在现代化生产中 ， 基于视觉效果、车间标识及导视系统、工厂车间的三维可视化的工厂整体设计越来越受重视 。 在CEIDI西递过往的某食品厂洁净装修设计施工中 ， 就由客户提出了要求 ， 对工厂生产车间的视觉效果、导视系统进行整体布局 。 接下来 ， 我们就以该工厂装修为例 ， 详解如何做好工厂车间的视觉设计 。
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洁净工厂车间系统 | CEIDI西递
一、工厂车间的目视化管理
车间目视化管理是指利用各种形象化 ， 图表化 ， 直观而又色彩适宜的各种视觉感知信息来对现场生产进行管理 ， 达到提高劳动生产率的一种管理手段 ， 也是一种利用视觉来进行管理的科学方法 。
目视化管理主要包含8大版块：
1. 安全管理目视化：安全管理工作需要全体员工共同参与到企业的管理中去 ， 但安全思想和意识的管理是我们工作的一个重点 ， 我们在安全培训和交流的同事也要把相应的安全要素目视化出来 ， 显示安全的管理要求 。 安全管理标准目视化涉及到交通、消防、设备操作、化学药品、通道等多个方面
2. 区域目视化：通过对区域进行目视化 ， 使得我们清楚的明确我们所在的位置和注意要素 ， 为企业灵活运作提供支持 。
3. 定置图目视化
4. 音、视频目视化：通过电子手段在生产制造现场实现信息的有效分析和传递成为车间现场管理的要求 ， 通过音频和视频效果 ， 让现场的信息迅速而高效的暴露在管理人员的面前 ， 从而形成外界的刺激推动企业问题的解决 。
5. 标签、标示目视化
对各种状态下的物料进行标签 ， 成为唯一可识别的验证环节 ， 而在物料需求的时候通过标签来传递需求信息是我们应该关注的重要方面；
设备、工具和工装的状态 ， 以及其各个环节的控制要求都需要通过标牌来显示 ， 这样可以提高操作者管理人员的效率 ， 也为我们依赖于设备、工具以及工装的稳定性减少错误的概率 。
6. 看板目视化
企业管理实质上是对管理信息的捕捉和分析以及决策的过程 ， 我们只有把相关的重要信息通过目视板显示出来 ， 信息的内容涉及到企业管理的各个方面 ， 包括办公信息、生产信息、管理信息等等 ， 使管理信息共享 ， 通过大家分享管理信息并在决策的时候就会更加准确和高效 。
7、现场定位目视化：生产制造现场包括我们使用的设备、工具、工装、物料和办公清洁设备设施 ， 我们要使每一个人员都能够有效的操作这些硬件设施 ， 现场物品定置管理则是我们的重要方法 。
8. 色彩目视化：现场管理过程中有需要个人分享和判断的信息 ， 或者有不是专门部分人员的信息 ， 也有检测控制方面的信息等 ， 为进一步提高我们的管理水平和防错意识 ， 通过着色管理方法 ， 可以提高我们的现场识别能力和管理效率 ， 从而到达高效的管理要求 。
二、如何充分打造加工厂导视系统设计？
打造品牌形象是工厂导视系统设计的基础 ， 一个优秀的加工厂导视系统设计一定是充实的 ， 需要掌握潜在人群的心理认知来打造 ， 要满足产品的信息需求 ， 当消费者对我们的产品认可度很高的时候 ， 才能够间接的对我们的品牌感到信任 ， 这是打造良好的品牌形象的关键也是基础 。
工厂导视系统设计除了自身对于企业文化的定性 ， 有的时候也来源于社会大众对你的看法 ， 一个好的加工厂导视系统设计就一定需要一个好的品牌标识来承载 ， 不管是精致的标识还是粗糙的标识也罢 ， 都要有一个能够体现企业个性的信息在里面 ， 这样可以让消费者记住我们的加工厂导视系统设计是什么 ， 可以有效的向消费者传递我们的信息 ， 更可以让人们一眼就记住你 ， 这也是工厂导视系统设计打造的重要环节 。
如下为 CEIDI西递为传味宠物食品工厂建造洁净车间时做的一个简单的导视系统
三、工厂车间的三维可视化
进入大数据时代 ， 数据可视化这个说法慢慢的流行起来 ， 究其原因 ， 一个是因为大数据的展示比起以前的数据展示有不同的地方 ， 最大的难点就是面对如此巨大的数据 ， 如何比较好的展示给用户 ， 成为前台程序员面临的难题 。 另一个是随着近几年技术的发展 ， 我们可以通过更多的形式 ， 例如三维模型、动画、视频、动态交互式页面等将数据以展示、推送、提醒、互动等等模式提供给用户 ， 其复杂度上升了一个数量级 ， 因此 ， 渐渐地 ， 数据可视化就成为一个专门的领域 ， 成为了大数据时代的一个研究分支 ， 无数优秀的工程师和设计者为这个领域做出了贡献 。
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洁净工厂车间导视图系统 | CEIDI西递
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洁净工厂车间导视图系统 | CEIDI西递
工业大数据可视化主要有以下几个特点：
1、救据呈且现海量趋势且更新报率极高 。 由于工业大数据主要来源于传感器的数据采集 ， 因此其救据呈相比传统互联网大数据只多不少 ， 而且 ， 它的更新预率极高 ， 传感器按照恒定的评率快速更新 。 在这种情况下 ， 如何保证监控页面的数据实时更新 ， 还能够让监控人员看数据的变化 ， 就是需要研究的问题 。 当某个数据每秒更新 10 次 ， 那么 ， 屏幕上的数字直接变化就是无意义的 ， 因为监控人员根本就一个数字都看不到 。 如何兼顾数字的更薪频率与视觉效果就成为可视化的第一个难题 。
2、大量的监控点 ， 无法进行有效地显示 。 一台普通的设备 ， 可能就有上百个传感器再加上相关的视频、环境、人员等等监侧．可能会有几百个监测数据是这个设备需要的 ， 那么 ， 这么多的数据如何在有限的屏幕上进行排列 ， 如何取舍 ， 成为可视化的第二个难题．
3、整体与局部如何有效地结合 。 一个企业会有许多下属的分子公司 ， 下属企业又会有车间多设备．这样层层嵌套的可视化局面如何比较好的结合 ， 在保障使用人员看到整体的时候 ， 第三个难题 。
4、局部与细节如何兼顾 。 在一个局部的数据展示中 ， 我们还希里．到数据的细节 ， 包括相关的数报、历史的数振、异常的数据、致据的趋数据的预测等等 ， 能否把握好局部与细节的展示关系 ， 是可视化的第四个难题 。
【系统|工厂车间视觉设计标识设计、车间导视系统及智能可视化CEIDI西递】5、如何实现工业效据的有效检索和有效推送 。 也就是常说的’‘救据找人” 。 在互联网企业 ， 利用大数据分析用户的使用习惯和兴趣爱好 ， 寻找其感兴趣的话题进行推送已经是常见做法了 ， 但在工业大数据领域．如何实现？一个报警信息 ， 推送给谁？当前还是靠提前设好的规则 ， 未来能否实现智能化 ， 怎么实现 ， 相关的应用还是比较少 ， 这是可视化的第五个难题 。6、如何将数据转化为有效地值息提供给用户 。 举个生活中的仇子 ， 某路口实时车流1 00辆／分钟 ， 这是数据 ， “严重拥堵” ， 这是信息 。 能否很好地将数据转化为信息是可视化的第六个难题 。
6、如何将数据转化为有效地值息提供给用户 。 举个生活中的仇子 ， 某路口实时车流1 00辆／分钟 ， 这是数据 ， “严重拥堵” ， 这是信息 。 能否很好地将数据转化为信息是可视化的第六个难题 。
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