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手机k线图中的三条线_详细介绍如何计算两条折线的交点并使用Echarts展示以及图表优化

27财经网 2020-09-14 10:34:25

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k线图中的三条线怎么设置

心中不增加,就不会真的有增加的2079

K线图中上面三条线和下面两条线分别是什么意思?

KDJ

股票k线图三条线怎么调出来

k线图中没有三条线啊,我想你说的是k线下方的三条线,那是均线,比如5日均线,就是指最近5天的平均股价连成的线。k线是这样的线啊。

刚学股票问大家一个问题在日K线图中有三层曲线每层曲线的

三条线是三个成本均线,5日,10日,20日,时间可以自己设定。招商银行的最下面那数字是14,是前期的暂时低点,有可能跌破,

k线中红绿蓝三条线代表什么

白;5日均线!

黄;10日均线!

粉;20日均线!

绿;60日均线!

详细介绍如何计算两条折线的交点并使用Echarts展示以及图表优化

1、背景

前段时间公司有个需求,需要在一个图表中展示两条折线,并且绘制出两条线的交点。为了满足需求大哥的需求,我也是着实想了有一会。下面我就把具体的实现过程给大家展示一下。

1.1、ECharts 简介

个人很喜欢Echarts这个图表库,就先给大家介绍一下,方便大家更好的了解。

ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。

ECharts 功能很强大,提供了常见的二维图表,比如折线图、柱图、散点图、饼图、K线图,以及地图、热力图、线图(又称路径图),还有用于表示数据关系的关系图、旭日图等,此外还可以通过GL实现绚丽的三维可视化图。

Echarts 使用起来很方便,展示不同的图表只需要设置简单的配置项;官方的文档写的也很清楚,从简单的实现,到复杂的配置,以及内含的API,应有尽有;除此之外,还有丰富的实例库,以及Echarts的使用者的作品库,很大程度上降低了Echarts的使用门槛,方便初学者使用。而且现在成为了Apache孵化器项目,未来的前景很好。

2、初始绘制图表

需要展示的数据是与日期相关的两条线,每个数据均和一个日期相对应。如下:

// 两条折线图的数据,横坐标是日期,纵坐标为当前日期的数值     var chartData = {       line1: ["114", "114", "118", "114", "130", "130", "126", "130", "126", "130", "130", "134", "135", "135", "135", "135", "134", "132", "130", "128", "126", "124", "121", "119", "117", "116", "114", "112", "111", "110", "109", "108", "107", "106", "106", "105", "105", "105", "105", "106", "106", "108", "109", "112", "113", "115", "116", "118", "120", "123", "125", "128", "129", "130", "131", "131", "131", "131", "131", "130", "128", "126", "123", "119", "117", "115", "113", "112", "111", "110", "109", "107", "106", "105", "103", "103", "102", "101", "100", "99", "99", "99", "99", "101", "102", "104", "107", "109", "112", "114", "117", "119", "122", "124", "126", "127", "128", "129", "129", "130", "129", "128", "127", "126", "124", "122", "120", "117", "115", "113", "111", "109", "107", "105", "103", "100", "99", "98", "97", "97", "97", "98", "99", "101", "104", "107", "109", "112", "115", "117", "120", "123", "125", "128", "129", "130", "131", "131", "131", "131", "131", "130", "128", "126", "123", "119", "104"],       line2: ["124", "124", "128", "124", "140", "140", "136", "140", "136", "140", "140", "136", "132", "128", "128", "124", "124", "120", "116", "112", "112", "112", "112", "112", "108", "108", "108", "104", "108", "104", "104", "100", "104", "104", "108", "104", "108", "104", "108", "112", "116", "120", "124", "128", "124", "120", "124", "128", "132", "136", "140", "140", "136", "132", "128", "128", "124", "124", "120", "116", "112", "108", "104", "100", "104", "108", "112", "116", "112", "108", "104", "100", "96", "92", "88", "92", "96", "100", "100", "104", "104", "108", "112", "116", "116", "116", "120", "120", "124", "132", "132", "132", "132", "136", "132", "132", "128", "128", "124", "124", "120", "120", "116", "116", "112", "108", "108", "104", "104", "104", "100", "96", "96", "92", "92", "88", "92", "96", "100", "104", "108", "112", "116", "120", "124", "128", "124", "120", "124", "128", "132", "136", "140", "140", "136", "132", "128", "128", "124", "124", "120", "116", "112", "108", "104", "100", "103"],       date: ['200701', '200702', '200703', '200704', '200705', '200706', '200707', '200708', '200709', '200710', '200711', '200712', '200801', '200802', '200803', '200804', '200805', '200806', '200807', '200808', '200809', '200810', '200811', '200812', '200901', '200902', '200903', '200904', '200905', '200906', '200907', '200908', '200909', '200910', '200911', '200912', '201001', '201002', '201003', '201004', '201005', '201006', '201007', '201008', '201009', '201010', '201011', '201012', '201101', '201102', '201103', '201104', '201105', '201106', '201107', '201108', '201109', '201110', '201111', '201112', '201201', '201202', '201203', '201204', '201205', '201206', '201207', '201208', '201209', '201210', '201211', '201212', '201301', '201302', '201303', '201304', '201305', '201306', '201307', '201308', '201309', '201310', '201311', '201312', '201401', '201402', '201403', '201404', '201405', '201406', '201407', '201408', '201409', '201410', '201411', '201412', '201501', '201502', '201503', '201504', '201505', '201506', '201507', '201508', '201509', '201510', '201511', '201512', '201601', '201602', '201603', '201604', '201605', '201606', '201607', '201608', '201609', '201610', '201611', '201612', '201701', '201702', '201703', '201704', '201705', '201706', '201707', '201708', '201709', '201710', '201711', '201712', '201801', '201802', '201803', '201804', '201805', '201806', '201807', '201808', '201809', '201810', '201811', '201812', '201901', '201902', '201903']     }

下面开始初始绘制图表:

  1. 初始化 echarts 实例。ECharts 图表的展示需要依存在一个设置好 width、height 的 dom 中,Echarts 提供了一个初始化 echarts 实例的方法 echarts.init,此方法返回一个 echarts 实例,后续对图表的设置均是在此实例中实现的。这个方法的第一个参数为 dom,第二个参数设置图表的 theme,第三个参数则是额外的一些配置。一般情况下设置第一个参数即可。

  2. 设置图表的配置项。配置项是一个 js 对象,配置项的解释在下面的代码中,更多的配置可以参考官网。

  3. 绘制图表。echarts 图表的绘制、修改均通过 echarts实例的 setOption 方法完成。此方法可以接受四个参数,第一个为图表的配置项 option,其余三个均为额外的设置。平时使用第一个即可。

代码如下:

<style>     .charts {       width: 1000px;       height: 600px;     } </style> <!-- 准备好一个 dom,并且设置好 width 和 height,后续在此 dom 中绘制图表 --> <div id="chart" class="charts"></div> <script> // 基于准备好的dom,初始化一个 echarts 实例。 var myChart = echarts.init(document.getElementById('chart')); // 设置图表的配置项 var option = {   // 标题   title: {     text: "初始绘制折线图"   },   // 提示框组件,鼠标放置上去后,会展示所在位置信息   tooltip: {},   // 图例组件,与 series 中的 name 对应,用于表示不同系列的标记、颜色和名字。也可以通过点击图例控制哪些系列不显示。   legend: {     data: ['line1', 'line2']   },   // x 轴的配置,默认类型为 type="category" 类目轴。   xAxis: {     data: chartData.date // 设置 x 轴的数据   },   // y 轴的配置,虽然没有写其他配置,但是必须有,否则会报错   yAxis: {},   // 系列列表,一个系列即可理解为一个图表,通过 type 决定所展示的图表类型。   series: [{     name: 'line1', // 单个图表系列的 name, 和 legend 中的 data 对应     type: 'line',     data: chartData.line1   }, {     name: 'line2', // 单个图表系列的 name, 和 legend 中的 data 对应     type: 'line',     data: chartData.line2   }] } // 使用数据和配置项展示图表 myChart.setOption(option) </script>

执行完上面的代码,初始的图表展示就欧克了:

3、计算折线交点

3.1、计算前的准备

计算交点前,需要把数据进行处理,且根据处理的数据,调整图表的展示。

首先,搞一个 计算两个线段交点的方法,这个方法通过传入 两条线段四个端点横纵坐标值,来计算两者交点的坐标:

// 求两条线段交点,a,b 为第一条线段的始末点,c,d 为第二条线段的始末点。x,y 为点的横纵坐标 function segmentsIntr({ a, b, c, d } = {}) {   var denominator = (b.y - a.y) * (d.x - c.x) - (a.x - b.x) * (c.y - d.y)   var x = ((b.x - a.x) * (d.x - c.x) * (c.y - a.y) +     (b.y - a.y) * (d.x - c.x) * a.x -     (d.y - c.y) * (b.x - a.x) * c.x) / denominator   var y = -((b.y - a.y) * (d.y - c.y) * (c.x - a.x) +     (b.x - a.x) * (d.y - c.y) * a.y -     (d.x - c.x) * (b.y - a.y) * c.y) / denominator   return [x, y] }

然后传入同一个水平刻度内的两条线段的四个点坐标,不过目前水平刻度所代表的是日期字符串,不适用于计算交点坐标。

所以可以将 x 轴的数据替换成日期在数组中的序列号 1...n,然后展示 x 轴刻度的时候通过 xAxis 的 formatter属性,实现自定义刻度,将其转换成对应日期即可。

下面是 xAxis 修改后的配置:

xAxis: {     // 设置 x 轴的数据, 使用 日期 在数据中的 序列号 来表示 横坐标数值。     data: chartData.date.map((seg, idx) => {       return idx     }),     // 设置 x 轴的 展示标签, 使其根据 当前标签的序列号转换为 日期     axisLabel: {       formatter: function (params) {         return chartData.date[params]       }     } },

调整后的图表如下:

会发现,X 轴已经好了,但是 提示框 tooltip还需要再调整一下,那么我们利用 formatter设置一下 自定义的 tooltip。通过 formatter 自带参数 params中的值,拼接好返回的格式即可。

// 提示框组件,鼠标放置上去后,会展示 鼠标 所在位置信息   tooltip: {     trigger: 'axis', // 设置提示框为:坐标轴触发。此项主要用于柱图、折线图的配置。     formatter: function (params) { // params 为一个数组,数组的每个元素 包含了 该折线图的点 所有的参数信息,比如 value(数值)、seriesName(系列名)、dataIndex(数据项的序号)       let dateIndex = 0; // 当前指示点的 日期序号       let tipList = params.map((seg) => {         let { value, seriesName, dataIndex } = seg;         dateIndex = dataIndex;         return `${seriesName}:${value}`       })       tipList.unshift(`${chartData.date[dateIndex]}`)       return tipList.join('<br/>')     }   },

展示效果如下:

这下子 tooltip 的格式调整好了,不过样式有点怪,原来是 tooltip 缺少了 系列名 前面的 小圆点dot

搞个生成 小圆点dot 的方法:

//获取tooltip的dot,radius 为圆点半径,color 为圆点颜色 function getTipDot({ radius = 5, color = "red" } = {}) {   return `<span style='width:${radius * 2}px;height:${radius * 2}px;display:inline-block;border-radius: ${radius}px;background:${color};margin:0px 3px;'></span>` }

把 tooltip 的配置调整一下,添加对于 dot 的设置:

// 提示框组件,鼠标放置上去后,会展示 鼠标 所在位置信息   tooltip: {     trigger: 'axis', // 设置提示框为:坐标轴触发。此项主要用于柱图、折线图的配置。     // params 为一个数组,数组的每个元素 包含了 该折线图的点 所有的参数信息,     // 比如 value(数值)、seriesName(系列名)、dataIndex(数据项的序号)、color(系列颜色)     formatter: function (params) {       let dateIndex = 0; // 当前指示点的 日期序号       let tipList = params.map((seg) => {         let { value, seriesName, dataIndex, color } = seg;         dateIndex = dataIndex;         return `${getTipDot({ color })}${seriesName}:${value}` // 添加对于 dot 的配置       })       tipList.unshift(`${chartData.date[dateIndex]}`)       return tipList.join('<br/>')     }   },

调整后的效果如下:

3.2、计算交点

遍历数据,取出两条线每两个相邻的点组成线段,利用现有的方法 segmentsIntr开始计算交点。

不过在计算之前,需要判断当前线段内是否有交点,避免不必要的计算。

// 判断两条线段是否有交点, a1、b1 为两条线在 x1 处的值;a2、b2 为两条线在 x2 处的值; // 只要不是一条线段的两个点都高于另一个点就会有交点; function ifHaveIntersectionPoint(a1, b1, a2, b2) {   return (+a1 > +b1) != (+a2 > +b2) }

除了判断是否有交点,还需要判断是否是遍历的最后一组数据,因为最后一组数据idx,是不会有idx+1的数据的。

// 是否执行后续的计算 ? 不是最后一个点,且有交点时 function ifCalculatePoint(idx, lth, [a1, b1, a2, b2] = []) {   return idx !== (lth - 1) && ifHaveIntersectionPoint(a1, b1, a2, b2) }

执行计算

// 获取两线所有交点 function getIntersectionPoint({ line1, line2, date } = {}) {   // 交点数组   var intersectionPointList = []   date.map((seg, idx) => {     // 分别是两条线在相邻两处的数值,用于通过比较大小,来确定此段内是否有交点     var valueGroup = [line1[idx], line2[idx], line1[idx + 1], line2[idx + 1]]     if (ifCalculatePoint(idx, date.length, valueGroup)) {       var dotGroup = {         a: { x: idx, y: line1[idx] },         b: { x: idx + 1, y: line1[idx + 1] },         c: { x: idx, y: line2[idx] },         d: { x: idx + 1, y: line2[idx + 1] }       }       // 计算交点的位置       var intersectionPoint = this.segmentsIntr(dotGroup)       intersectionPointList.push(intersectionPoint)     }   })   return intersectionPointList; }

4、绘制交点

通过上面的交点计算,得出的结果如下:

intersectionPointList: [     [11.4, 134.4],      [33.5, 106],      [34.666666666666664, 105.33333333333333],      [35.25, 105],      [36.75, 105],      [37.25, 105],      [53.4, 130.4],      [66.2, 112.8],      [68.33333333333333, 110.66666666666667],      [78, 100],      [96, 128],      [117.4, 97.6],      [135.4, 130.4] ]

可以看到,计算出来的交点很不规律,大部分是小数,在当前的类目轴上并不能很好的展示。

不过好在,Echarts 可以在同一个直角坐标系中同时绘制多个坐标轴。

我们可以在坐标系中添加一条数值轴类型的x轴,并且用散点图绘制出交点。初始绘制效果如下:

可以看到现在有两条 X 轴,调整一下配置项,隐藏掉上层的 X 轴展示。

// x 轴的配置,默认类型为 type="category" 类目轴。   xAxis: [{     // 设置 x 轴的数据, 使用 日期 在数据中的 序列号 来表示 横坐标数值。     data: chartData.date.map((seg, idx) => {       return idx     }),     // 设置 x 轴的 展示标签, 使其根据 当前标签的序列号转换为 日期     axisLabel: {       formatter: function (params) {         return chartData.date[params]       }     }   },    // 添加一个x轴用于展示散点图(交点)   {     type: 'value',     min: 0,     max: chartData.date.length - 1,     show: false   }]

如上可见,简单的交点已经算是计算并绘制出来了。但是实在是太丑了,下面我来优化一下。

5、图表美化

5.1、整体基调的确认

因为现在流行深邃科技风(随口一编~),那咱们取色就顺着这个方向去。

设置背景颜色为 #010139,不过这里背景我是使用了一个div当做背景层来搞的。代码如下:

<style>     .chartsArea {       width: 1000px;       height: 600px;       position:relative;     }     .chartsAreaBack{       background-color: #010139;       width: 100%;       height: 100%;       position: absolute;       opacity: 0.7;       top: 0;     }     .charts {       width: 100%;       height: 100%;     } </style> <div class="chartsArea">     <div class="chartsAreaBack"></div>     <!-- 准备好一个 dom,并且设置好 width 和 height,后续在此 dom 中绘制图表 -->     <div id="chart" class="charts"></div> </div>

然后调整一下图表里面文字的颜色。

option:{       ...       // 设置标题的颜色       title: {         text: "设置图表的主基调色",         textStyle: {           color: '#fff'         }       },       ...       // x 轴的配置,默认类型为 type="category" 类目轴。       xAxis: [{         // 设置 x 轴的数据, 使用 日期 在数据中的 序列号 来表示 横坐标数值。         data: chartData.date.map((seg, idx) => {           return idx         }),         // 设置 x 轴的 展示标签, 使其根据 当前标签的序列号转换为 日期         axisLabel: {           formatter: function (params) {             return chartData.date[params]           },           color: '#04a5bd',//设置标签的样式           fontWeight: 'bold'         }       },       // 添加一个x轴用于展示散点图(交点)       {         type: 'value',         min: 0,         max: chartData.date.length - 1,         show: false       }],       // y 轴配置标签颜色       yAxis: {         axisLabel: {           color: '#04a5bd',           fontWeight: 'bold'         }       }       ... }

然后,就是这样了,还是挺丑的哈~

5.2、对坐标轴进行优化

我们可以看到当下的x、y轴以及里面的轴线都很难看,我们再继续调整一下。

x轴调整坐标轴颜色以及刻度线的样式。

// 坐标轴线的颜色调整一下 axisLine: {   lineStyle: {     color: '#00386d',     opacity: 0.6   } }, // 坐标轴刻度取消展示 axisTick: {   show: false }

y 轴将分割线的颜色调整一下,并且取消y轴主轴线的展示。

splitLine: {     show: true,         lineStyle: {             color: '#00386d',             opacity: 0.4         }     },     axisLine: {         show: false     }

图表的取值靠在上半区,所以我们可以调整一下y轴的展示范围。

scale: true

调整完上面的以后,大概就是这个样子了(我偷偷加了个背景图~)

这样看起来就舒服一点了,不过还得继续调整。

5.3、调整折线图以及散点图的样式

我们先调整一下折线图的线条颜色、宽度以及形状等地方。

{     name: 'line1', // 单个图表系列的 name, 和 legend 中的 data 对应     type: 'line',     symbol:'none', // 取消折线图上圆点的展示     smooth:true, // 将折线进行平滑展示     itemStyle: { // 设置折线图颜色       color: '#6B72E7'     },     lineStyle: { // 设置线条的宽度       width: 0.7,     },     data: chartData.line1   }, {     name: 'line2', // 单个图表系列的 name, 和 legend 中的 data 对应     type: 'line',     symbol:'none',     smooth:true,     itemStyle: {       color: '#E93AC8'     },     lineStyle: {       width: 0.7,     },     data: chartData.line2   }

至于散点图,我想着上升交点以及下降交点的颜色给区分开来,所以需要改造一下前面计算交点的方法。

// 获取两线所有交点 function getIntersectionPoint({ line1, line2, date } = {}) {   // 交点数组   var intersectionPointList = []   date.map((seg, idx) => {     // 分别是两条线在相邻两处的数值,用于通过比较大小,来确定此段内是否有交点     var valueGroup = [line1[idx], line2[idx], line1[idx + 1], line2[idx + 1]]     if (ifCalculatePoint(idx, date.length, valueGroup)) {       var dotGroup = {         a: { x: idx, y: line1[idx] },         b: { x: idx + 1, y: line1[idx + 1] },         c: { x: idx, y: line2[idx] },         d: { x: idx + 1, y: line2[idx + 1] }       }       // 计算交点的位置       var intersectionPoint = this.segmentsIntr(dotGroup)       // 给每个数据拼接第三个值,代表是上升还是下降【新增】       intersectionPoint = [].concat(intersectionPoint,line1[idx + 1] > line2[idx + 1])       intersectionPointList.push(intersectionPoint)     }   })   return intersectionPointList; }

然后,根据得出的值,设置散点图的样式。调整散点图的点形状、颜色。

{     name: 'scatter',     type: 'scatter',     xAxisIndex: 1,     data: getIntersectionPoint(chartData).map((seg) => {       return {         value: seg.slice(0, 2),         symbol:'pin',         symbolSize:30,         itemStyle: {           // 根据上升还是下降,来设置渐变色           color: new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{             offset: 0,             color: seg[2]?'#E93AC8':'#6B72E7'           }, {             offset: 0.9,             color: '#08178c'           }, {             offset: 1,             color: '#08178c'           }], false)         }       }     })   }

哦!对了,前面忘记改图例的文字颜色,这里补充一下。

legend: {     data: ['line1', 'line2'],     textStyle: {       color: '#fff'     },   },

下面看一下效果,感觉是不是像个样了?

6、结语

其实针对这个图表还有很多可以做的地方,我这里只是给出了一个计算图表中两折线交点并绘制的大概方法,以及对于图表进行了一些简单的优化,希望此文章能够帮助你熟悉 Echarts的用法,能够帮助你解决一些问题那就更好了~

github地址:https://github.com/JHCan333/can-Share/blob/master/demos-tips/getTwoLineNode.html

我是 JHCan333,公众号:爱生活的前端狗的作者。公众号专注前端工程师方向,包括但不限于技术提高、职业规划、生活品质、个人理财等方面,会持续发布优质文章,从各个方面提升前端开发的幸福感。关注公众号,我们一起向前走!

大智慧手机版里K线红色、绿色、黄色、黑色分别代表多少天均线?

一、智能制造政策陆续开花结果日前,工信部透露,经过近半年的遴选工作,2017年智能制造试点示范项目名单已基本确定,进入公示环节。据悉,共有来自北京、上海、广东、浙江、江苏、新疆等25个省市区的97个试点项目入围,涵盖了石化、钢铁、航空、汽车、制药、新能源等多个制造业领域。据工信部介绍,为推进智能制造产业政策落地,将加快上述项目部署,并将总结试点示范经验并在各行业进行推广,同时在此基础上尽快形成后续政策和措施,进一步推进制造业转型升级。除此之外,我国先后出台了《中国制造2025》、《积极推进“互联网+”行动指导意见》、《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》三大政策,以及《智能制造发展规划(2016-2020年)》、《智能制造工程实施指南(2016-2020年)》等,并以此形成了制造强国战略政策体系。工信部副部长辛国斌在解读相关政策时表示,工信部将联合发改委、财政部等部委在今后一阶段,陆续推出一系列的支持政策和措施;同时还将以试点示范等措施,面向重点行业的智能制造单元、智能生产线、智能车间、智能工厂建设,培育一批系统解决方案供应商,组织开展行业应用试点示范,力争形成一批融合发展行业的优秀解决方案并加以推广。辛国斌透露,未来还将进一步推进智能制造相关政策的落地,除了在有色、稀土、纺织、家电等传统行业进行试点示范和推广外,还将以落实国家集成电路发展推进纲要等政策为抓手,加快在5G、物联网、车联网、智能交通等新型领域布局。二、人工智能+机器人迎来新的风口数据显示,近年来,全球机器视觉行业发展迅猛,2015年,全球机器视觉系统及部件市场规模达42亿美元,预计2018年市场规模将超过50亿美元。机器视觉是人工智能快速发展的一个分支,被誉为智能制造的“眼睛”,是提高制造业生产效率和智能自动化水平的关键。随着制造业的转型升级和智能制造的不断推进,市场对机器视觉产品技术的需求日益增长。实际上,机器人+人工智能的发展已愈来愈密切相关。新松总裁曲道奎曾表示,如今,机器人的躯体更灵活、更柔性化,进入新硬件时代。同时,机器人智能化不断加强,未来将进入“软件决定”时代,需要更多人工智能技术的支撑。此外,多技术交叉、融合、协同效应凸显,未来将是多要素进行竞争,即进入产业生态竞争时代。人工智能的发展有三个阶段,分别是计算智能、感知智能、认知智能。现在的机器人已经进入第二个阶段,但距离实现认知智能差距还比较远。随着生产企业的不断努力,机器人的“听觉”“视觉”“自主决策技术”等感知能力渐趋实用,机器人可以与人类协同合作。三、系统集成的未来方向是智能工厂在工业机器人领域,中国企业目前主要的竞争优势在系统集成方面,80%的中国机器人企业都集中在该领域。随着系统集成商围绕机器人做整线集成,机器人等专用设备和电气原件等的价格逐年下调,国内企业凭性价比和服务优势逐渐形成替代进口,市场份额稳步上升,现在已经占据了一半的市场,留给中国企业的机会越来越多。构建智能工厂已逐渐成为机器人行业的共识,这也是智能制造的重要基石。智能工厂是现代工厂信息化发展的一个新阶段,其核心是数字化。信息化、数字化将贯通生产的各个环节,从设计到生产制造之间的不确定性降低,从而缩短产品设计到生产的转化时间,并且提高产品的可靠性与成功率。系统集成商的业务未来将向智慧工厂或数字化工厂方向发展,这不仅仅是做硬件设备的集成,更多是顶层架构设计和软件方面的集成。"    ��!2|��

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