布局和措施方面，工业互联网首先通过通信技术连接生产要素，然后通过计算技术处理和分析数据，优化生产流程，消除瓶颈，从而实现生产效率的显著提升。
工业互联网结合了工业物联网、云计算、大数据处理和人工智能，为工业领域提供综合技术解决方案。 对于单个工厂而言，物联网是实现智能化的第一步，它能够实现数字化和智能化。 ALSI为制造业提供多元化的智能工厂规划方案。
工业0智能工厂的核心是连接（互联），旨在将设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户紧密地连接在一起。 “工业0”顺应万物互联的发展趋势，通过无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设备等，借助信息物理系统（CPS）形成一个智能网络。
1、右图刻度线颜色过重，影响图表数据的表现，零基线跟图表内的刻度线对比不够明显，整体很乱。零基线是强调起始位置的，一般要比图表内的线颜色凸出一些。条形图/柱状图 理想很丰满，现实很骨感。
2、数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色，小面积可尝试，一般大屏都是拼接屏，品牌不一样色差会表现不一，所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。
3、大数据平台的可视化技术，就像一盏明灯，通过图表和仪表盘的呈现，解读数据的语言，帮助用户迅速洞见数据内涵。在这个过程中，数据中台可视化扮演着举足轻重的角色，它通过直观设计，加速信息的获取和决策的制定。
4、一行Python代码实现数据可视化大屏无需复杂的设置，只需通过GitHub上的简单项目https：//github.com/TurboWay/big_screen，即可轻松实现数据可视化大屏。该项目基于Python和flask库，安装依赖的步骤非常方便，使用pip命令行安装：pip install -i https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask。
5、首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。
在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，智能制造智慧工厂可视化解决方案的第一种模式是从生产过程数字化逐步过渡到智能工厂。企业追求智能制造的主要动力源于对产品品质的严格控制，这促使他们从生产流程的数字化入手，以实现从产品末端控制到全流程控制的转变。
智能制造智慧工厂可视化解决方案需要几种模式 第一种模式是从生产过程数字化到智能工厂。在石化、钢铁、冶金、建材、纺织、造纸、医药、食品等流程制造领域，企业发展智能制造的内在动力在于产品品质可控，侧重从生产数字化建设起步，基于品控需求从产品末端控制向全流程控制转变。
智慧工厂，新时代的制造革新，是数字化、网络化、自动化与精益管理的完美融合，它将传统的生产车间升级为智能的生产平台，通过智能化转型，提升企业的生产效率和产品质量，为企业迈向未来奠定坚实的基础。构建数字化车间，是智能制造的基石，它的建设不仅关乎企业内部的生产流程，更是行业转型升级的关键步骤。
智能制造和数字化工厂是两个相关的概念。智能制造是一种先进的生产方式，基于信息化和自动化深度融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式。