工厂生产管理看板

制造业，每一座工厂都是推动社会进步的坚实基石。然而，随着市场竞争的日益激烈和消费者需求的快速变化，传统生产管理模式已难以满足企业高效、灵活、透明的运营需求。正是在这样的背景下，HiWoo Cloud平台以其卓越的工厂生产管理看板功能，正逐步成为众多制造企业转型升级的首选方案。

工厂生产管理的新视角：HiWoo Cloud看板系统

一、重塑生产流程，实现可视化管理

HiWoo Cloud平台的工厂生产管理看板，是连接生产现场与管理层的信息桥梁。它通过高度集成的数据处理能力和直观的可视化界面，将原本散落于各个生产环节的数据（如生产计划、物料状态、设备运行情况、人员配置等）汇聚一屏，让管理者能够一目了然地掌握全局动态。这种“一屏掌控”的模式，极大地提高了信息流通效率，减少了信息传递过程中的误差和延迟，确保了生产决策的准确性和及时性。

二、智能调度，优化资源配置

在生产管理中，资源的合理配置是提升效率的关键。HiWoo Cloud看板系统运用先进的算法模型，对生产数据进行深度分析，自动识别生产瓶颈和资源闲置情况。通过智能调度功能，系统能够实时调整生产计划，优化物料配送路径，平衡生产线负荷，甚至实现跨车间、跨部门的资源协同。这种基于数据的智能决策支持，帮助企业实现了从“经验管理”到“数据管理”的跨越，有效提升了资源利用率和生产效率。

三、实时监控，预警响应快人一步

在快速变化的生产环境中，及时发现并解决问题是保障生产连续性的重要一环。HiWoo Cloud看板系统支持对生产现场的实时监控，无论是设备故障、物料短缺还是质量异常，系统都能迅速捕捉并发出预警。同时，结合移动端应用，管理人员可以随时随地接收警报信息，并立即启动应急预案，确保问题得到及时有效处理。这种即时的信息反馈机制，不仅减少了生产中断的风险，还提升了企业的应急响应能力和整体竞争力。

四、数据驱动，持续改进生产绩效

HiWoo Cloud看板系统不仅仅是一个展示工具，更是一个强大的数据分析平台。通过对生产数据的持续积累和深度挖掘，企业可以清晰地看到各项生产指标的变化趋势，如生产效率、良品率、能耗等。基于这些数据，企业可以制定更加科学合理的KPI体系，并定期对生产绩效进行评估和反馈。此外，系统还支持与历史数据的对比分析，帮助企业发现生产过程中的薄弱环节，为持续改进提供有力支持。

平台体验 https://www.hiwooiot.com/h-col-160.html?statId=63

在制造业数字化转型的浪潮中，HiWoo Cloud平台以其工厂生产管理看板解决方案，为企业打造了一把开启智慧制造之门的钥匙。它不仅提升了生产管理的效率和透明度，还为企业带来了前所未有的灵活性和竞争力。

面是一个使用Flask+Echarts+HTML+Ajax实现数据分析可视化看板的程序示例代码，您可以参考一下：

数据准备

这里我们假设有一个data.csv的数据文件，内部包含各类排名信息：

type,rank,move,trend
technology,1,0,up
energy,2,1.5,down
finance,3,2,up
education,4,0.5,up
...

我们使用Pandas库读取该数据，进行数据处理和清洗：

import pandas as pd

df=pd.read_csv('data.csv')

# 将数据按类型分类，计算同类型排名平均值和平均移动距离
df_grouped=df.groupby('type').agg({'rank': 'mean', 'move': 'mean'})
df_grouped.reset_index(inplace=True)

# 将数据按趋势、上升、下降分类，计算各类别所占比例
df_counts=df.groupby('trend').size().reset_index(name='counts')

HTML页面与Ajax

在Flask程序根目录下新建templates和static文件夹，分别用于存放HTML模板和静态文件。

HTML页面

在templates文件夹下创建layout.html模板文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <title>{{ title }}</title>
  {% block head %}
  {% endblock %}
</head>
<body>
  <div id="container" style="height: 600px"></div>
  {% block scripts %}
  {% endblock %}
</body>
</html>

在模板中，我们使用了模板中的占位符{{ title }}和{% block %}。{% block %}用于占位，供后续HTML文件继承和填充；{{ title }}用于替换<title>标签中的标题。

在templates文件夹下创建index.html文件，继承自layout.html模板：

{% extends 'layout.html' %}

{% block head %}
  <!-- 引入Echarts库 -->
  <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/4.8.0/echarts.min.js"></script>
{% endblock %}

{% block scripts %}
  <script type="text/javascript">
     // 使用Ajax获取数据
     function getData() {
         $.ajax({
             url: '/data',
             type: 'GET',
             dataType: 'json',
             success: function (data) { drawCharts(data); },
             error: function (xhr, status, error) { console.log('Error: ' + error); }
         });
     }

     // 绘制图表
     function drawCharts(data) {
         var myChart=echarts.init(document.getElementById('container'));
         // 绘制柱状图
         var option_bar={
             title: { text: 'Rank by Type' },
             legend: { data: ['Rank', 'Move'] },
             tooltip: {},
             xAxis: { data: data.types },
             yAxis: {},
             series: [
                 { name: 'Rank', type: 'bar', data: data.ranks },
                 { name: 'Move', type: 'bar', data: data.moves }
             ]
         };
         myChart.setOption(option_bar);

         // 绘制饼图
         var option_pie={
             title: { text: 'Trend' },
             tooltip: {},
             legend: { data: data.trends },
             series: [
                 {
                     name: 'Trend',
                     type: 'pie',
                     data: data.trend_counts.map(function (ele) {
                         return { 'name': ele.trend, 'value': ele.counts };
                     }),
                     itemStyle: { emphasis: { shadowBlur: 10, shadowOffsetX: 0, shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)' } }
                 }
             ]
         };
         myChart.setOption(option_pie);
     }

     // 页面载入时获取数据并绘制图表
     $(document).ready(function () { getData(); });
  </script>
{% endblock %}

在HTML中我们引入了Echarts库，并使用Ajax进行数据请求和处理。我们在页面载入后自动获取数据并绘制图表。

注意，这里我们使用了jQuery库，

ataGear数据可视化分析平台看板提供了丰富的页面端API，结合参数化数据集功能，可以很方便地制作实时曲线数据可视化看板。

首先，以时间为参数，新建一个参数化SQL数据集：

SELECT
  COL_TIME,
  COL_VALUE
FROM
  T_TIME_SERIES
<#if 时间??>
WHERE
  COL_TIME > '${时间}'
</#if>
ORDER BY
  COL_TIME ASC
<#if 时间??>
LIMIT 0, 1
<#else>
LIMIT 0, 5
</#if>

数据集参数：

名称      类型       必填
时间      字符串     否

上述数据集在未指定时间参数时加载最初的5条数据，指定了时间参数时，则加载一条数据。

然后，新建一个使用上述数据集的折线图图表：

图表类型：平滑折线图
数据集列标记：
    COL_TIME：名称 (name)；
    COL_VALUE：数值 (value) 
更新间隔：1000毫秒

然后，新建可视化看板，填写如下看板模板内容：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>测试-时序图表</title>
<style type="text/css">
.dg-chart{
  display: inline-block;
  width: 100%;
  height: 400px;
}
</style>
<script type="text/javascript">
//存储时序窗口内要显示的数据
var timeSeriesData=[];
var chartListener={
  onUpdate: function(chart, results)
  {
    var result=chart.resultFirst(results);
    var data=chart.resultDatas(result);
    
    if(data.length > 0)
    {
        timeSeriesData=timeSeriesData.concat(data);
        //限定时序窗口数据量为10
        while(timeSeriesData.length > 10)
          timeSeriesData.shift();
      
      //设置图表下一次刷新时取数的时间参数
      var nextTimeParam=data[data.length - 1]["COL_TIME"];
      chart.dataSetParamValueFirst(0, nextTimeParam);
    }
    
    chart.resultData(result, timeSeriesData);
  }
};
</script>
</head>
<body class="dg-dashboard">
<div class="dg-chart"
  dg-chart-listener="chartListener"
  dg-chart-disable-setting="true"
  dg-chart-widget="[上述图表ID]"></div>
</body>
</html>

点击[保存并展示]按钮，打开看板展示页面，完成！！！

效果图如下所示：

官网地址：

http://www.datagear.tech

源码地址：

https://gitee.com/datagear/datagear

https://github.com/datageartech/datagear

在线咨询

上一篇：科学解读，到底啥才是真正的「塑料蓝」
下一篇：「面向 Boss 编程」JVM 链接阶段之符号引用与

您的项目需求

*请认真填写需求信息，我们会在24小时内与您取得联系。

整合营销服务商

工厂生产管理看板

数据准备

HTML页面与Ajax

HTML页面

您的项目需求