設備生產數據vr可視化，實時數據展示！
時間：2019-12-28 10:05:02
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欄目：工業(yè)vr
導讀：大多數專家認為AR和VR是游戲行業(yè)的最大顛覆者。然而，除了這一點，這些新興的技術也可以被企業(yè)、組織更好地使用。業(yè)務動態(tài)每天都在變化，公司需要以極大的敏捷性來應對不斷變化的場景，以便在這個不斷變化的場景中生存。數據是業(yè)務組...
長期以來，人們都預測增強現實(AR)和虛擬現實(VR)將會更早地成為公眾意識中的主流技術?，F在，由于技術的快速進步，人們的這一期望正逐步實現，當然這與Facebook、三星和谷歌等科技巨頭的巨額投資似乎是不可避免的。
大多數專家認為AR和VR是游戲行業(yè)的最大顛覆者。然而，除了這一點，這些新興的技術也可以被企業(yè)、組織更好地使用。
業(yè)務動態(tài)每天都在變化，公司需要以極大的敏捷性來應對不斷變化的場景，以便在這個不斷變化的場景中生存。數據是業(yè)務組織成功的關鍵，因為對數據的有效分析可以為公司的業(yè)務流程和應用程序提供可操作的洞見。為了更好地了解數據，各種數據可視化應用程序正在實現AR或VR技術。
業(yè)務動態(tài)每天都在變化，公司需要以極大的敏捷性來應對不斷變化的場景，以便在這個不斷變化的場景中生存。數據是業(yè)務組織成功的關鍵，因為對數據的有效分析可以為公司的業(yè)務流程和應用程序提供可操作的洞見。為了更好地了解數據，各種數據可視化應用程序正在實現AR或VR技術。
使用VR和AR技術，你可以建立更有效的數據可視化。海量現實生活中的數據已經集成，用戶使用傳統(tǒng)的方式比如繪圖、指標與這些數據進行交互是不可能的。我相信AR和VR可以構建數據的呈現，同時顯示更多的信息，可以讓查看者通過與數據交互來更好地理解相關的信息。
不過，沉浸式數據可視化在大數據集中能提供更簡單的模式確認和更直觀的數據理解。與依賴于電子表格中的兩軸的常規(guī)數據可視化模型不同的是， 虛擬現實能使用戶可以仔細觀看各個點的信息，同時與各種因素的任何數量形成鮮明對比。
如今，企業(yè)通過各種內部和外部渠道生成大量數據。大數據分析工具允許公司分析數據并獲得洞察力。然而，從大數據分析工具中獲得的洞察力的有效利用是企業(yè)最關鍵的方面。具有AR和VR功能的數據可視化工具以更直觀的方式提供數據分析結果，幫助組織中的決策者根據獲得的見解采取行動。數據可視化工具幫助管理人員識別數據中的細微模式和異常，幫助他們制定長期的、全局的策略。這些工具還可以在公司的日常運營中快速響應，幫助他們提高資源的生產力。
盡管現有的數據可視化工具提供了比傳統(tǒng)報告更清晰的洞見，但它們似乎不能顯示復雜分析的結果。AR和VR解決方案可以在顯示復雜數據分析信息方面提供更深入的研究。AR技術可以在三維空間中傳遞信息，讓企業(yè)獲得更精確的信息傳達語境。
在數據可視化工具中使用AR將使組織能夠清楚地了解需要分析數百個、有時甚至數千個數據點的情況。VR技術提供了一種更身臨其境和互動的方式來查看信息。數據可視化工具中的VR技術突出了數據流中更為精細的細節(jié)，使用戶能夠從完全不同的角度查看數據。
在數據可視化工具中使用AR將使組織能夠清楚地了解需要分析數百個、有時甚至數千個數據點的情況。VR技術提供了一種更身臨其境和互動的方式來查看信息。數據可視化工具中的VR技術突出了數據流中更為精細的細節(jié)，使用戶能夠從完全不同的角度查看數據。
1、數據量呈現海量趨勢，且更新頻率極高。由于工業(yè)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(tǒng)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(jiān)控頁面的數據實時更新，還能夠讓監(jiān)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(jiān)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，就成為可視化的第一個難題。
2、大量的監(jiān)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(huán)境、人員等等監(jiān)測，可能會有幾百個監(jiān)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(yè)會有許多下屬的分子公司，下屬企業(yè)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(jié)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(jié)，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(jié)的展示關系，是vr可視化的第四個難題。
5、如何實現工業(yè)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(yè)，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(yè)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(guī)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。
若有有關數據可視化項目咨詢，請與@四度科技vr公司聯絡，目前有成熟的數據可視化方案及執(zhí)行能力。目前針對于在工業(yè)領域案例比較成熟。
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