣的話題進行推送已經是常見做法了,，但在工業(yè)大數據領域，如何實現(xiàn),？一個報警信息,，推送給誰？當前還是靠提前設好的規(guī)則,，未來能否實現(xiàn)智能化,，怎么實現(xiàn)，相關的應用還是比較少,，這是可視化的第五個難題,。

6、如何將數據轉化為有效地信息提供給用戶,。舉個生活中的例子,，某路口實時車流100輛/分鐘,，這是數據，“嚴重擁堵”,，這是信息,。能否很好地將數據轉化為信息是可視化的第六個難題。

毋庸置疑,，智慧工廠是今后全球制造業(yè)變革非常關鍵的一環(huán),。這次國際智能工廠展上，也能感受到日本傳統(tǒng)制造行業(yè)謀求轉型的急迫感,。不僅日本,，在工業(yè)4.0的浪潮中，能否抓住數字化轉型的機遇,，并敏捷應對創(chuàng)新需求,，對所有企業(yè)都是迫在眉睫的問題。

北京四度科技可以結合成熟的vr虛擬現(xiàn)實技術與數據可視化技術相互融合,，進行整體可視化方案展示,，技術名稱叫做大數據vr可視化展示系統(tǒng)。相對而言,，純技術的問題反而不是問題的關鍵,，比如三維建模技術、圖表自動生成技術,、數據檢索技術等,。可視化更多的是對用戶和業(yè)務的理解,，以及在這個基礎上對數據的深刻認識,。