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该工厂不仅在自动化程度、产能水平、设备状况方面确保在全球大众工厂中达到了***水平，更重要的是，通过对物联网技术、大数据的分析与应用，使得整个工厂的管理水平成为了透明工厂的典范。在这样高标准的要求之下，“物联网+信息化+自动化”融合的战略，就成为佛山工厂的一个重要推手。

工业大数据采集、处理之后，非常重要的一个环节就是数据可视化工作。毕竟，无论我们有多少数据，都是需要看到的，否则数据的意义又在哪里呢？

北京四度科技数据可视化技术***代应该是报表软件，通过报表系统能够把复杂的数据整理成规则的表格，并配以漂亮的图形，比如柱图、饼图、折线图等等。第二代当属BI（Business Intelligence）了，BI比起简单的报表又更进了异步，它已经不单单是一个工具软件，而是一套完整的解决方案，可以将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

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。

具体到工业大数据领域，其可视化又有自己独特的特点，呈现出与互联网大数据可视化不同的难点和方向，我总结了一下，工业大数据可视化有以下几个特点：

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。

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。

毋庸置疑，智慧工厂是今后全球制造业变革非常关键的一环。这次国际智能工厂展上，也能感受到日本传统制造行业谋求转型的急迫感。不仅日本，在工业4.0的浪潮中，能否抓住数字化转型的机遇，并敏捷应对创新需求，对所有企业都是迫在眉睫的问题。

北京四度科技可以结合成熟的vr虚拟现实技术与数据可视化技术相互融合，进行整体可视化方案展示，技术名称叫做大数据vr可视化展示系统。相对而言，纯技术的问题反而不是问题的关键，比如三维建模技术、图表自动生成技术、数据检索技术等。可视化更多的是对用户和业务的理解，以及在这个基础上对数据的深刻认识。