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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？

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，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。

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