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              工廠車間三維可視化展示系統

              時間:2019-12-28 10:58:45

              人氣:2936

              來源:

              欄目:數字孿生

              導讀:本文將為你了解智能車間是如何實現生產全程可視化的。作為大眾集團***重要的海外市場之一,中國正在見證大眾公司不斷投產的新工廠和新車型,而更重要的是:全新的智能車間的理念。一汽大眾佛山工廠是大眾在全球的標桿工廠,也是智能車間的...

              本文將為你了解智能車間是如何實現生產全程可視化的。作為大眾集團***重要的海外市場之一,中國正在見證大眾公司不斷投產的新工廠和新車型,而更重要的是:全新的智能車間的理念。一汽大眾佛山工廠是大眾在全球的標桿工廠,也是智能車間的新示范,通過對自動化和信息化的無縫連接,實現了傳統上IT和OT(運營技術)的融合。

              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,“物聯網+信息化+自動化”融合的戰略,就成為佛山工廠的一個重要推手。
               

              工業大數據采集、處理之后,非常重要的一個環節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?
              數據可視化技術***代應該是報表軟件,通過報表系統能夠把復雜的數據整理成規則的表格,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,可以將企業中現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,幫助企業做出明智的業務經營決策。
               
              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,***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展,我們可以通過更多的形式,例如三維模型、動畫、視頻、動態交互式頁面、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。
               
              具體到工業大數據領域,其可視化又有自己獨特的特點,呈現出與互聯網大數據可視化不同的難點和方向,我總結了一下,工業大數據可視化有以下幾個特點:
               
              1、數據量呈現海量趨勢,且更新頻率極高。由于工業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互聯網大數據只多不少,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,如何保證監控頁面的數據實時更新,還能夠讓監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、環境、人員等等監測,可能會有幾百個監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。一個企業會有許多下屬的分子公司,下屬企業又會有車間、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,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的展示關系,是可視化的第四個難題。
               
              5、如何實現工業數據的有效檢索和有效推送。也就是常說的“數據找人”,在互聯網企業,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,但在工業大數據領域,如何實現?一個報警信息,推送給誰?當前還是靠提前設好的規則,未來能否實現智能化,怎么實現,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。

              目前可以結合成熟的vr虛擬現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。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務的理解,以及在這個基礎上對數據的深刻認識。
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