智游工厂-纺友云上展

企业数据可视化，助力企业运营管理提质增效

在互联网和大数据时代，工业日益增长的庞大数据总量离不开数据分析，工业数据可视化也逐渐成为数据分析、采集和统计的重要措施之一。实现工业数据实时采集、分析和统计等可视化展示，让工业工厂等庞大数据得到相对应的可视化分析结果，让管理人员---管理工业工厂，提高工业工厂---运行效率。

为了清晰有效地传达信息、数据可视化使用统计图形、图表、信息图形和其他工具。可以使用点，线或条对数字数据进行编码，以在视觉上传达定量消息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问、理解和使用。用户可能有特定的分析任务，例如进行比较或了解因果关系，并遵循图形的设计原理（即显示比较或显示因果关系）。通常在用户查找特定度量的地方使用表，而使用各种类型的图表来显示数据中一个或多个变量的模式或关系。

企业可视化，利用erp系统与大数据分析平台，实现将采集到数据进行加工处理、分析挖掘，用更为直观的可视化看板的形式展现在管理者面前，让管理者有效掌握企业信息，实现管理上的透明化与可视化。

数据采集为什么老是成为企业数据改造的“终结者”？你得这样做！

数据采集的本源在于对静态的、固态的实体进行实时数据的量化、收集、储存、转化、处理。工业数据具有---、时序化、多源、高噪声、异构、价值密度低等特点。

工业自动化数据采集一直是困扰着制造企业的痛点，因自动化终端设备品牌类型繁多，不同采购年代的产品厂家和数据接口及支持协议各异，加之国外厂家本地支持有限，费用高昂，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整，就不能得到实时数据，数据滞后，企业的生产成本就高，产量与效率就相应大打折扣，智能制造也就无从谈起。

所以无论智能制造发展到何种程度，工业数据采集都是生产中实际高频的需求，也是实现工业数字化的先决条件。

工业数据采集痛点

在当今的制造业领域，数据采集是一个难点。很多企业的生产数据采集主要依靠传统的手工作业方式，采集过程中容易出现人为的记录错误且效率低下。

即便引进了相关技术手段，并且应用了数据采集系统，但是由于系统本身的原因以及企业没有选择适合自己的数据采集系统，因此也无法实现信息采集的实时性、性和延伸性管理，各单元出现了信息断层的现象。

工业数据采集的技术难点主要包括以下几方面：

1、数据量---

2、工业数据的协议不标准

3、视---输所需带宽---

4、对原有自动化系统的采集难度大：厂商部署水平参差，没有数据接口，文档缺失，点表等基础设置数据缺失。

5、安全性考虑不足：一旦需要通过云端调度工业之中为的生产能力，又没有对安全的充分考虑，造成损失，难以弥补。