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随着工业制造4.0概念的提出，以工业大数据系统为核心的智能管理模式在工厂管理变革中已经逐步成为一种较为主流的模式，尤其是对于一部分企业来说，通过建立大数据管理系统，可以大大地提升企业的生产制造效率，帮助企业提升市场竞争力，目前，大数据管理系统，除了能够在生产制造过程中发挥出相应的功能挚爱，在合同管理中也能够实现合同风险管理。在业务流程管理中，也能够进一步提升业务流转效率。可以说基于大数据管理系统，能够实现工业生产的全方位管理的智能化与高效化。 借助于自动化数据管理系统的建立，用户对于数据的分析和处理有着强烈的需求。例如，用户想要知道某台设备数据的波动情况，来判断这台设备是否稳定；或者根据数据的趋势来对后续数据的情况进行预测分析；这些都要求系统能够对数据进行可视化展示，或者对数据转发至具有可视化能力的平台中。当前在大数据管理系统的建立与功能实现过程中，基本上可以实现工业数据的可视化，进而增强工业数据的全面检测。 在满足企业管理需求条件下，工业数据可视化的实现过程将需要采集的数据类型分为静态数据与动态数据。1) 静态数据。包括设备详细信息，如设备类型、ID 号、生产厂商、维保厂商、所属车间、额定功率、电压电流等； 操作或管理人员详细信息，如姓名、联系方式、职责等。2) 动态数据。包括设备目前运行状态、故障报警信息、维保提示信息等。系统使用两个屏幕对数据进行展示： 其中实时展示屏将实时展示各个设备的运行状态； 静态展示屏将展示历史数据分析处理后的结果。 ? |
2023-10-27
2022-08-15
2022-08-17
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