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1. 汽车装配过程大数据可视化系统
通过定制化的装配过程大数据可视化平台，利用不同的可视化组件展示不同视角的汽车装配质量数据，利用数据聚合和频率分析技术进一步挖掘有价值的信息，同时利用实时监测和分析功能，能够迅速响应装配线上的动态变化。通过对MES采集的装配数据进行分析，开发相应的可视化组件，从而快速传递信息并辅助汽车装配过程决策目标。利用装配过程采集到的时间点数据为基础，利用自研的装配过程质量预测算法实现装配过程质量预测，并通过原因分析，给出质量影响因素。最终实现整车特征数据 100%全获取，过程质量 100%可追溯。
2. 自主水下机器人故障诊断系统
通过定制化的水下机器人运行状态可视化系统设计，充分利用各种可视化组件，展示水下机器人的航行可视化和实时故障状态，进一步研发了水下机器人故障诊断系统，解决了潜龙2号自主水下机器人面临的潜在故障难以及时发现和准确诊断故障根源问题。
通过自研的水下机器人故障诊断算法实现了潜在故障的早期检测，并进行诊断溯源，保障了水下机器人的可靠运行与航行安全，降低了运维及科考成本。通过特征信息显示和即时信息模块，实现了水下机器人航行信息的多视角可视化展示，实现信息快速传递和辅助决策。最终实现多种故障检测准确率高于 90%，强故障的误报率低于 0.2%。
3. 高铁维修过程数据可视化交互系统
通过个性化的数据可视化组件设计，中科云翼专注于解决高铁运维中存在的数据分析效率低、维修过程呈现不明晰、故障识别能力不足等问题。课题组成功研发了高铁维修过程数据可视化交互系统，该系统实现了对维修过程的全方位分析和可视化呈现。提供支持多维度数据的图表，支持多种图表类型，允许用户与图表进行交互，允许用户根据需要自定义图表的外观等。实现了高铁维修过程运维人员故障处理、车型故障流向、故障趋势、故障类型等全要素可视化，准确识别高铁故障信息，提升故障维修效率，辅助精准决策。提升工作效率200%
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