企业可用于创建、存储、移动和检索数据的方式，与查看、感知和解释数据的方式一样多。

　　对于过去和现在的未来主义者来说，2020年是具有里程碑意义的一年。正如预期的那样，数据可视化在持续发展。在2020 年，企业可用于创建、存储、移动和检索数据的方式，与查看、感知和解释数据的方式一样多。当前，数据可视化呈现出3种增长趋势，包括：

　　不断增加的云连接

　　集成的预测性维护和互联的现场服务

　　多样化的用户界面

　　通过云“看见”更多可能性

　　很多企业已经意识到，采用基于云的数据平台（例如微软Azure 等不断发展的云平台）可以为其带来不菲的回报。这些好处包括提高了可扩展性，减少了现场硬件过时并扩大了连接性，这是因为能够使用开放标准，如OPCUA、BACnet、SNMP、Modbus、web 服务和OPC 隧道（tunneling） 等，以及通过AMQP、MQTT、REST、WebSockets 和TLS 加密与x.509证书相结合来确保安全通信的能力。

　　对数据可视化而言，与现场替代方案相比，云连接可以提供经济高效的处理器密集型分析，因此用户能够可视化来自多个数据源的大量数据，以加快决策制定（图1）。系统往往是多种多样的，由很多个组件组成，并且可以使用自己的数据存储和接口来访问存储的数据（例如，Web 服务、数据库、历史数据库等），因此集成工具（例如面向商业智能的工具）有助于为企业提供整个数据系统的统一视图。分析软件或商业智能工具有助于关联多个数据集，同时允许通用过滤器和参数进行查询。通过这些工具，可以以标准化的方式可视化收集到的数据，从而为最终用户提供经逻辑处理、可供比较的依据。

　　关于云连接的数据可视化，有很多应用场景和相关行业案例（图2）。其中一种是适用于全球化业务的制造企业，其分散在多个地理位置的设施，可以通过工业物联网（IIoT）将其数据提供给集中可视化工具。

　　▎图2 ：数据可视化与基于云的应用的集成日益增加

　　另一种可视化的应用场景是能源管理工作，其中可能包括单个建筑物到整个校园的成本、消耗率和碳排放量。任何从多个位置和多个来源收集大量数据的企业，都可以从最新的基于云的可视化工具中受益。

　　预测性维护和互联现场服务

　　预测性维护是一个不断增长的数据可视化应用程序，企业希望从传统的中断修复模型切换到更高效、更主动和更具成本效益的模型。一些相关软件解决方案使用故障检测和诊断（FDD）技术，这是一种对运营和维护团队特别有价值的分析形式（图3）。

　　▎图3 ：HMI 屏幕上显示的预测性维护软件。

　　FDD 技术包含了一个标准的故障规则库，可以对其进行定制，以预测设备故障并建议人员采取预防措施。这种类型的信息（症状、原因和建议的行动）以前可能只存在于企业的某些高级员工的记忆中，或者在某些情况下，可能还存在于印刷或非交互式电子档案中。

　　FDD 工具使用高级故障规则引擎，该引擎可计算故障概率以及相关成本。由于集成更容易、更快和更直观，因此用户可以节约配置时间。这些工具可以轻松地与企业的多个数据系统集成，包括流行的楼宇自动化系统（BAS）、监控和数据采集（SCADA）、可编程逻辑控制器（PLC）以及用于设备状况监视的其它数据系统。通过FDD 工具，可以以创新和直观的方式来可视化相关报警，以协助维护人员执行日常任务。用户还可以创建报告和图表，以帮助实现可视化运营，并解决设备性能低下的问题。

　　另一个可以与可视化和预测性维护工具集成的工具是企业的“互联现场服务”（CFS）操作。它包含一些高级功能，通过智能调度和可靠的通知帮助简化现场服务组织的效率（见图4）。专用软件可连接到FDD 系统识别的相同警报和故障。它还提供了一个预先构建的操作员或调度员仪表板，概述了所有当前报警及其负责响应的人员。

　　▎图4 ：通过智能手机查看现场服务通知。

　　互联现场服务使用智能算法和可自定义的加权评分，来确定最适合特定维护任务的现场工作人员，然后向该工作人员的移动设备发送通知，以立即采取行动。完全可自定义的工作流程，可以根据诸如工人时间表和当前GPS 位置等因素，来确定执行任务的最佳技术人员。

　　报警可以通过电子邮件、SMS 或集成的移动人机界面（HMI）应用推送通知的方式，发送给相关人员。当技术人员收到报警时，他既可以回复消息或使用移动应用程序履行职责，也可以拒绝报警或报告为“忙”，将报警传递给下一个选定的合适的工作人员。

　　互联现场服务软件的另一个应用，是与流行的企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、计算机维护管理系统（CMMS）以及诸如Microsoft Dynamics 365 之类的目录服务集成。这样就可以从互联的系统中，检索工人的联系信息以及预定的可用时间。

　　多样化的用户界面

　　在数据可视化领域，另一个主要趋势是企业如何仔细研究不同数据类型之间的关系，以及如何以最好的方式将其呈现给员工、最终用户和客户。技术进步使得访问、查看甚至采取行动的方式多样化。当然，无论是在界面开发还是最终显示中，台式电脑和笔记本电脑仍占主导地位。但是，基于PC 的可视化也有所发展，在传统的2D 图形中，加入了更加身临其境的交互式3D 和混合现实选项。

　　在全球范围内越来越多的企业开始采用移动选项，包括平板电脑和智能手机。当今现代化的HMI 编辑工具，可以实现“一劳永逸”的响应式布局功能。这种响应式设计，允许在不同类型、具有多种不同屏幕尺寸和分辨率的设备上滚动显示，从而实现更具吸引力的标准化外观。另外，随着移动设备类型数量的增加，连接选项和速度也随之增加，因此现场用户可以体验到同样丰富、快速的可视化、监视和控制。

　　数据可视化的发展，产生了更多有趣的形式。一些企业意识到需要向操作员提供数据，而操作员可能没有双手自由使用笔记本电脑、平板电脑或智能手机。微软以其为传统设备开发的操作系统和生产力软件而闻名，它创建了HoloLens 自带的全息计算设备来满足这一需求（图5）。现在已更新为HoloLens 2，新一代混合现实设备提供了增强视图，可以在操作人员的视野内可视化数据。

　　▎图5 ：使用全息影像的人机界面。

　　认识到工业领域需要可以解放双手的、坚固耐用的可穿戴设备，Real Wear 公司开发出了HMT-1 头戴式AI 计算机。该公司的目标是使工人保持全面的态势感知和最大的生产效率。

　　展望可视化的未来

　　就像当初认识并接受平板电脑和智能手机，加入到客户的台式机和笔记本电脑一样，自动化软件供应商也发现可穿戴计算设备的发展机会。“全息操作界面”概念的出现，使用户可以在其中快速查看当前目标设备上的信息。例如，当技术人员走近工厂机器时，就可以查看其内部组件的3D 示意图。通过语音请求，该技术人员还可以查看相关的产品文档和规格，或观看如何更换特定组件或设定实时运行值的视频。某些设备和软件的组合，可以提供“远程专家模式”。在该模式下，现场技术人员可以向远程专家提供其正在查看的实时视图，专家对该任务有更多的经验，这样就可以远程利用他的专业知识解决现场问题。

　　数据可视化已经应用于智能手表领域。苹果发布了基于iOS操作系统的Apple Watch 系列产品，其它制造商也发布了基于Android 操作系统Wear OS 的智能手表。所有这些都是用于腕部的微型计算机，具有相当强的处理能力，并且是数据可视化功能的主要工具。自动化软件供应商已经找到了基于角色的关键性能指标（KPI） 的“ 一目了然” 快速信息传递的完美结合，特别是对于那些与多种连接方式（蜂窝、wi-fi 等）配合使用的智能手表。连接后，您可以直接从用户喜欢的可穿戴设备立即查看重要数据指标。

　　尽管不被认为是传统的可视化工具，但诸如微软Cortana、谷歌助手和亚马逊Alexa 等公司开发的语音助手，可以为语音查询提供结果，甚至可以触发已连接设备的操作（例如，打开和关闭照明灯、锁定和解锁门等）。

　　相同的概念，适用于在工业或楼宇自动化中使用的语音命令助手。自动化软件供应商已经创建了语音人机界面，使用的查询类型有点类似于在HMI 上以图形方式进行的查询。

　　工厂/ 运营经理可以问问Cortana，例如，“嘿Cortana。第一条生产线的OEE（整体设备效率）是多少？与上个班次相比如何？”，并可以听到“第一条生产线的OEE 为78％，比昨天增加了2％”的语音响应。

　　设施维护人员可以询问Alexa，例如“Alexa，制冷压缩机的当前电压是多少？”回答可能是“压缩机的当前电压为200V，频率为50Hz。”

　　企业的管理人员可以使用谷歌助手，例如“谷歌，年初至今，我们的石油总产量是多少？与去年相比有何变化？”答案可能是：“到目前为止，您已经生产了564 万桶石油，比去年增长了4％。”

　　数据可视化的未来会是什么样？它可能涉及新的、更复杂的连接方法以补充IIoT，或者将人工智能或协作机器人，集成到预测性维护和现场服务中。随着连接设备的形式和实用性以及底层软件的发展，它将涉及用户界面的扩展。