工业大数据可视化_大屏三维展示
时间：2019-05-23 00:00:00
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栏目：虚拟现实
导读：进入大数据时代，数据可视化这个说法慢慢的流行起来，究其原因，一个是因为大数据的展示比起以前的数据展示有不同的地方，比较大的难点就是面对如此巨大的数据，如何比较好的展示给用户，成为前台程序员面临的难题。另一个是随着近几年技术...
进入大数据时代，数据可视化这个说法慢慢的流行起来，究其原因，一个是因为大数据的展示比起以前的数据展示有不同的地方，比较大的难点就是面对如此巨大的数据，如何比较好的展示给用户，成为前台程序员面临的难题。另一个是随着近几年技术的发展，我们可以通过更多的形式，例如三维模型、动画、视频、动态交互式页面、手机APP及vr虚拟现实技术等将数据以展示、推送、提醒、互动等等模式提供给用户，其复杂度上升了一个数量级，因此，渐渐地，数据可视化就成为一个专门的领域，成为了大数据时代的一个研究分支，无数***的工程师和设计者为这个领域做出了贡献。
1、数据量呈现海量趋势，且更新频率极高。由于工业大数据主要来源于传感器的数据采集，因此其数据量相比传统互联网大数据只多不少，而且，它的更新频率极高，传感器按照恒定的频率快速更新。
在这种情况下，如何保证监控页面的数据实时更新，还能够让监控人员看数据的变化，就是需要研究的问题。当某个数据每秒更新10次，那么，屏幕上的数字直接变化就是无意义的，因为监控人员根本就一个数字都看不到。如何兼顾数字的更新频率与视觉效果，就成为可视化的***个难题。
在这种情况下，如何保证监控页面的数据实时更新，还能够让监控人员看数据的变化，就是需要研究的问题。当某个数据每秒更新10次，那么，屏幕上的数字直接变化就是无意义的，因为监控人员根本就一个数字都看不到。如何兼顾数字的更新频率与视觉效果，就成为可视化的***个难题。
2、大量的监控点，无法进行有效地显示。一台普通的设备，可能就有上百个传感器，再加上相关的视频、环境、人员等等监测，可能会有几百个监测数据是这个设备需要的，那么，这么多的数据如何在有限的屏幕上进行排列，如何取舍，成为可视化的第二个难题。
3、整体与局部如何有效地结合。一个企业会有许多下属的分子公司，下属企业又会有车间、工作面等等工作场景，每个工作场景又会有许多设备。这样层层嵌套的可视化局面如何比较好的结合，在保障使用人员看到整体的时候，还能够同时关注到局部的数据变化，是可视化的第三个难题。
4、局部与细节如何兼顾。在一个局部的数据展示中，我们还希望看到数据的细节，包括相关的数据、历史的数据、异常的数据、数据的趋势、数据的预测等等，能否把握好局部与细节的展示关系，是可视化的第四个难题。
5、如何实现工业数据的有效检索和有效推送。也就是常说的“数据找人”，在互联网企业，利用大数据分析用户的使用习惯和兴趣爱好，寻找其感兴趣的话题进行推送已经是常见做法了，但在工业大数据领域，如何实现？一个报警信息，推送给谁？当前还是靠提前设好的规则，未来能否实现智能化，怎么实现，相关的应用还是比较少，这是可视化的第五个难题。
6、如何将数据转化为有效地信息提供给用户。举个生活中的例子，某路口实时车流100辆／分钟，这是数据，“严重拥堵”，这是信息。能否很好地将数据转化为信息是可视化的第六个难题。
7、生产线预判报警，在界面中有报警预警值，在实际生产的过程中，若有相关的冲破预警值的事故发生，通过数据可视化系统，在界面上实时动态展示，用意提示工作人员并提供相关的位置提示等。
7、生产线预判报警，在界面中有报警预警值，在实际生产的过程中，若有相关的冲破预警值的事故发生，通过数据可视化系统，在界面上实时动态展示，用意提示工作人员并提供相关的位置提示等。
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