工業(yè)大數(shù)據(jù):探尋可視化之路發(fā)表時(shí)間:2023-10-11 10:15 進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)可視化日漸流行,究其原因,一是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的展示與之前的數(shù)據(jù)展示有所不同,最大的難點(diǎn)就是面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù),如何較好地展示給用戶,成為前臺(tái)程序員面臨的難題;二是隨著近幾年技術(shù)的發(fā)展,可以通過(guò)更多的形式,例如三維模型、動(dòng)畫、視頻、動(dòng)態(tài)交互式頁(yè)面、手機(jī)APP等將數(shù)據(jù)以展示、推送、提醒、互動(dòng)等模式提供給用戶,其復(fù)雜度上升了一個(gè)數(shù)量級(jí),因此,數(shù)據(jù)可視化就成為一個(gè)專門的領(lǐng)域,成為了大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)研究分支。 具體到工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,其可視化又有自身的特點(diǎn),呈現(xiàn)出與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可視化不同的難點(diǎn)和方向。 對(duì)于數(shù)據(jù)可視化,很多人會(huì)理解成頁(yè)面設(shè)計(jì),認(rèn)為沒(méi)有什么難度。如果在單純的技術(shù)層面解讀也許沒(méi)有問(wèn)題,但更多的價(jià)值是數(shù)據(jù)維度的設(shè)計(jì),這些并不是技術(shù)難度,而是業(yè)務(wù)難度。這其中核心的價(jià)值是數(shù)據(jù)分析的結(jié)果是否有用,圖表分析目的是讓更多的人看得懂,分析維度的準(zhǔn)確更加重要。所以,單純的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)已經(jīng)不能滿足當(dāng)前的需求,數(shù)據(jù)可視化,要從業(yè)務(wù)角度、技術(shù)角度、交互角度、美術(shù)設(shè)計(jì)角度、算法角度綜合考慮。 工業(yè)不只有“大”數(shù)據(jù),還有“快”數(shù)據(jù) 快數(shù)據(jù)如何進(jìn)行可視化 工業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自于業(yè)務(wù)系統(tǒng)和自動(dòng)化數(shù)采。5G時(shí)代,我們具備了超低延時(shí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰?,不管是物?lián)數(shù)據(jù),還是自動(dòng)化采集數(shù)據(jù)都可以忽略延時(shí)時(shí)間,同步到管理平臺(tái)進(jìn)行分析和展示。在硬件數(shù)據(jù)更新頻率極高的場(chǎng)景下,監(jiān)控者如何在平臺(tái)端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化就是第一個(gè)問(wèn)題:當(dāng)全部數(shù)據(jù),如圖1所示,左邊全部展示時(shí),監(jiān)控者根本無(wú)法看清楚,也來(lái)不及思考,這種可視化就毫無(wú)意義。利用機(jī)器算法高效處理這些數(shù)據(jù),同時(shí)滿足快數(shù)據(jù)分析,再結(jié)合對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)規(guī)則,將問(wèn)題數(shù)據(jù)快速地提煉出來(lái),再做可視化,如圖1右邊所示,監(jiān)控者就不會(huì)遺漏關(guān)鍵數(shù)據(jù)。 圖1 數(shù)據(jù)快速分析 如果這些快數(shù)據(jù)需要逐一分析,我們會(huì)將數(shù)據(jù)持久化處理,并對(duì)區(qū)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提供變化趨勢(shì)。分析異常點(diǎn)所處的位置,并提供向下鉆取的能力。這樣在快數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的后期,提供快速定位和查看方法。 更快的檢索和更精準(zhǔn)的推薦 很多時(shí)候,工廠在生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)龐大,一臺(tái)自動(dòng)化設(shè)備可能就有幾十個(gè)甚至更多的關(guān)鍵指標(biāo),再加上工廠部署的大量物聯(lián)設(shè)備就會(huì)形成幾百、幾千個(gè)指標(biāo),如果我們平鋪這些指標(biāo),那么對(duì)于觀察者來(lái)說(shuō)毫無(wú)意義。面對(duì)如此龐大的指標(biāo)體系如何進(jìn)行可視化,顯得尤為重要。 更快的查詢方法。首先,將海量的指標(biāo)數(shù)據(jù)平鋪在一個(gè)頁(yè)面上,輪巡顯示,只能得到一種具有沖擊力的效果,實(shí)際價(jià)值無(wú)法顯現(xiàn)。 數(shù)據(jù)監(jiān)控者需要在如此龐大的指標(biāo)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,找到自己關(guān)心的內(nèi)容,所以具備快速的信息精準(zhǔn)定位能力是關(guān)鍵。在后臺(tái)建立ES索引,實(shí)現(xiàn)更快速信息查詢,需要在前臺(tái)可視化的設(shè)計(jì)中有意識(shí)地設(shè)計(jì)更便捷的數(shù)據(jù)查詢引導(dǎo)。 個(gè)性化的推薦方法,讓數(shù)據(jù)找人,如圖2所示??焖俚乃饕匀皇怯杀O(jiān)控者主動(dòng)尋找信息,利用算法構(gòu)建不同角色的興趣模型,由機(jī)器將信息推薦給監(jiān)控者,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的技術(shù)手段,讓機(jī)器不斷地學(xué)習(xí)每個(gè)角色的興趣習(xí)慣,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的推薦,這樣在可視化設(shè)計(jì)上就能優(yōu)先展示這些信息,為監(jiān)控者提供更個(gè)性的可視化服務(wù)。 圖2 數(shù)據(jù)可視化 宏觀和細(xì)節(jié)如何兼顧 基于“物”構(gòu)建數(shù)據(jù)模型 工廠數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)的時(shí)候,在整體上感知運(yùn)營(yíng)情況,需要對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象,進(jìn)而構(gòu)建基于“物”的數(shù)據(jù)模型可視化方案。將一個(gè)生產(chǎn)線想象成一個(gè)“物”,對(duì)它進(jìn)行整體分析,并在各個(gè)細(xì)節(jié)上提供進(jìn)一步的服務(wù),逐層分解主體數(shù)據(jù)。讓觀察者在宏觀上有總體認(rèn)知,又可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求快速定位到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。 可視化的不僅是數(shù)據(jù),更是價(jià)值 “你今天7:35分起床,8:00出門,走了1公里路,換乘3趟地鐵。”這既是日常,也是數(shù)據(jù)。通過(guò)數(shù)據(jù)可以了解一個(gè)人的行為情況,洞悉這背后可能發(fā)生的事,“你今天可能會(huì)遲到”。這就是數(shù)據(jù)帶來(lái)的價(jià)值。 由此可見(jiàn),通過(guò)數(shù)據(jù)可視化,單純展示數(shù)據(jù)并不能給監(jiān)控者帶來(lái)實(shí)際的業(yè)務(wù)需求,只有在可視化的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析、提煉,才能生發(fā)出數(shù)據(jù)的價(jià)值。需要特別指出的是,一些敏感數(shù)據(jù)(工藝配方、個(gè)人信息)的可視化可能會(huì)造成一定程度上的秘密泄露,這種數(shù)據(jù)可視化,不僅要符合客戶的真實(shí)需求,還要符合規(guī)定。 大數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)不單純是技術(shù)層面的問(wèn)題,而是綜合性的,是我們對(duì)業(yè)務(wù)的深刻理解,是結(jié)合可視化技術(shù)、UI設(shè)計(jì)和算法能力進(jìn)行的綜合設(shè)計(jì)。只有這樣,才能幫助客戶看懂?dāng)?shù)據(jù),感知到數(shù)據(jù)帶來(lái)的價(jià)值。 |