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LitWise IAS数据可视及阐发体系
数据可视及阐发紧张目的是借助于图形化技艺,明了有效地转达与类似信息。但是,这并不就意味着数据可视就一定由于要完成其结果用途而令人觉得单调幽默,约莫是为了看上去绚丽多彩而显得十分庞大。为了有效地转达头脑见地,美学情势与结果需要齐头并进,颠末直观地转达关键的方面与特性,从而完成敷衍相称奇异而又庞大的数据集的深化洞察。
 
LitWise IAS可以接入种种数据源,使模范杂、种类多的数据失失整合运用

支持Excel、TXT、Word、PDF、DB数据,加快企业数据接入速率,为数据洗濯和阐发打下底子,以后不再纠结数据混乱标题


 
阐发结果,可选择多种可视化结果出现,阐发报告讨教直观、炫酷,选拔企业数据出现高度
饼图、柱状图、线图、雷达图、环形图、组合图...打破惯例图形样式,对峙传统单调的阐发结果,给你的数据添加颜色

定义和构建易于可视化、挖掘和交互的数据模型

制造企业要处置处分的数据集相称庞大:计划数据(车间-斲丧线-工位)、工艺数据(时时彩平台产品-配置-人)、质量数据(范例-记载)、在成品数据(时时彩平台产品-工序-物料)、加工配置数据(属性-外形-记载)、制造资源数据(刀具-量具-夹具-工装)、职员数据(位置-外形-技能)等,对这些数据,既要存眷总体时序活动趋向约莫干系网络布局,又要阐发单个数据源的特性以及大批交互间的时序讨论干系和上下文讨论干系信息。为此,起首需要定义和构建一个笼统的数据模型,用于形貌企业所感兴味的存眷东西以及阐发数据。

数据融合与集成

构建车间同一的数据模型,用同一的要领表达数据,研讨怎样将异构数据映射和转换到同一的数据框架中,要记载数据的源头,从而完成数据的溯源,数据的改造要可以大约记载数据演化的进程。

为决议计划者提供信息完备的可视化阐发环境

阐发制造数据的目的在于找出制造进程频繁出现的方向情势,可视阐发体系既要存眷数据孕育发生的总体时序活动趋向约莫干系网络布局,又要支持阐发单个数据源的交互特性以及大批交互间的时序讨论干系和上下文讨论干系信息。

阐发驱动的数据模型的高效可视化

以差异外形和差异情势显现讨论干系数据和讨论干系历史记载,从多维度形貌数据所对应的运用场景,颠末模拟表现图、三维图形要领、二维图形要领、数据报表要领三种要领举行显现。比如:种种工艺信息、斲丧计划相比图采取二维要领显现;每个单位的斲丧总画面、斲丧十分及配置运转外形图采取二维模拟表现图举行显现;安全、斲丧统计信息以数据报心境势显现;车间假造实际仿真、Digital Twin以三维图形显现。

LitWise IAS 企业级数据中心

包括监控数据中心、空间数据中心、安全/生财富务数据中心,区分用来贮存安全、斲丧进程监控数据、种种图纸工艺仿真资料、隐患和斲丧调理数据,通太过类贮存料理,创立数据共享机制,淘汰企业信息孤岛,为斲丧调理指挥提供参考信息,并为以后深层次的数据挖掘及专业决议计划体系的开拓做预备。

LitWise IAS 企业同一指挥调理中心

完成信息综合运用,颠末融合多种检测、自控技术运用,将监测信息体系、斲丧进程监控体系、斲丧料理体系集成到同一调理指挥平台,完成对基层单位斲丧现场全方位信息的及时监视与聚集调理,构建高效、机动的斲丧指挥“神经体系”;调理指挥料理平台数据和料理业务料理体系数据依据需求依据同一的数据编码范例举行交互,为一样伟大料理提供决议计划依据。