2022-4-25 鶴鶴
①什么是IOC
②IOC設(shè)計的發(fā)展方向
③IOC設(shè)計工具（BI類設(shè)計工具）
④IOC的應(yīng)用場景
以上不展開闡述，不理解的朋友可自行關(guān)鍵詞搜索，我們就應(yīng)用層面發(fā)散一下；
數(shù)據(jù)指標(biāo)--指揮調(diào)度--數(shù)字孿生--設(shè)備監(jiān)測--設(shè)備控制--事件感知--配置中心
相信設(shè)計同學(xué)或產(chǎn)品同學(xué)，或多或少都有接觸可視化領(lǐng)域。比如B端后臺常使用到一些統(tǒng)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(dá)。
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(shù)字化時代和智能化時代，現(xiàn)在已經(jīng)開始進入到智慧化時代。但你要具體問智慧化和數(shù)字化有什么區(qū)別，大多數(shù)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(chuàng)造智慧呢？
所謂的智慧城市、智慧園區(qū)、智慧社區(qū)、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(chuàng)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(dá)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(xiàn)為更好地解決問題的能力。
通常，我們設(shè)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的穿透面板可以有多種形式，以彈窗和面板的切換居多；
數(shù)據(jù)穿透后，也需能給到更詳細(xì)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(zhì)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(guān)閉、誤報等；
當(dāng)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(xiàn)臨時替班情況，如何通過大屏指導(dǎo)或指引不熟悉的人員處理事件？
處置預(yù)案或者叫處理建議，也許就是另一個亮點。
數(shù)據(jù)終究是數(shù)據(jù)，沒有物理世界的直觀感，
數(shù)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(shù)空間依然很深。
打個最淺顯的比方，模型基于X、Y、Z軸坐標(biāo)，而現(xiàn)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(tǒng)）、IOT（物聯(lián)網(wǎng)）
關(guān)于孿生，路還很遠(yuǎn)，但從幾何模型——數(shù)據(jù)模型——數(shù)據(jù)融合——動態(tài)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(shù)字孿生機構(gòu)，雖然不知道他們能走多遠(yuǎn)，但一定值得關(guān)注和祝福。
IOT物聯(lián)網(wǎng)？
傳統(tǒng)的可視化我們會羅列設(shè)備的信息列表、日志、報警事件，
但大多都是非技術(shù)人員無法理解的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生不了價值，更不能輔助決策。
關(guān)于設(shè)備，我們要往實用層面多加考慮，在真實場景中找到應(yīng)用價值，
比如監(jiān)測設(shè)備的在離線狀態(tài)、故障事件、原因分析、設(shè)備開關(guān)控制等；
萬物互聯(lián)，未必不可能；
說到設(shè)備的故障事件，我們突然想到，傳統(tǒng)的故障是怎么發(fā)現(xiàn)的？
通過物管碼，定期巡檢，上報異常；
現(xiàn)在我們通過設(shè)備各項傳感器也能發(fā)現(xiàn)，這是設(shè)備，那人、車、消防，難道不行嗎？
人可能包括內(nèi)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(xiàn)在的AI感知攝像，如執(zhí)法攝像、車輛監(jiān)測、熱成像攝像等，可以幫助我們感知大多常規(guī)事件。
除此之外呢，數(shù)據(jù)的比對可以分析出各類異常，當(dāng)然，人工反饋也不可或缺。
數(shù)據(jù)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(biāo)準(zhǔn)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(qū)域又或是樓棟？，圖表的樣式和數(shù)據(jù)維度配置貌似讓人驚喜；
誰來看都展示一樣的數(shù)據(jù)？會否出現(xiàn)數(shù)據(jù)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(dāng)?shù)谋确剑?
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(quán)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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