工业大数据可视化的难点有哪些

Question

如题所述

Answer 1

随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）

工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可操作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可操作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。

三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。

五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。

Answer 2

数据可视化技术第一代应该是报表软件，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。本回答被网友采纳

Answer 3

工业大数据的可视化难点有很多；

1、数据量呈现海量趋势，且更新频率极高。

2、大量的监控点，无法进行有效地显示。

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。

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。

6、如何将数据转化为有效地信息提供给用户。

针对这些难点现出现了很多解决方案，目前做的最好的首推图扑组态。图扑的IoTopo工业物联网平台，集成了MQTT、Modbus、OPC UA等多种通讯协议解析。应用的涛思的时序数据库，极大的解决了数据量呈现海量趋势，且更新频率极高的问题。IoTopo工业物联网平台功能涵盖了数据采集、项目管理、设备管理、数据管理、告警管理、报表管理、数据可视化等物联网监控中的常见功能。通过工业物联网网关，可实现工业设备的快速接入。平台采用微服务和功能模块化构架，可与企业自有系统无缝整合。支持 MQTT 协议接入，支持工业通讯协议云解析。可以将边缘侧数据统一为一个功能全面的数据可视化系统。

参考资料来源：百度百科——图扑物联  

                        图扑Web组态软件

Answer 4

工业数据可视化面临的问题：将超大数据量的工业设备连接起来，采集实时运行数据，通过远程管理设备群的运行状况，实现对产品的精准分析、预测和运营支持，同时，借助工业大数据实现传统制造向智能制造的转型升级。
万博思图工业大数据可视化决策系统，通过数据分析传递等手段，为工业设备生产监控、共享、产品研发、模式创新等多方面决策提供依据。
工业数据可视化决策系统，可实现与工业企业原有自动控制系统结合，通过虚拟现实和数据仪表盘等多种展现手段，为大数据时代的工业生产监控、设备监控和虚拟制造应用提供最佳的可视化解决方案。以工业设备可视化大屏为例，根据工业数据需求，分为智能服务、共享经济、模式创新、研发辅助四个场景，统计汇总设备转速、针数、电压以及各种实时产能等运行数据，充分发挥数据仪表盘中各种图表的展现优势，对数据仪表进行合理分组，以实现快速状态切换，适应不同场景监控需要。 通过建设工业可视化指挥决策平台，可全面整合生产、维护等各部门的信息资源，有效融合智能分析功能，实现“人”与“设备”全面监测，协助管理者在生产活动中做到事前预警、事中指挥调度、事后分析研判。