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      關于IOC可視化的一些思考

      2022-4-25    鶴鶴

      (一)IOC簡介

      ①什么是IOC

      ②IOC設計的發展方向

      ③IOC設計工具(BI類設計工具)

      ④IOC的應用場景

      以上不展開闡述,不理解的朋友可自行關鍵詞搜索,我們就應用層面發散一下;

      數據指標--指揮調度--數字孿生--設備監測--設備控制--事件感知--配置中心

      相信設計同學或產品同學,或多或少都有接觸可視化領域。比如B端后臺常使用到一些統計圖表、比如用研分析或者市場分析也常常用到這類圖形來表達。

      而涉及B端可視化,有一個不可忽視的詞就是“智慧”

      智慧到底是什么,有人會告訴你,以前是數字化時代和智能化時代,現在已經開始進入到智慧化時代。但你要具體問智慧化和數字化有什么區別,大多數人會支支吾吾給你一個抽象的概念。

      人尚且不能詮釋智慧,又怎么去創造智慧呢?

      所謂的智慧城市、智慧園區、智慧社區、智慧校園、智慧交通、智慧安防,甚至智慧殯葬。

      扒開外衣,它真的智慧嗎?

      到底什么是智慧?百科告訴你:

      “ 智慧是生命所具有的基于生理和心理器官的一種高級創造思維能力,包含對自然與人文的感知記憶、理解、分析、判斷、升華等所有能力。智慧與智力不同,智慧表達智力器官的綜合終極功能,與“形而上之道”有異曲同工之處;智力則謂“形而下之器”,是生命的一部分技能。

      在我們的日常生活中,智慧體現為更好地解決問題的能力






      (二)IOC從數字化到智慧化


      ①從圖表展示到數據穿透


      通常,我們設計可視化大屏都容易被局限在平面空間中

      “這個屏就這么大,你還想要什么?”





      要提升可視化,首先就要打破面板大小的局限性,

      理解并以其他形式滿足合理的數據穿透需求


      如:


      這個餅圖告訴我未處理的還有8個工單,到底是哪8個工單,

      誰在處理,處理停留時長多久了?,

      你就告訴我沒處理完,能輔助我決策什么?

      ” 







      數據的穿透面板可以有多種形式,以彈窗和面板的切換居多;






      ②從數據查看到指揮決策


      數據穿透后,也需能給到更詳細的信息輔助管理者決策,

      但“決策”的動作如何做?

      對講機?電話?或又是其他通訊工具?

      不可質疑的是,確實很多情況,對講機更有效率

      但信息化時代,有時為了痕跡留存,可以犧牲一些效率或嘗試融合;







      這就迎來了大屏的功能性操作,工單指派、催辦、關閉、誤報等;


      當然,想象空間還有很多,

      如:未必客戶的操作臺就如同公安一樣分布著各類事件的值班人員,

      未必不會出現臨時替班情況,如何通過大屏指導或指引不熟悉的人員處理事件?

      處置預案或者叫處理建議,也許就是另一個亮點。











      ③從數據可視化到現實虛擬化

      數據終究是數據,沒有物理世界的直觀感,

      數字孿生即是這個時代最熱也最保溫的話題,比如最近大熱的概念元宇宙;

      虛擬世界的映射我們見過太多,但大多是在游戲中,


      如果要真正反映真實世界,技術空間依然很深。

      打個最淺顯的比方,模型基于X、Y、Z軸坐標,而現實世界基于地理位置(GIS),如何映射?


      BIM(城市信息模型) 、GIS(地理信息系統)、IOT(物聯網)





      關于孿生,路還很遠,但從幾何模型——數據模型——數據融合——動態孿生到自主孿生,我們已能看見光。

      大家可以去瞅瞅51World,一家以克隆地球為愿景的數字孿生機構,雖然不知道他們能走多遠,但一定值得關注和祝福。








      ④從設備信息展示到設備監測和控制


      IOT物聯網?

      傳統的可視化我們會羅列設備的信息列表、日志、報警事件,

      但大多都是非技術人員無法理解的數據,產生不了價值,更不能輔助決策。

      關于設備,我們要往實用層面多加考慮,在真實場景中找到應用價值,

      比如監測設備的在離線狀態、故障事件、原因分析、設備開關控制等;


      萬物互聯,未必不可能;











      ⑤從人工發現問題上報到事件感知和事件預測


      說到設備的故障事件,我們突然想到,傳統的故障是怎么發現的?

      通過物管碼,定期巡檢,上報異常;

      現在我們通過設備各項傳感器也能發現,這是設備,那人、車、消防,難道不行嗎?

      人可能包括內部工作人員比如脫崗等事件,也包括外來人員的闖入等;

      車可能包括超速、逆行、違停、僵尸車輛等;


      現在的AI感知攝像,如執法攝像、車輛監測、熱成像攝像等,可以幫助我們感知大多常規事件。







      除此之外呢,數據的比對可以分析出各類異常,當然,人工反饋也不可或缺。






      ⑥配置中心

      數據差異多大算異常,什么時候告警,這些隨場景不同都可能截然不同,標準雖然重要,配置也不可沒有;

      圖表的展示形式,是折線又或是柱狀,維度是區域又或是樓棟?,圖表的樣式和數據維度配置貌似讓人驚喜;

      誰來看都展示一樣的數據?會否出現數據查看的需求不同?演示和使用的需求會否截然相反?


      打個不恰當的比方:

      使用時,更希望沒有告警;

      演示時,更希望讓觀眾看到我們對告警事件的處理效率和大屏的智慧;

      權限的配置值得深思;




      文章來源:站酷   作者:互耕II乙方

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