数据大屏产品系统

1、智能制造生产监控；
2、实时监控生产线状态、设备OEE（综合效率）、订单完成率及产品质量合格率。通过可视化手段暴露生产瓶颈，实现生产过程的数字化、透明化管理，驱动效率持续提升。

1、设备全局洞察：实时滚动显示所有产线、机台的运行状态（运行、待料、故障、调试），并以颜色高亮异常，快速定位停机根源；
2、效率核心指标：动态展示关键指标如 OEE（设备综合效率）、产量达成率、合格率，让生产效率与质量水平一目了然；
3、订单进度追踪：实时监控生产计划与订单完成进度，精准追踪在制品（WIP）位置，确保准时交付。

1、数据采集与连接（感知层）
方法： 通过物联网技术，在设备层部署传感器、PLC通讯模块和智能电表等，实时采集设备状态、运行参数、产量等数据。
技术/工具： IoT网关、工业协议转换器、API接口。
2.、数据集成与治理（平台层）
方法： 构建数据中台或数据湖，将来自不同设备、MES、ERP等异构系统的数据汇聚、清洗、整合，形成统一、标准化的数据资产。
技术/工具： 数据集成平台、消息队列、时序数据库、数据仓库。
3.、数据建模与分析（智能层）
方法： 基于整合的数据，构建数据分析模型，关键计算包括：
OEE计算模型： 自动计算设备可用率、性能率、合格率。
实时告警模型： 基于规则或算法，对设备异常、质量波动、进度延误等进行实时预警。
技术/工具： 流处理引擎、规则引擎、大数据计算框架。
4.、可视化与应用（展现层）
方法： 利用数据可视化技术，将分析结果通过数字大屏、PC端看板、移动APP等终端，以图表、图形、动画等直观形式呈现。
技术/工具： 专业可视化库、低代码大屏搭建工具、Web前端技术。
总结而言，该项目通过“底层数据采集 -> 中层数据治理 -> 上层数据分析 -> 顶层可视化呈现”的端到端方法，最终实现生产过程的透明化、数字化与智能化管理。