在現代化生產中，基于視覺效果、車間標識及導視系統、工廠車間的三維可視化的工廠整體設計越來越受重視。在SAREN三仁過往的某食品廠潔凈裝修設計施工中，就由客戶提出了要求，對工廠生產車間的視覺效果、導視系統進行整體布局。接下來，我們就以該工廠裝修為例，詳解如何做好工廠車間的視覺設計。
一、工廠車間的目視化管理
車間目視化管理是指利用各種形象化，圖表化，直觀而又色彩適宜的各種視覺感知信息來對現場生產進行管理，達到提高勞動生產率的一種管理手段，也是一種利用視覺來進行管理的科學方法。
目視化管理主要包含8大版塊：
1. 安全管理目視化：安全管理工作需要全體員工共同參與到企業的管理中去，但安全思想和意識的管理是我們工作的一個重點，我們在安全培訓和交流的同事也要把相應的安全要素目視化出來，顯示安全的管理要求。安全管理標準目視化涉及到交通、消防、設備操作、化學藥品、通道等多個方面
2. 區域目視化：通過對區域進行目視化，使得我們清楚的明確我們所在的位置和注意要素，為企業靈活運作提供支持。
3. 定置圖目視化
4. 音、視頻目視化：通過電子手段在生產制造現場實現信息的有效分析和傳遞成為車間現場管理的要求，通過音頻和視頻效果，讓現場的信息迅速而高效的暴露在管理人員的面前，從而形成外界的刺激推動企業問題的解決。
5. 標簽、標示目視化
對各種狀態下的物料進行標簽，成為可識別的驗證環節，而在物料需求的時候通過標簽來傳遞需求信息是我們應該關注的重要方面；
設備、工具和工裝的狀態，以及其各個環節的控制要求都需要通過標牌來顯示，這樣可以提高操作者管理人員的效率，也為我們依賴于設備、工具以及工裝的穩定性減少錯誤的概率。
6. 看板目視化
企業管理實質上是對管理信息的捕捉和分析以及決策的過程，我們只有把相關的重要信息通過目視板顯示出來，信息的內容涉及到企業管理的各個方面，包括辦公信息、生產信息、管理信息等等，使管理信息共享，通過大家分享管理信息并在決策的時候就會更加準確和高效。
7、現場定位目視化：生產制造現場包括我們使用的設備、工具、工裝、物料和辦公清潔設備設施，我們要使每一個人員都能夠有效的操作這些硬件設施，現場物品定置管理則是我們的重要方法。
8. 色彩目視化：現場管理過程中有需要個人分享和判斷的信息，或者有不是專門部分人員的信息，也有檢測控制方面的信息等，為進一步提高我們的管理水平和防錯意識，通過著色管理方法，可以提高我們的現場識別能力和管理效率，從而到達高效的管理要求。
二、如何充分打造加工廠導視系統設計？
打造品牌形象是工廠導視系統設計的基礎，一個加工廠導視系統設計一定是充實的，需要掌握潛在人群的心理認知來打造，要滿足產品的信息需求，當消費者對我們的產品認可度很高的時候，才能夠間接的對我們的品牌感到信任，這是打造良好的品牌形象的關鍵也是基礎。
工廠導視系統設計除了自身對于企業文化的定性，有的時候也來源于社會大眾對你的看法，一個好的加工廠導視系統設計就一定需要一個好的品牌標識來承載，不管是精致的標識還是粗糙的標識也罷，都要有一個能夠體現企業個性的信息在里面，這樣可以讓消費者記住我們的加工廠導視系統設計是什么，可以有效的向消費者傳遞我們的信息，更可以讓人們一眼就記住你，這也是工廠導視系統設計打造的重要環節。
三、工廠車間的三維可視化
進入大數據時代，數據可視化這個說法慢慢的流行起來，究其原因，一個是因為大數據的展示比起以前的數據展示有不同的地方，比較大的難點就是面對如此巨大的數據，如何比較好的展示給用戶，成為前臺程序員面臨的難題。另一個是隨著近幾年技術的發展，我們可以通過更多的形式，例如三維模型、動畫、視頻、動態交互式頁面等將數據以展示、推送、提醒、互動等等模式提供給用戶，其復雜度上升了一個數量級，因此，漸漸地，數據可視化就成為一個專門的領域，成為了大數據時代的一個研究分支，無數的工程師和設計者為這個領域做出了貢獻。
工業大數據可視化主要有以下幾個特點：
1、救據呈且現海量趨勢且更新報率*。由于工業大數據主要來源于傳感器的數據采集，因此其救據呈相比傳統互聯網大數據只多不少，而且，它的更新預率*，傳感器按照恒定的評率快速更新。在這種情況下，如何保證監控頁面的數據實時更新，還能夠讓監控人員看數據的變化，就是需要研究的問題。當某個數據每秒更新 10 次，那么，屏幕上的數字直接變化就是無意義的，因為監控人員根本就一個數字都看不到。如何兼顧數字的更薪頻率與視覺效果就成為可視化的一個難題。
2、大量的監控點，無法進行有效地顯示。一臺普通的設備，可能就有上百個傳感器再加上相關的視頻、環境、人員等等監側．可能會有幾百個監測數據是這個設備需要的，那么，這么多的數據如何在有限的屏幕上進行排列，如何取舍，成為可視化的第二個難題．
3、整體與局部如何有效地結合。一個企業會有許多下屬的分子公司，下屬企業又會有車間多設備．這樣層層嵌套的可視化局面如何比較好的結合，在保障使用人員看到整體的時候，第三個難題。
4、局部與細節如何兼顧。在一個局部的數據展示中，我們還希里．到數據的細節，包括相關的數報、歷史的數振、異常的數據、致據的趨數據的預測等等，能否把握好局部與細節的展示關系，是可視化的第四個難題。
5、如何實現工業效據的有效檢索和有效推送。也就是常說的’‘救據找人”。在互聯網企業，利用大數據分析用戶的使用習慣和興趣愛好，尋找其感興趣的話題進行推送已經是常見做法了，但在工業大數據領域．如何實現？一個報警信息，推送給誰？當前還是靠提前設好的規則，未來能否實現智能化，怎么實現，相關的應用還是比較少，這是可視化的第五個難題。 6、如何將數據轉化為有效地值息提供給用戶。舉個生活中的仇子，某路口實時車流1 00輛／分鐘，這是數據，“嚴重擁堵”，這是信息。能否很好地將數據轉化為信息是可視化的第六個難題。
6、如何將數據轉化為有效地值息提供給用戶。舉個生活中的仇子，某路口實時車流1 00輛／分鐘，這是數據，“嚴重擁堵”，這是信息。能否很好地將數據轉化為信息是可視化的第六個難題。
