現在的棉花加工行業(yè)還停留在傳統(tǒng)的反應式維護模式當中，當棉花加工廠的設備突然出現故障時，控制程序需要更換。這種情況下，首先需要客戶向設備生產廠家請求派出技術人員進行維護，然后生產廠家才能根據情況再派人到現場進行處理。由于棉花加工設備分布在中國各地乃至出口到世界各地，從客戶反應問題到廠家派人到達現場的時間周期就會很長，少則一天，個別偏遠的地方可能會需要幾天，不同程度地影響到企業(yè)生產活動的繼續(xù)進行。傳統(tǒng)的反應式維護存在以下缺點：售后服務響應速度慢；維護成本高；生產效率低下；停車率高；管理成本高；無法應對合格工程師不足的情況。

遠程監(jiān)控系統(tǒng)主要是通過分布于棉花加工生產線各種設備的傳感器、開關信號、視頻監(jiān)控設備、 PLC 控制器等裝置，通過智能聯(lián)網設備集成到互聯(lián)網和局域網上面，實現對生產、運營情況的隨時掌握，建立網絡范圍內的監(jiān)控數據和網上知識資源庫，根據現場采集的設備運行數據進行遠程診斷和在線維修。

HT for Web 不止自主研發(fā)了強大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，為可視化提供了豐富的展示效果。介于 2D 組態(tài)和 3D 組態(tài)上，Hightopo（以下簡稱 HT ）的 HT for Web 產品上的有著豐富的組態(tài)化可供選擇，本文將運用 HT 搭載出一個基于 HTML5 WebGL 2/3D 融合的棉花加工工廠系統(tǒng)可視化系統(tǒng)。

1、棉花種植模式多樣

棉花是我國最重要的經濟作物之一，也是生活必需品，在國防、醫(yī)藥、工業(yè)等領域均有著舉足輕重的作用。 但目前我國總耕地面積正逐年減少，且糧棉爭地趨勢日益明顯，全國棉花生產正呈現逐年減少的趨勢。 為了保證棉花供給，滿足人們日益增長的需要，提高棉花單產，在棉花總種植面積不變、甚至略有減少的劣勢下，實現棉花總產大幅增長，應作為需要考慮的重要問題。 傳統(tǒng)的棉花種植技術落后，人力成本耗費大， 操作流程繁瑣，已不再適用于棉花產業(yè)的加速發(fā)展。 因此，在棉花生產管理中應用智慧農業(yè)，可以提供新的技術力量以及科學的種植方法，同時，基于其低成本、高效率、節(jié)省人力等多個優(yōu)點，智慧農業(yè)已經成為棉花產業(yè)、乃至于世界農業(yè)產業(yè)發(fā)展的大方向。 智慧農業(yè)與棉花產業(yè)的有機結合可以為棉花產量的大幅度提高，進而實現棉花產業(yè)的大幅振興提供重要的理論支撐。

2、棉花加工智能化管理

在智慧農業(yè)的支撐下同有機的相結合，保障了棉花的產量，其加工的方式也跟著更新?lián)Q代，其中隨著工廠智能化改革，信息化建設的不斷推進，規(guī)模大、生產線復雜的企業(yè)對各種信息系統(tǒng)、自動化系統(tǒng)的部署與應用，使得生產企業(yè)車間管理變得越來越重要，對車間各類設備的安全性、可用性和運維管理等要求方面也越來越高。相比較下傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)、設備已無法滿足企業(yè)對工廠“集中監(jiān)控，統(tǒng)一管理”的需求，無法實現工廠、設備、生產、運行等信息狀態(tài)全過程的高清展示、細節(jié)查看等操作。

3、數據可視化解決方案

可通過輕量化建模完成場景的搭建，繼而通過數據綁定，呈現出場景流水線以及設備運行的狀態(tài)，對加工廠起到監(jiān)管作用，方便用戶智能化管理。

一、數據可視化

棉花加工 3D 工廠場景監(jiān)控系統(tǒng)不僅能實現生產監(jiān)控全過程一體化、精細化、可視化、數字化的管理，集成企業(yè)現有的設備系統(tǒng)，及時發(fā)現問題、解決問題，讓生產線全過程透明簡單化。在生產過程中可控可管理，通過模型與對接的數據，反饋出運行狀態(tài)，并且可以通過面板來控制抓棉機的運行，提升用戶的體驗度和管理。

二、面板控制

通過對抓棉機模型狀態(tài)的數據綁定，可以實現創(chuàng)建出控制表單面板，對機器進行簡單的運行控制。通過數據之間的交互，可以體現出設備的運行狀態(tài)和場景流水線的走向，預防突發(fā)問題，起到合理有效的監(jiān)查和控制的作用。

現階段，隨著物聯(lián)網、大數據等新興技術大幅崛起，人工智能、大數據、深度學習等新興概念已逐步滲透至生活的各個領域。 農業(yè)作為關系民生的傳統(tǒng)行業(yè)，正處于重大改變的節(jié)點。 在未來，智慧農業(yè)可視化是棉花行業(yè)乃至整個農業(yè)行業(yè)發(fā)展的必然趨勢，其對于輕簡化植棉有著至關重要的作用。現階段我們可以通過收集各方面的棉花數據，同棉花領域相關專業(yè)知識、數據資料相結合，并輔以神經網絡、大數據技術進行分析， 建立棉花大數據庫及相關數學模型，從而提高智慧農業(yè)決策能力，有效解決棉花生產管理所存在的相關問題；但目前智慧農業(yè)在棉花生產管理形式中仍存在一定的局限性。

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