工业数据可视化方案在工业生产中应用的越来越普遍，该方案是指利用计算机技术和数据可视化工具，将工业领域的数据以图形和表格等形式呈现出来，以便更好地理解和分析这些数据。该方案设计通常包括以下流程，本文对其及三个应注意的关注点进行简单介绍。

一、工业数据可视化方案设计流程：

1、数据收集：

对所需的数据进行收集，要确保采集到的数据是可靠和准确的。收集数据可以通过多种方式获得，比如现场监测、自动化控制、大数据分析等。

2、数据处理：

需要将采集到的数据进行处理和整合，以便更好地理解和分析这些数据。该步骤主要包括对数据进行筛选、转换、去重和集成等操作。

3、图表处理：

需要使用图表等可视化工具，将处理后的数据以图形和表格等形式呈现出来，以便更好地理解和分析这些数据。

4、可视化技术：

为了实现工业数据可视化，需要选择合适的可视化技术，同时还需要考虑数据类型、图表类型等因素。

5、用户界面：

为了使可视化效果更好，需要开发人员提供友好的用户界面，如Python编程语言、报表设计器等。

6、测试和调整：

需要对可视化效果进行测试和调整，以确保其准确性和可用性。

二、工业数据可视化的三个关注点:

1、“人找数据”，通过人为设定数据与相关人关系，及搜索条件，进行人工处理。

2、“数据找人”，通过规则设定数据属性，人员属性，进行半人工处理。

3、智能化推送，通过语义分析及机器学习，进行系统智能判断指向性推送。

总体来说，工业数据可视化方案设计需要涉及到的步骤较多，除了以上介绍的几点以外，还是有更多的细节问题需要有针对性的进行处理，比如企业的组织机构、管理流程、业务层级等方面对一些数据的要求，以及其实效、种类、作用和使用方法等。‍