数据可视化大屏模板重要性

数据可视化：Data Visualization，定义：为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。

数据可视化对企业的重要性

有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。

数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。

数据可视化大屏

数据可视化大屏用于监控中心、指挥中心、数据中心、生产车间、网站门户中，实现数据实时监控、数据预警、数据信息统计分析等功能，数据大屏是企业数字化转型中，打通数据孤岛，实现业务数据综合分析的最为直接的呈现。BI 工具是提供的是一套完整的数据解决方案，将业务数据进行有效的整合、建模、分析，以可视化的方式呈现，快速准确的定位关键数据，辅助决策。 因此BI工具的最后一个环节是将关键业务可视化的呈现后进行数据分析，BI工具是提供数据可视化大屏能力的非常重要的工具。

行业可视化大屏模板

数据可视化大屏已经深入应用于各行业，每个行业均需要数据可视化大屏呈现和分析业务数据，到底如何实现大屏的最终实现，各行业有自身领域特点，因此可视化大屏也需要从方方面面体现行业特色，如最表象的行业设计风格、数据呈现方式、行业3D模型加载、GIS信息与业务数据的结合、行业数据指标分析等。

因此各行业均需可以直接复用的数据可视化大屏模板。

接下来我们以智能制造、智慧工程、智慧教育、智慧运维行业为例为大家分析主流行业的数据可视化大屏应用场景及大屏模板。

智能制造行业应用方案

智能制造商业智能解决方案，从效率、过程控制、预警等场景出发，采集企业ERP、MES等系统数据实时大屏展示，实现企业经营全生命周期可视化分析管控，降低生产成本，大幅提升安全性和生产效率。

制造行业数字化转型面临的挑战

数据分散

数据分散在各个系统中，数据之间关联性交互性不足，无法整合多个业务流数据。从生产，库存，运营等全流程自动化，难以实现智能化，辅助决策。

无法有效辅助决策

数据分散在各个系统中，由于数据孤岛的形成，无法进行有效的整合数据分析，因此无法形成准确的数据流、数据报表及数据可视化大屏。

数据量大且实时性高

不同数据实时性要求不一致，数据量巨大时无法数实现实时刷新，展示实时业务场景实现业务监控，大数据量与高实时性为数据分析从技术上提高了难度。

无法主动预警

无法通过监控异常数据，实现主动预警和报告能力，并基于业务的需求，使得相关人员第一时间获取当前业务运转的信息。

总体方案架构 智能制造业的从数据采集到商业智能的总体解决方案，Wyn商业智能可以融入到每个环节中，从IOT设备的数据实时接入，到车间生产大屏看板分析，再到运营数据融合，建立大数据仓库，最终帮助企业的管理层进行商业智能数据分析。

智慧工厂MOM 数据中心

业务介绍：

建立工厂的MOM 制造运营数据中心，对销售，生产，设备等数据进行综合监控和管理。

分析指标：

对销售数据，生产情况，人员出勤率，设备稼动率以及生产计划执行情况等指标综合分析。

智慧工厂设备看板

业务介绍：

通过对工厂设备监控，实时获取设备运转情况，实时预警监控各产线。

分析指标：

通过图片可视化预警对产线各个设备进行数据警告，关注生产数量及车间环境，设备运转数据。

智慧工厂质量看板

业务介绍：

搭建企业的质量综合看板，监控目标日期内的产品质量情况。

分析指标：

不良品分布、直通率、交货及时率、返工率、订单详情、问题分析等。

智慧工厂安全看板

业务介绍：通过对智慧工厂的设备的安全状态实时数据监控，从而保障生产安全及人员安全。

分析指标：隐患危险数据，危险分布情况，安全投入情况，厂区设备运转数据，车间实时视频监控等分析。

SMT产线看板

业务介绍：SMT的广泛应用，促进了电子产品的小型化、多功能化，为大批量生产、低缺陷率生产提供了条件。

分析指标：分析今日计划及完成情况，设备运转情况，以及当前工单和执行任务班组的到岗情况监控。

智慧工程行业应用方案

工程行业数字化转型面临的挑战

项目管理复杂

传统建设工程的目标、计划、控制都以参与单位个体为主要对象，项目管理的阶段性和局部性割裂了项目的内在联系，导致项目管理存在明显的管理弊端。

数据零散不成体系

专而不全”、“多小散”企业的参与，通常会导致项目信息流通的断裂和信息孤岛现象，致使整个建设项目缺少统一的计划和控制系统。

报表繁重，数据处理不当

不同行业的集团公司运作不同，但同时存在多种行规与标准，行业发展迅速，效率与质量是需要同步保持。报表繁重，数据处理不当，使用效率低等。

工程进度难易全面掌握

现场施工无法精准管控工程管理的复杂和施工现场的变动，传统的管理手段无法使建筑企业或施工企业做到精细化管理，企业缺乏整体认识不足系统规划不足。

智慧工程方案架构

智慧工程安全生产监控中心

业务介绍：智慧工程安全生产监控中心对生产，发货，签收，计划等方面进行综合监控和管理。

分析指标：生产日报，计划方量，签收方量，累计发货车次，年度目标完成等。

智慧工程设备管理中心

业务介绍：对工程中大型设备运转状态进行监控，故障检测及故障修复信息获取，保障大型设备的正常运转。

分析指标：监控中心，故障统计，巡检统计，原材料库存，故障修复数量，应急源数量，危险作业数量。

智慧教育行业应用方案

工程行业数字化转型面临的挑战

多管理软件并行运行

同时运行的软件种类繁多，对接服务企业更换频繁，造成应用割裂，各自为营，导致了数据鸿沟，缺少统一的数据标准与规范，缺少一体化的数字化展示窗口。

业务处理方式差异大

各个教育机构有自己的业务处理，定制开发耗时耗力，且维护成本大，教学方式、服务管理缺乏数据支撑。

管理数据无法及时分析

教育机构运营组织无法获取每项工作进展，无法实时掌握机构的教管服的数据, 数据无法实时可视化，智能分析当前教育者教育对象的各项教育活动的情况，优化教育方案。

缺乏教考一体的数据工具

缺乏培养大数据专业的课程和工具，未将数字技术与数字思维应用于职业教育过程中。对结合职业教育的平台上手门槛高，不易于考生学习使用。

智慧教育数据中心设计框架

智慧教育管理服务平台可满足各级教育管理部门使用，实现学生到职工再到运营的全域数据分析和监控。

智慧教育测评服务平台

基于职业教育提供的软件产品和服务实现智慧教育专业认证、教学诊改等目标，实现专业认证、教学诊改大数据专业的课程和工具。实现与现有的教考系统统一平台，统一用户身份验证。

应用场景

智慧校园管理综合大屏

业务介绍：通过3D可视化实现对教育科研综合监管，了解校园当前申请的科研项目、科研成果，参与科研人数，及与外部合作的科研项目类目等信息来掌控整个园区的科研数据，实现项目正常执行及时提供保障服务。

分析指标：科研概述，科研队伍，科研名人堂，科研项目类目明细数量，科研人员数量，项目成功，领域成功，明星院系人员分析。

三维校园全景管理大屏

业务介绍：基于校园物理场景，构建校园的全景三维模型，实现校园园区管理，安全管理，人员管理，科研管理，招生就业信息等综合管理大屏。

分析指标：招生就业情况，师资教学质量，学生画像，科研预算，科研投入，项目进展，能耗管理，安全管理。

智慧运维行业应用方案

智慧运维商业智能解决方案，将商业智能嵌入到后台运维管理系统中，实现统计分析报表，可视化大屏，3D机房可视化监控管理等功能，提供性能监控与分析、故障监控、故障分析及定位等综合管理服务。

智能运维行业数字化管理面临的挑战

运维场景多样化

单一解决方案无法实现贯穿多业务的始末，导致出现场景断层。

云架构模式的普及

运维工具需要基于云架构。传统的“监管控”模式，已经落后，运维工具需要基于云架构以适应当前市场需求。

运维平台多数据分散

海量数据及时存储分散多个平台，导致运维平台多，但数据无法有效的联动，整合分析困难，无法快速的产出报告。

缺乏故障预测

海量的数据，无法通过“自学习”的方式，提炼数据关联关系，判断运维设备的故障，达到数据主动性，导致信息传递滞后。

智慧运维商业智能解决方案架构

行业数字化典型应用

3D智慧机房监控

业务介绍：接入机房的3D实体模型，并对关键设备进行标注，对整个机房进行实时的环境和设备运转情况进行实时监控。

分析指标：机房监控、设备运行、环境湿温度。

智慧运维综合管控平台

业务分析：通过可视化流向地图实现实时监控总公司到分支机构的网络连通状态。

指标分析：系统的资源使用，利用率，响应时间，防火墙性能，告警数据，资源占用率，防火墙吞吐量等分析。

碳中和数据监控大屏

智慧城市发展指挥大脑

智慧园区数字中心大屏

设备管理中心

智慧人力资源中心

智慧校园管理综合大屏

智慧医疗健康数字中心

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