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智慧林业大数据可视化管理平台建设方案目录一、前言 (2)二、需求分析 (2)2.1 功能需求 (4)2.2 性能需求 (5)2.3 可用性需求 (6)三、平台架构设计 (7)3.1 数据层设计 (9)3.2 服务层设计 (10)3.3 应用层设计 (12)四、关键技术选型 (13)4.1 大数据存储与管理技术 (14)4.2 数据分析与挖掘技术 (15)4.3 可视化展示技术 (17)五、平台功能实现 (18)5.1 数据采集与整合 (19)5.2 数据分析与处理 (20)5.3 数据可视化展示 (21)5.4 管理与决策支持 (22)六、平台安全策略 (23)6.1 数据安全 (25)6.2 用户权限管理 (26)6.3 应用安全 (27)七、平台实施计划 (28)7.1 项目启动与规划 (29)7.2 开发与测试 (31)7.3 部署与上线 (32)7.4 运维与优化 (34)八、风险评估与应对措施 (35)九、总结与展望 (36)一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会重要的战略资源之一。
在林业领域，大数据的应用也逐渐展现出其巨大的潜力和价值。
为了提高林业管理的科学性和精细化水平，我们提出了建设“智慧林业大数据可视化管理平台”的构想。
智慧林业大数据可视化管理平台以林业大数据为基础，运用先进的数据可视化技术，将海量的数据以直观、易懂的方式展现出来，帮助管理者更好地了解林业现状、把握发展趋势，为决策提供有力支持。
该平台还可以促进林业数据的共享和流通，加强各部门之间的协同工作，推动林业管理的现代化进程。
二、需求分析随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为政府和企业提升管理效率、优化决策的重要工具。
对于智慧林业来说，大数据技术的应用能够极大地提升林业资源监测、管理和利用的效率和水平。
为了更好地推进智慧林业建设，我们深入调研了林业主管部门、林场、苗圃等基层单位在林业信息化方面的实际需求，并结合大数据可视化管理平台的特点，明确了该平台建设的具体需求。
智慧矿山大数据信息化系统集成整体设计方案一、项目背景智慧矿山大数据信息化系统是基于先进的信息技术和大数据分析技术，旨在通过对矿山生产运营的实时数据进行采集、分析和挖掘，提供决策支持和优化方案，以提高矿山生产效率和安全性的系统。
本方案旨在对智慧矿山大数据信息化系统的集成进行整体设计，确保系统功能的完整性和互操作性。
二、系统需求1.数据采集和传输：实时监测矿山各类设备的运行状态，采集数据包括温度、压力、振动等参数，确保数据的准确性和实时性，并将数据传输至中央服务器。
2.数据存储和管理：对采集的数据进行清洗、存储和管理，确保数据的完整性和可访问性，设计数据库结构以方便数据的查询和分析。
3.数据分析和挖掘：对采集的数据进行分析和挖掘，包括实时监控、故障预警、矿石品位预测等，提供决策支持和优化方案。
4.可视化展示：将数据分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，方便用户了解矿山生产情况和运营状态。
5.系统集成和互操作：与矿山已有的管理系统进行集成，实现数据的共享和互操作，提高系统的智能化和自动化水平。
三、系统设计方案1.系统架构设计系统采用分布式架构，包括设备采集端、数据中转端、数据处理端和用户展示端。
设备采集端负责采集各类设备的数据并传输至数据中转端，数据中转端将数据存储至中央服务器，数据处理端对采集的数据进行分析和挖掘，用户展示端提供数据可视化展示和用户交互界面。
2.数据采集和传输设计采用物联网技术实现设备的远程监控和数据采集，通过传感器和数据采集终端采集设备的运行数据，并通过无线通信技术将数据传输至数据中转端。
同时，可以利用现有网络设备和传输设备，通过网络传输方式将数据传输至数据中转端。
3.数据存储和管理设计采用关系型数据库设计数据存储和管理系统，根据数据的特点和需求设计数据库结构，包括设备信息表、传感器数据表、实时数据表等。
同时，建立数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
4.数据分析和挖掘设计采用大数据分析技术对采集的数据进行分析和挖掘，包括实时监控、故障预警、矿石品位预测等。
《数据可视化》教学大纲课程编号：071183B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课□√专业选修课□学科基础课总学时：48 讲课学时：16 实验（上机）学时：32学分：2适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据方向）先修课程：计算机应用基础、计算机图形学、概率论与数理统计一、教学目标本课程是信息学院信息管理与信息系统专业（大数据方向）学生的专业选修课。
本课程是为适应信息时代对大数据和商业智能人才的要求而开设的，既重视学生相关理论的系统学习，又强调培养学生发现问题、分析问题和解决问题的实践应用能力。
本课程是系统设计、数据挖掘、软件开发、决策支持等领域人才培养方面重要组成部分，是专业人才培养目标得以实现的重要保证。
通过本课程的学习，培养学生的信息数据处理能力、信息分析和应用能力，信息表达能力。
使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，能使用数据可视化工具对数据进行可视化处理。
能够针对不同业务情景下的海量数据，洞察和分析隐藏在数据背后的重要信息，并可视化展示为相关决策者提供辅助决策支持。
该课程能够帮助学生养成良好的职业素质，培养动手能力、创新能力和独立解决实际问题的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要学习数据可视化的基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据，学习相应的可视化方法，并学习可视化综合应用及实用系统。
教学内容包括：数据可视化的基础理论和概念，视觉感知和视觉通道，数据处理和分析方法，不同类型数据的可视化方法，可视化交互与评估，以及可视化软件与工具等。
其中，有关数据可视化的基础理论和数据处理和分析方法应细讲和精讲，而视觉感知和视觉通道则粗讲，重点是不同类型数据的可视化方法。
课程的难点在于数据变换方法和可视化编码方法，拟通过实验例子讲解与学生自己动手相结合方式进行讲授。
（二）教学方法和教学手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本理论、概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，实验教学训练独立解决问题的能力，最后借助可视化软件工具让学生进行上机操作和具体实践。
《数据可视化技术》课程教学大纲课程编号：课程名称：数据可视化技术课程性质：专业核心课课程类别：必修学分：3 学时：32（理论）+ 16（上机）先修课程：大数据科学与技术导论、数据挖掘后续课程：大数据分析技术综合实训、大数据应用系统开发一、课程教学基本设计（一）教学目标及意义本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能力。
通过本课程的教学，针对实际应用中的各种不同类型的数据，包括时间数据，比例数据，关系数据，文本数据，复杂数据，介绍相应的可视化理论和操作方法进行详细的阐述，使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，具备独立对海量数据的分析、可视化的能力。
（二）教学内容及要求本课程系统地介绍了：（1）时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化；（2）文本数据可视化、复杂数据可视化；（3）数据可视化中的交互、数据可视化评测、数据可视化在各领域中的应用。
以丰富的实际案例贯穿始终，对各类方法、技术进行详细的讲解和演示，使学生能够掌握数据分析的方法，具备数据可视化的设计与分析能力。
本课程通过课堂教学、课外练习和上机实习，使学生了解数据可视化的基本概念，数据可视化的基本方法，使学生初步具备分析和解决如何对海量数据进行合理的可视化操作的方法，为后续在此领域中继续学习和研究打下坚实的基础。
（三）教学重点、难点1．掌握数据可视化的原理；2. 熟练掌握数据与图形之间的联系；3. 掌握文本数据可视化的方法；4. 掌握比例数据可视化的方法；5. 掌握关系数据可视化的方法；6. 掌握复杂数据可视化的方法；7. 掌握数据可视化中的交互；（四）教学方法与手段1．教学方法（1）“举一反三”教学法教学过程应根据学生的实际情况因材施教。
根据数据可视化的特点对实际的应用需要举一反三。
（2）理论学习-实践操作-测验-总结在整个教学过程中，按照实际工作需求的要求，进行分组讨论和设计并总结。
（3）“案例分析”教学方法在教学过程中特别注重能力的培养，实训课还采用了任务驱动、层次教学、演练结合等多种教学方法和手段。
基于大数据的多平台数据融合系统一、引言随着互联网的快速发展，各个行业都面临着大量的数据产生和积累，这些数据分布在不同的平台和系统中，给数据的管理和分析带来了巨大的挑战。
为了更好地利用这些数据，提高数据的价值和决策能力，我们需要建立一个基于大数据的多平台数据融合系统。
本文将详细介绍该系统的需求和设计。
二、系统需求1. 数据采集与清洗系统需要能够从不同的平台和系统中采集数据，并进行清洗和预处理。
数据采集过程要保证数据的完整性和准确性，同时要支持多种数据源的接入，如数据库、文件、API等。
2. 数据存储与管理系统需要提供一个统一的数据存储和管理平台，将采集到的数据进行存储和索引。
数据存储要求高可靠性和高扩展性，能够处理大规模的数据量和高并发的访问请求。
3. 数据融合与整合系统需要将采集到的数据进行融合和整合，消除数据之间的冗余和重复。
融合和整合过程要保证数据的一致性和完整性，同时要考虑数据的时效性和实时性。
4. 数据分析与挖掘系统需要提供强大的数据分析和挖掘功能，能够对融合后的数据进行深入的分析和挖掘。
分析和挖掘过程要支持多种算法和模型，如机器学习、数据挖掘、统计分析等。
5. 数据可视化与展示系统需要提供直观、易懂的数据可视化和展示功能，将分析和挖掘的结果以图表、报表等形式展示给用户。
可视化和展示要求界面友好、操作简单、响应快速。
6. 数据安全与隐私保护系统需要保证数据的安全性和隐私性，采取各种措施防止数据泄露和非法访问。
同时要符合相关的法律法规和隐私保护政策，保护用户的合法权益。
三、系统设计1. 架构设计系统采用分布式架构，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
数据采集层负责从各个数据源采集数据，数据存储层负责存储和索引数据，数据处理层负责融合和整合数据，数据展示层负责可视化和展示数据。
2. 技术选型系统采用Hadoop生态系统作为基础技术，包括HDFS作为数据存储和分布式文件系统，MapReduce作为数据处理和计算框架，HBase作为非关系型数据库，Spark作为数据分析和挖掘引擎，Elasticsearch作为全文搜索引擎，Kibana作为数据可视化和展示工具。
云智慧可视化管理系统设计方案设计方案：云智慧可视化管理系统1. 引言：随着科技的快速发展和云计算的普及，通过对海量数据进行分析和可视化的需求越来越迫切。
云智慧可视化管理系统是一种基于云计算和大数据分析的管理系统，可以将各种数据进行处理和展示，以帮助用户更好地理解数据、做出决策，并提高管理效率。
2. 系统概述：云智慧可视化管理系统是一个分布式系统，包括数据采集、数据处理、数据存储和数据展示四个主要模块。
每个模块可以部署在不同的服务器上，通过云计算技术实现数据的传输与处理。
3. 功能模块：3.1 数据采集模块：数据采集模块负责从各种数据源（包括传感器、数据库、日志文件等）获取数据，并进行预处理，比如清洗、去重、格式转换等。
可以通过API、数据接口、网络爬虫等方式实现数据的采集。
3.2 数据处理模块：数据处理模块负责对采集到的数据进行分析、计算和建模。
可以使用各种数据挖掘、机器学习和统计分析算法来对数据进行处理，提取特征，建立模型，并生成分析报告。
3.3 数据存储模块：数据存储模块负责将处理后的数据存储到数据库或文件系统中。
可以使用关系型数据库或分布式文件系统来进行高效的数据存储和管理，以满足系统对数据的快速访问和查询需求。
3.4 数据展示模块：数据展示模块负责将存储在数据库中的数据可视化并展示给用户。
可以使用各种图表、地图、仪表盘等数据可视化工具来展示数据，以帮助用户更直观地理解数据、发现规律和趋势。
4. 技术实现方案：4.1 云计算平台：可以选择公有云（如AWS、Azure等）或私有云作为云计算平台，以提供弹性计算和存储资源，支持系统的高可用性和扩展性。
4.2 数据处理和分析：可以使用Python、R等编程语言和相应的数据处理和分析库来实现数据的处理和分析功能。
可以使用Spark、Hadoop等大数据处理框架来进行分布式数据处理，以提高处理效率。
4.3 数据存储和管理：可以选择关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）或分布式文件系统（如HDFS、HBase等）来进行数据的存储和管理。
大数据分析平台建设项目计划书一、项目背景随着企业业务的不断发展和数据量的快速增长，数据已经成为企业的重要资产。
为了更好地利用数据，挖掘数据中的价值，提高企业的决策效率和竞争力，我们计划建设一个大数据分析平台。
目前，企业内部存在多个业务系统，数据分散在不同的数据库和文件中，数据格式不一致，难以进行统一的管理和分析。
同时，现有的数据分析工具和方法已经无法满足日益复杂的业务需求，数据分析的效率和准确性有待提高。
二、项目目标1、构建一个统一的数据存储和管理平台，整合企业内部的各类数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、提供强大的数据处理和分析能力，支持数据清洗、转换、建模和可视化展示。
3、实现数据的实时分析和预测分析，为企业的决策提供及时、准确的支持。
4、建立数据安全和隐私保护机制，确保数据的合法合规使用。
三、项目范围1、数据采集和整合：包括从企业内部的各个业务系统、外部数据源以及传感器等设备采集数据，并进行数据清洗和整合。
2、数据存储和管理：构建数据仓库和数据湖，选择合适的数据库管理系统和存储技术，确保数据的安全、可靠和高效存储。
3、数据分析和挖掘：运用数据分析工具和算法，进行数据挖掘、机器学习和统计分析，发现数据中的潜在规律和价值。
4、数据可视化展示：开发数据可视化报表和仪表盘，以直观、清晰的方式展示数据分析结果。
5、系统集成和接口开发：与企业内部的其他业务系统进行集成，实现数据的共享和交互。
四、项目团队1、项目经理：负责项目的整体规划、协调和推进，确保项目按时交付。
2、数据工程师：负责数据的采集、整合、存储和管理，搭建数据平台的架构。
3、数据分析师：负责数据分析和挖掘，制定数据分析策略和模型，为业务提供决策支持。
4、开发工程师：负责系统的开发和接口的实现，确保系统的稳定运行。
5、测试工程师：负责对系统进行测试，保证系统的质量和性能。
6、运维工程师：负责系统的运维和监控，及时处理系统故障和问题。
第1篇一、项目背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动社会进步和经济发展的关键力量。
为了提升公司数据处理能力，优化业务决策，降低运营成本，我公司决定启动大数据平台建设项目。
本项目旨在通过引进先进的大数据技术，实现数据资源的整合、分析和应用，为公司提供全面、高效的数据支持。
二、项目目标1. 构建一个稳定、高效、安全的大数据平台，满足公司各类业务需求。
2. 实现数据资源的集中管理和共享，提高数据利用率。
3. 通过大数据分析，为公司提供精准的业务决策支持。
4. 降低数据存储、处理和分析的成本，提高运营效率。
三、项目内容1. 大数据平台硬件设备采购2. 大数据平台软件系统开发3. 大数据平台运维服务4. 大数据平台培训与咨询服务四、招标范围1. 大数据平台硬件设备供应商2. 大数据平台软件系统开发供应商3. 大数据平台运维服务商4. 大数据平台培训与咨询服务商五、招标要求1. 供应商应具备相关行业资质，具有独立法人资格。
2. 供应商应具备丰富的项目经验，能够提供优质的服务。
3. 供应商应具备良好的信誉和售后服务体系。
4. 供应商应提供详细的技术方案和报价。
六、招标流程1. 发布招标公告2. 招标文件发售3. 投标人报名及资格审查4. 投标文件递交5. 开标、评标及中标结果公示6. 签订合同七、招标文件1. 招标公告2. 招标文件3. 投标须知4. 投标文件格式及要求5. 投标保证金缴纳办法6. 评标办法及标准7. 合同范本八、技术要求1. 硬件设备要求：- 服务器：具备高性能计算能力，支持分布式存储和处理。
- 存储：具备高容量、高速度的存储设备，支持数据备份和恢复。
- 网络设备：具备高速、稳定的数据传输能力。
2. 软件系统要求：- 数据采集：支持多种数据源的接入，如数据库、日志文件等。
- 数据存储：支持海量数据的存储和管理。
- 数据处理：具备强大的数据处理能力，支持实时分析和离线分析。
- 数据可视化：提供直观的数据可视化工具，便于用户理解和分析数据。
大数据行业应用服务项目计划书一、项目背景随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增长，大数据已经成为当今社会最具价值的资源之一。
企业和组织在运营过程中积累了大量的数据，但如何有效地利用这些数据来获取有价值的信息、优化业务流程、提升决策效率，成为了亟待解决的问题。
本项目旨在为各类客户提供专业的大数据行业应用服务，帮助他们充分挖掘数据潜力，实现业务的创新与发展。
二、项目目标1、为客户提供定制化的大数据解决方案，满足其在数据分析、数据挖掘、数据可视化等方面的需求。
2、帮助客户提升数据管理能力，确保数据的质量、安全性和合规性。
3、通过大数据应用服务，为客户创造显著的经济效益和竞争优势。
三、项目服务内容1、数据咨询与规划深入了解客户业务需求和数据现状，为其制定大数据战略规划。
提供数据治理框架和流程设计，确保数据的一致性、准确性和完整性。
2、数据采集与整合从多个数据源采集数据，包括内部系统、外部数据供应商、社交媒体等。
对采集到的数据进行清洗、转换和整合，构建统一的数据仓库。
3、数据分析与挖掘运用统计分析、机器学习等技术，对数据进行深入分析，发现潜在的业务模式和趋势。
提供数据建模和预测服务，为客户的决策提供科学依据。
4、数据可视化与报告将分析结果以直观、易懂的方式进行可视化展示，如制作图表、仪表盘等。
为客户提供定期的数据报告，解读数据背后的业务含义和建议。
5、大数据平台搭建与运维根据客户需求，搭建适合的大数据处理平台，如 Hadoop、Spark 等。
负责平台的日常运维和优化，确保系统的稳定运行。
四、项目实施步骤1、需求调研与分析与客户进行充分沟通，了解其业务目标、数据需求和现有系统架构。
对客户提供的数据进行初步评估和分析，确定项目的重点和难点。
2、方案设计与制定根据需求调研结果，设计详细的大数据解决方案，包括技术选型、流程设计和实施计划。
与客户共同评审方案，进行必要的调整和优化。
3、项目开发与实施组建专业的开发团队，按照方案进行系统开发和数据处理工作。
1 大数据可视化系统 2 第一章 项目背景 1.1. 项目背景
大数据可视化系统，与企业决策中心系统及其业务子系统深度结合，兼具顶级视觉效果与高性能操控。系统集成了车辆轨迹追踪信息、满足逐级、逐层生产监控管理的需求。从襄阳地区产业链地图到食品工厂生产状况实时数据统计分析，再到屠宰车间内生产数据汇总呈现，最终到不同产线、主要设备的实时数据驱动和告警数据的全面呈现，为提升企业的运营管理效率和精准决策提供支撑。
1.2. 建设目标
食品加工厂运营系统的信息可以分为四个层面。第一层面是襄阳地区产业链，包括食品加工厂、附近养殖场和运输车辆的信息；第二层面是食品加工厂，包括了屠宰厂、熟食厂、无害化厂、污水厂和立体库的各个分厂的运行、运营信息；第三层面是在各个分厂内部不同产品线的运行、运营信息；第四层面则是不同产品线中的主要设备运行、生产信息。 本项目总的目标是在食品加工厂建立智慧监控与可视化管理云平台，对襄阳地区产业链进行全面监控与可视化管理，最终实现全面监控、智能运维、辅助决策、可视化运营管理等综效。
第2章、需求分析 2.1. 现状分析 公司经过多年的信息化建设，累计了很多企业信息系统，但这些系统比较独立，形成信 3
息孤岛，无法发挥数据的价值，更无法对企业的运营管理提供及时高效的支撑，要提升企业的运营管理效率，发挥数据价值，更好的为企业决策提供辅助支持，需要解决目前存在的以下主要问题： 1. 建立的各个信息化子系统是相互独立，数据格式互不兼容。因此，每一个子系统都保存了大量的相关数据，多个子系统无法互通互联，海量的数据更无法整合，无法实现统一的数据分析和处理，从而大大限制了这些数据的应用范围，造成了严重的数据资源浪费。 2. 每个子系统的操作不具有逻辑上的一致性，人机界面各不相同，无法为用户提供统一的人机互动体验。 3. 传统的信息子系统仅提供了原始数据界面，人们不易快速理解数据的规律和含义。人们迫切希望能够将数据以可视化方式表达，以人类最自然的方式把数据的深层次含义和变化规律展现在人们面前。 4. 移动计算的快速发展，使得运营管理人员能够随身携带计算能力强大的小型计算平台（如智能手机， 平板电脑等），大大提高了运营人员的空间自由度。如何把信息系统中的相关数据和分析结果随时随地的传递到移动智能终端，并最佳化的呈现给运营管理人员，从而实现无处不在的实时信息感知，是当前运营管理人员在日常工作和生活中非常需要的技术。 综上所述，食品加工厂的运营管理人员需要一种技术和解决方案，能够有效整合现有各个数据子系统，将所有子系统中的数据统一融合和分析，深入萃取每个数据中蕴含的信息，并将处理结果以最佳可视化方式实时展现在面前，使得运营管理人员能够及时全面感知所管辖区域的运行状态，快速做出最佳应对决策，最终实现智慧化工作和生活方式。
2.2. 系统目标
建立大数据可视化系统，全面整合已有数据子系统，实时抽取各类数据源中的信息、记录和处理相关数据、随时随地监控其管辖区域内设备或系统的运行状态、进行综合管理、建立生产运营监控中心，以满足日常生产运行监控和运维管理；同时将运营管理-职能系统全面纳入，最终将运营管理团队打造成一个安全可靠、事件驱动、物联人事、智慧决策、快速响应的高效率运营管理团队，结合现代技术的应用提升现有运营管理的效率，树立食品加工行业高效管理的标杆。 由于整个系统需要整体规划，分步实施，避免重复投入，所以我们将从顶层规划“大数据可视化系统”以满足未来的扩展和日常的运营，对本项目生产运营平台（系统）的智慧化 4
建设，提供了五大业务目标解决方案： 1. 平台顶层架构设计：统一规划、分步实施、按需扩展、集中监控、分散运营，避免重复投资； 2. 高度整合信息系统：全面整合已有信息子系统，实时展示鲜、冻、调、熟生产过程的运行状况； 3. 深度融合数据资源：深度融合现有数据资源，使得数据资源可以自由流通，解决信息孤岛，发挥数据更大价值，改善和提升工作效率与服务品质； 4. 全时监控与管理：实时感知系统运行状态，不受地域空间、时间的限制，并使食品加工厂的数字化管理向智能化管理迈进； 5. 辅助决策运营管理：实时动态可视化展示生产过程的运维资讯信息，让管理运维人员全面了解运维状况，为管理人员提供决策依据。让整个管理更加全面、高效、智慧、安全。
第3章、设计原则 为充分发挥大数据可视化系统的整体效能，整个平台设计及后期的工程建设遵循如下原则： 1. 多终端访问系统：包括大屏展示、PC、智能手机、PAD等。 2. 可远程访问大数据可视化系统。 3. 能够通过URL调用我们现有养殖农场SCADA展示系统（BS架构）等。 4. 可靠性高：支持高可用架构（负载均衡，双机热备，Cluster架构）；图形化界面操作，与设备相似度高，不易操作错误。整个平台产品拥有完全的知识产品，无需依赖第三方的限制，从底层的数据采集，数据中心数据存储处理，到可视化展示完全在内部研发生产，因此其系统达到最优架构。 5. 稳定性，成熟度高 6. 易维护性：安装部署简单，采用一键安装；问题定位快速；组态设备相似度高，流程化设计，整个监控单元或业务流程的运行状况一目了然。 5
第4章、技术要求 4.1. 系统架构设计要求 食品加工厂全息数据可视化系统的建设将更高层次的聚集，融合现有信息系统，新增和完善现有系统管理上的不足，增加系统的智能元素，使得整体化管理，智能化管理细节上优化，更加高效节能。 而在未来，随着不同生产地区、产业链的扩大和增加，我们可以在集团总部实现对所有接入数据、可视化资源统一的调度和管理，使得食品工厂乃至集团的运营管理人员不受地域和时域的限值，随时随地查看、反馈相关信息，为企业的运营管理提供辅助决策、提高企业竞争力和品牌效益。 按照上述思路和目前食品加工厂的要求，本项目系统架构拓扑图设计要求如下：
图 1：食品加工厂系统架构拓扑图示意图 4.2. 可视化技术要求
1. 襄阳地区产业链 在襄阳地区产业链地图中，呈现各种猪场和食品加工厂的地理位置及分布情况；周边的可视化图表则呈现产业链的基本信息，包括集团介绍、集团宣传视频、产业链销售、公司产能分布等。根据种猪场、可以钻取到种猪厂生产运行信息，同时区域可以联动变化到种猪场 6
的监控视频，根据食品加工厂可以钻取到 “食品加工厂”场景。 2. 食品加工厂 通过食品加工厂鸟瞰图和周边的可视化图表，呈现整个食品加工厂的生产运行信息；包括工厂简介、产量统计、产量/计划对比和监控视频等。根据屠宰车间的区域，则高亮显示该区域；同时周边的可视化图表联动变化为屠宰车间相关的生运行信息；包括：当日产能产值、产量统计、车间能耗及相关监控视频双击该区域，则钻取到“屠宰车间及产线”场景。 3. 屠宰车间及产线 结合主要设备的3D模拟图和生产工艺流程图，呈现屠宰车间的生产流程；周边的可视化图表呈现屠宰车间生产运行信息，包括：屠宰量/计划量对比、均重及出品率、车间温度指标和监控视频等。 4. 物流管理地图 以食品加工厂为中心，在地图中呈现主要的物流中心及销售中心位置及分布情况；通过物流线路颜色的变化呈现每条线路的繁忙程度；周边的可视化图表呈现物流车辆的相关统计信息；包括：车辆占比及运行统计、车辆里程及运行时间、车辆在线率、区域报警及异常统计等；通过点击不同的物流线路，钻取到被选择线路的“车辆轨迹地图”场景。 5. 物流管理地图 在轨迹地图中，实时显示本物流线路车辆所属车辆的运行位置；点击地图中的车辆或车辆信息列表；在地图中显示被选中车辆的当日运行轨迹及实时轨迹；同时右下角的“车辆详情” 可视化图表会联动被选中车辆而变化；左上角的”运输进度”可视化图表呈现该线路车辆从出发地到目的地的已行驶里程和剩余行驶里程及进度左下角的“车辆分析”可视化图表呈现车辆告警与准点率之间的分析信息。
4.3 大屏幕墙的技术要求
1. 总则 (1) 本技术规范书是对襄阳食品监控中心建设项目大屏幕系统设备的相关规定和技术要求，投标方应仔细阅读并遵循以下内容进行投标。 (2) 工程所选用的所有设备材料应是全新的无缺陷的原厂正品，应具备合格证和相应的检验检测报告，应完全满足招标文件以及售后服务的要求。 (3) 投标方应提供DLP大屏幕制造厂商针对本项目的投标授权书（提供原件），否则作为无效投标处理。 7
(4) 所有技术要求须逐条应答，带“★”条款为不可背离条款。不符合标注“★”的技术要求，视为无效投标；必须提供满足要求的证明文件，如发现有失实情况，招标方有权拒绝该投标。其他不符合的技术要求项由评标委员会酌情减分。
2. 工程概况 大屏幕墙体的安装将沿着监控中心预留的位置进行安装。70英寸高清DLP单元，3行3列拼接，采用一体化箱体式方式进行安装，并考虑另加外部支撑框架和检修维护支架。具体的方式由中标施工单位根据现场装修进行深化。 大屏幕拼接控制设备安装在网络设备机房内，或者可安装在大屏维修通道后侧，具体位置由中标施工单位进行深化。 3. 系统技术要求 (1) 基本要求 1) ★为保证整个系统的稳定性、兼容性及售后等问题，投标方提供的大屏幕系
统的投影机芯、投影显示单元、图像拼接控制系统、大屏幕控制管理软件必须采用同一厂家产品。大屏幕系统制造商具有投影机芯生产制造能力，提供含经营范围的营业执照复印件并加盖厂家公章。 2) ★大屏幕系统制造商须是美国德州仪器TI公司的DLP技术授权制造商，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。 3) 大屏幕系统制造商须具有ISO9001、ISO14001、OHSAS18000管理体系认证，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。 4) ★大屏幕系统制造商须具有国家认定的合格实验室，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。 5) 大屏幕系统产品应为市场著名商标，制造商应具有省部级工商行政管理部门颁发的著名商标证书，提供相关证书复印件并加盖厂家公章。 6) ★大屏幕系统制造商须具有本地化服务能力，在武汉市内具有工商局注册的服务机构，提供工商营业执照复印件并加盖厂家公章。 7) ★大屏幕系统制造商须具有近两年内不少于3个与本次招标同类型分布式控制器系统产品案例，提供合同复印件并加盖厂家公章。 8) 大屏幕系统应具有较高的可扩展性，可以通过简单扩容方式进行现场扩展，系统中显示单元、各类信号源可任意添加而不需要更换任何已采购设备。
