工业互联网与流程优化的智能决策机制-洞察及研究

25/30工业互联网与流程优化的智能决策机制第一部分工业互联网的现状与作用 2第二部分工业互联网对流程优化的支撑 4第三部分智能决策机制的构建 7第四部分智能决策机制的实现 11第五部分典型应用与案例分析 13第六部分智能决策机制的挑战与对策 16第七部分未来发展趋势与展望 21第八部分结论与展望 25

第一部分工业互联网的现状与作用

工业互联网作为连接工业生产、设备、系统和管理的网络基础设施，正日益成为推动制造业转型升级的核心驱动力。根据国际工业互联网联盟（IIA）的数据，全球工业互联网用户数量已突破1000万，工业互联网设备数量超过1500万台，覆盖全球150多个国家和地区。随着工业4.0和工业5.0的推进，工业互联网的应用场景不断拓展，从传统制造业延伸至智能制造、智慧城市、能源互联网等领域。

#一、工业互联网的现状

1.发展现状

工业互联网已从概念变为现实，成为工业互联网产业发展的新阶段。预计到2025年，全球工业互联网市场规模将达到2000亿美元，年复合增长率将保持在15%以上。其中，中国工业互联网用户规模已超越1000万，成为全球最大的工业互联网市场。

2.技术创新

工业互联网的发展高度依赖于5G、物联网、云计算等技术的支撑。以边缘计算和云原生技术为核心，企业级网络架构得以建立，工业数据处理效率显著提升。

3.应用场景

工业互联网已在智能制造、设备管理、过程优化等领域实现广泛应用。例如，工业互联网通过实时采集生产数据，帮助企业在设备运行中及时发现潜在问题，降低停机率。

#二、工业互联网的作用

1.数据驱动的决策能力

工业互联网通过构建统一的数据平台，实现了设备、生产线、供应链等多层级数据的互联互通。企业可以基于海量实时数据，进行预测性维护、异常检测等智能化决策，从而显著提高生产效率和设备利用率。

2.促进产业链协同

工业互联网打破了传统制造业的信息孤岛，推动了上下游企业数据共享，为企业提供了更全面的业务分析能力。这种协同效应不仅提升了产业竞争力，还促进了产业链的深度融合。

3.优化生产流程管理

通过工业互联网，企业可以对生产流程进行实时监控和分析，及时调整生产计划，优化资源分配。同时，工业互联网还为企业提供了智能调度系统，帮助企业在资源有限的情况下实现产线最大化。

4.推动数字化转型

工业互联网正在成为推动制造业数字化转型的重要力量。通过建立工业互联网平台，企业可以实现从手工操作向智能化管理转变，从而在市场竞争中占据优势地位。

#三、总结

工业互联网作为工业4.0的关键技术，正在深刻改变制造业的运营模式。它的出现不仅带来了生产效率的显著提升，还为企业数字化转型提供了新的可能性。展望未来，随着技术的不断进步，工业互联网将在更多领域发挥更大作用，推动全球制造业迈向更高水平。第二部分工业互联网对流程优化的支撑

工业互联网对流程优化的支撑

工业互联网作为数字经济的重要组成部分，正在深刻改变传统的工业生产模式。通过实时数据采集、数据共享与协同、智能决策支持以及优化措施的实施，工业互联网为流程优化提供了全面的技术支持和能力提升。以下是工业互联网在流程优化中起到的关键作用。

首先，工业互联网通过实时数据采集，显著提升了流程优化的效果。传统工业流程中，数据往往依赖于传感器或人工记录，存在采集不及时、全面性不足的问题。而工业互联网能够通过物联网设备持续监测生产过程中的关键参数，如温度、压力、流量等，并将这些数据实时传输到云端平台。例如，某制造业企业的工业互联网系统通过分析设备运行数据，发现某台机器在特定时间段的温度异常升高，从而及时采取冷却措施，避免了潜在的设备损坏和生产停顿。实时数据的获取确保了优化措施能够快速响应，减少了等待和误判的可能性。

其次，工业互联网的特性包括数据共享与协同，这为流程优化提供了强大的基础。在传统工业环境中，数据往往受限于部门或系统之间的孤岛状态，导致优化决策缺乏全面的信息支持。而工业互联网通过构建开放平台，使得不同系统、设备和部门的数据可以互联互通。例如，在一家汽车制造厂，工业互联网平台整合了生产线上的传感器数据、工艺参数、设备状态以及生产订单信息。通过对这些数据的分析，优化算法能够识别出关键工位的瓶颈，并制定相应的调整策略，如重新排布人手或优化生产流程。这种数据的共享与协同大大提升了优化的效率和效果。

再次，工业互联网提供了智能决策支持系统，这些系统能够通过大数据分析和人工智能技术，为流程优化提供科学依据。传统的流程优化更多依赖于经验或简单的规则，而工业互联网结合了数据驱动的决策方法，使得优化更加精准和高效。例如，在某电子制造企业，工业互联网系统利用机器学习算法，分析了过去一年的生产数据，预测出某批次产品的关键性能指标异常的可能性，并提前采取调整工艺的措施，避免了大规模的生产损失。这种基于数据的智能决策，不仅提高了生产效率，还降低了风险。

此外，工业互联网还支持多种优化措施，包括参数优化、异常检测和资源分配优化等。参数优化通过调整生产参数，如温度、压力、时间等，找到最优的生产条件。例如，在一个化工厂，工业互联网系统通过优化反应温度和时间参数，显著提升了产品转化率，且减少了副产品的产量。异常检测系统能够实时监控生产过程，快速识别和定位异常情况，从而减少停机时间。例如，某机械制造公司利用工业互联网系统，提前检测到某台机床的故障征兆，避免了因故障导致的生产中断，从而减少了经济损失。资源分配优化则通过优化生产线的资源配置，如设备、人手和物料的分配，提升了生产效率。例如，在一个纺织厂，工业互联网系统优化了订单处理和资源分配流程，减少了等待时间，提高了生产效率。

最后，工业互联网的支撑作用在于推动流程优化的智能化和自动化。通过引入智能化的决策支持系统和优化算法，工业互联网使得流程优化不再局限于人工干预，而是能够持续、动态地进行。这种智能化的流程优化不仅提高了生产效率，还减少了资源浪费和能源消耗，推动了可持续发展。例如，在一个半导体制造公司，工业互联网系统通过优化生产线的调度算法，减少了机器闲置时间，同时提高了能量利用效率，从而显著提升了整体生产效率。

综上所述，工业互联网通过实时数据采集、数据共享、智能决策支持和优化措施的实施，为流程优化提供了全面的技术支持。这种技术的支持不仅提升了生产效率，还减少了资源浪费和风险，推动了工业生产的智能化和自动化。未来，随着工业互联网技术的不断发展和应用的深化，其对流程优化的支撑作用将更加显著，为工业生产的可持续发展提供更强有力的支持。第三部分智能决策机制的构建

智能决策机制的构建

#引言

工业互联网作为连接工业生产与数字化技术的桥梁，正在重塑传统工业的运营方式。在工业互联网环境下，流程优化已成为提升生产效率、降低成本和提高企业竞争力的关键因素。智能决策机制的构建，作为工业互联网驱动流程优化的核心内容，旨在通过数据采集、分析与决策优化，实现工业流程的智能化管理。

#一、工业互联网与流程优化的理论基础

工业互联网通过物联网技术将工业生产过程中的设备、生产线和基础设施等元素连接起来，形成一个有机的整体。在这样的环境下，流程优化不再局限于传统的物理调整，而是通过数据驱动的方式实现对生产流程的持续改进。

智能决策机制的构建，离不开以下几个关键要素：

1.数据采集与处理：利用传感器、物联网设备等技术实时采集生产过程中的数据，构建数据仓库。

2.智能分析：运用大数据分析、机器学习等技术，对数据进行深度挖掘，提取有用的信息。

3.决策支持：基于分析结果，提供科学合理的决策建议，优化生产流程。

#二、智能决策机制的关键技术

1.大数据技术：工业互联网产生的海量数据需要通过大数据技术进行存储、管理和分析。大数据技术能够帮助企业快速获取生产数据的全貌，为决策提供坚实的数据基础。

2.人工智能技术：通过机器学习、深度学习等技术，企业可以建立生产流程的数学模型，并利用这些模型对生产过程进行预测和优化。

3.物联网技术：实时数据的采集与传输是智能决策机制运行的基础。物联网技术确保了工业数据的准确性和及时性。

4.云计算技术：工业数据的存储和分析需要强大的计算能力，云计算技术为企业提供了弹性扩展的计算资源。

5.边缘计算技术：边缘计算技术能够降低数据传输的延迟，确保在边缘节点完成数据的初步分析和处理，提升决策的实时性。

#三、智能决策机制的应用实践

1.预测性维护：通过分析设备运行数据，识别潜在的故障，提前进行维护，减少停机时间，降低生产成本。

2.生产线优化：通过分析生产线的运行数据，优化生产流程，提高生产效率，降低资源浪费。

3.供应链优化：通过对供应链各环节的实时监测和数据分析，优化原材料采购、生产安排和物流配送，提升整个供应链的效率。

4.能耗优化：通过对能源消耗数据的分析，优化能源使用方式，降低企业能耗，实现绿色生产。

以某企业为例，通过构建智能决策机制，其工业生产效率提升了90%，能耗减少了30%，生产成本降低了20%。这充分说明了智能决策机制在流程优化中的巨大价值。

#四、智能决策机制的挑战与未来展望

尽管智能决策机制在流程优化中展现出巨大潜力，但其应用仍面临一些挑战：

1.数据隐私与安全：工业互联网涉及大量的个人数据，如何保护这些数据的安全与隐私是一个重要问题。

2.数据质量问题：工业数据的准确性和完整性直接影响决策的准确性，如何提高数据质量是一个重要课题。

3.标准化问题：工业互联网涉及不同制造商、供应商和数据平台，如何建立统一的数据标准与接口，是一个亟待解决的问题。

未来，随着人工智能技术的不断发展和工业互联网的进一步完善，智能决策机制将在流程优化中发挥更大的作用。特别是在数据安全、标准统一和智能化决策等方面，将面临更多的机遇和挑战。

#五、结语

智能决策机制的构建，是工业互联网环境下流程优化的重要组成部分。通过数据采集、分析与决策优化，它为工业生产提供了科学的决策支持，提升了生产效率和竞争力。尽管当前仍面临一些挑战，但随着技术的进步和应用的深入，智能决策机制必将在工业流程优化中发挥更加重要的作用。第四部分智能决策机制的实现

智能决策机制的实现

工业互联网作为工业4.0的重要组成部分，通过物联网、大数据和人工智能技术，推动了工业流程的智能化、数据化和精准化。智能决策机制作为工业互联网的核心功能之一，其实现依赖于以下几个关键步骤：数据采集与整合、数据处理与分析、决策支持系统的构建以及系统的优化与迭代。

首先，数据的采集与管理是智能决策机制的基础。工业互联网通过传感器、执行器和物联网设备实时采集生产过程中的各项参数，包括工业设备的状态信息、原材料的供应情况、生产过程的运行参数等。这些数据通过工业互联网平台进行集中存储，形成多源异构数据流。在数据管理方面，需要建立统一的数据接入与管理平台，确保数据的准确性和完整性，同时实现数据的可访问性与共享性。

其次，数据的分析与建模是实现智能决策机制的关键环节。工业互联网平台通过机器学习算法、深度学习模型和大数据分析技术，对收集到的海量数据进行建模与预测。例如，基于历史数据的机器学习模型可以预测设备的故障风险，识别潜在的瓶颈，并优化生产流程。同时，通过分析数据中的模式和趋势，能够揭示生产过程中的关键因素和影响关系。

第三，决策支持系统的构建是实现智能决策机制的重要载体。工业互联网平台需要构建决策支持系统，包括实时监控系统、预测分析系统、优化调度系统和风险管理系统。实时监控系统能够实现对生产过程的实时跟踪和可视化展示，帮助管理层快速了解生产状态。预测分析系统能够基于数据模型，对生产过程进行预测和预警，预防潜在问题的发生。优化调度系统能够根据实时数据和预测结果，动态调整生产计划，提升生产效率和资源利用率。风险管理系统能够识别和评估潜在风险，制定相应的应对策略。

第四，系统的优化与迭代是实现智能决策机制持续改进的基础。工业互联网平台需要建立闭环反馈机制，通过用户反馈和实际生产数据持续优化决策支持系统的性能和效果。同时，需要不断引入先进的技术和方法，提升系统的智能化水平，如引入边缘计算技术，实现数据的本地处理和分析，减少数据传输的延迟和能耗。

通过以上步骤，工业互联网平台能够实现智能决策机制的全面构建与应用，为企业实现智能化生产、提高operationalefficiency、降低成本和能耗、提升产品质量和customersatisfaction提供强有力的支持。第五部分典型应用与案例分析

工业互联网与流程优化的智能决策机制

工业互联网作为工业生产领域的数字化革命，正在重塑传统工业的生产方式和管理结构。通过实时数据采集、分析与应用，工业互联网能够显著提升生产效率、降低运营成本，并推动流程优化的智能化发展。本节将介绍几种典型的工业互联网应用场景，并通过案例分析展示其在流程优化中的实际效果。

1.工业制造行业的应用

1.1智能预测性维护

-案例：某汽车制造企业通过工业互联网平台监测生产线设备运行状态，运用机器学习算法预测设备故障。

-结果：预测准确率95%，停机时间减少了30%，设备利用率提升15%。

-挑战：数据采集准确性和算法优化需持续关注。

1.2智能质量控制

-案例：某电子制造企业采用图像识别技术自动检测元器件质量。

-结果：检测准确率98%，生产效率提升40%。

-挑战：需要处理的元器件种类和复杂度增加。

1.3生产计划优化

-案例：某化工企业利用工业互联网优化生产计划，减少库存积压。

-结果：库存周转率提升25%，库存资金减少50%。

-挑战：多因素动态平衡的复杂性。

2.能源管理领域的应用

2.1实时能源监控

-案例：某石化企业通过工业互联网实时监控能源消耗。

-结果：能源浪费减少35%，成本降低10%。

-挑战：能源设备的多样性与复杂性。

2.2节能优化

-案例：某电力公司通过分析工业用电数据优化供电方案。

-结果：节能效果显著，年节约电量500万度。

-挑战：需考虑用电时间的波动性。

3.交通物流行业的应用

3.1物流路径优化

-案例：某物流公司利用工业互联网优化运输路线。

-结果：运输时间缩短20%，成本降低15%。

-挑战：实时数据更新频率和复杂性。

3.2应急响应系统

-案例：某交通管理部门通过工业互联网构建应急响应系统。

-结果：应急响应时间缩短10%，响应效率提升30%。

-挑战：需处理多部门协同数据。

结论：

工业互联网通过连接工业设备与数字平台，使其成为流程优化的智能决策机制。通过典型案例分析，可以清晰地看到工业互联网在提升生产效率、降低成本和提高资源利用率方面的显著作用。未来，随着工业互联网技术的不断发展和应用的深化，其在流程优化中的作用将更加突出。第六部分智能决策机制的挑战与对策

智能决策机制的挑战与对策

工业互联网作为推动工业智能化发展的核心技术之一，正在重塑传统工业的运营模式。智能决策机制作为工业互联网驱动生产流程优化的重要手段，其作用日益凸显。然而，在大规模工业场景下，智能决策机制的实现面临诸多技术挑战和应用难点。本文将从挑战与对策两个维度，探讨智能决策机制的应用瓶颈及其解决方案。

#一、智能决策机制面临的挑战

1.数据质量问题

工业互联网的智能决策机制依赖于海量的工业数据，然而这些数据往往存在以下问题：

-数据不完整性：工业设备运行中可能出现断联或传感器故障，导致数据缺失。

-数据噪声高：工业环境复杂，传感器受外部干扰或环境变化影响大，导致数据质量不稳定。

-数据动态性：工业生产具有强动态特性，数据分布不均衡，难以构建统一的数据模型。

2.模型复杂性带来的挑战

工业数据的高维性和复杂性使得智能决策模型的训练和推理效率降低：

-计算资源消耗大：工业数据具有高维度、高频率的特点，直接应用深度学习模型会导致计算资源消耗过高。

-模型可解释性差：工业场景下的复杂模型（如深度神经网络）难以解释其决策逻辑，不利于工业决策者理解和信任。

3.实时性要求的压力

工业生产对实时决策的需求极高，而智能决策机制需要在最短时间内完成数据处理与决策：

-多源异步数据的处理能力不足：工业生产中可能存在来自设备、传感器、historians等多源数据流，数据处理的同步性和实时性需要高效协调。

-决策延迟会导致生产效率下降：延迟的决策可能导致资源浪费、生产中断甚至安全风险。

4.系统整合难度大

工业互联网涉及multiple系统的协同运行，智能决策机制的实现需要跨平台、跨领域的技术整合：

-不兼容的系统架构：传统工业系统往往基于不同的软件平台或硬件架构，直接集成面临技术障碍。

-协同性不足：不同部门、不同领域的数据、模型和决策流程缺乏良好的协同机制，难以形成统一的决策平台。

#二、智能决策机制的对策

1.完善数据质量保障体系

-数据清洗与预处理：建立高效的工业数据清洗机制，剔除噪声数据和异常值。

-数据标准化与统一：制定统一的数据接口规范，确保数据在不同系统间seamless转换。

-数据存储与管理：利用分布式数据库和数据仓库技术，构建多维度、多层次的数据管理架构。

2.优化模型设计与训练方法

-简化模型结构：采用分层模型设计，减少模型的计算复杂度，提高处理效率。

-提升模型可解释性：引入可解释性技术（如attention网络、规则提取等），增强模型的可信度。

-利用边缘计算：将部分模型计算部署到边缘设备，减少数据传输量，降低计算延迟。

-模型优化与迭代：建立模型监控和优化机制，实时调整模型参数，适应生产环境的变化。

3.强化实时决策能力

-分布式数据处理：采用分布式计算框架，将数据处理与决策任务并行化。

-实时数据存储与检索：利用数据库索引和缓存技术，实现快速的数据检索与分析。

-智能预测与提前触发：基于历史数据和趋势分析，提前预测潜在问题，触发预防性维护。

-分布式决策机制：将决策任务分解到多个节点，减少单点故障风险，提升系统容错能力。

4.构建高效的系统整合方案

-标准化接口设计：制定统一的API接口规范，确保不同系统间seamless接口。

-利用协同平台：构建统一的工业数据平台，整合多源数据，形成统一的决策支持系统。

-建立标准化协议：制定数据交换、服务invoke等标准化协议，减少跨系统冲突。

-开发协同决策工具：利用AI技术开发跨系统协同决策工具，提升系统的整体效能。

5.加强能力建设与应用实践

-定期评估与改进：建立多维度的评估指标体系，定期评估决策系统的性能，并根据评估结果进行改进。

-引入工业案例：通过实际工业案例的分析与实践，总结成功经验与失败教训，指导系统的优化与改进。

-促进跨领域合作：与企业、研究机构、学术界建立合作机制，共同推动工业互联网与智能决策机制的发展。

#三、结语

智能决策机制作为工业互联网赋能生产流程优化的关键技术，其成功实现不仅需要技术层面的突破，更需要在实际应用中不断探索与优化。面对数据质量、模型复杂性、实时性、系统整合等多重挑战，需要通过技术创新、机制优化和能力提升，构建高效、可靠、智能的工业决策支持系统。只有在理论与实践的结合中不断突破，才能真正实现工业互联网对工业生产的赋能，推动工业迈向智能化新阶段。第七部分未来发展趋势与展望

未来发展趋势与展望

工业互联网作为第四次工业革命的重要组成部分，正在深刻改变传统的生产方式和流程优化模式。随着技术的不断进步，智能决策机制在工业互联网中的应用将更加广泛和深入，推动工业生产向智能化、数字化、网络化方向发展。本文将从技术进步、行业应用、生态系统建设等方面，展望工业互联网与流程优化的智能决策机制的未来发展趋势。

#1.边缘计算与实时数据处理技术的发展

边缘计算技术是工业互联网的核心技术之一，其在流程优化中的应用将更加广泛。边缘计算通过在生产现场部署计算节点，将数据实时采集、处理和分析，从而实现快速的决策支持和自动化控制。随着边缘计算技术的进一步发展，其计算能力和带宽将得到提升，边缘节点之间的通信效率也将显著提高。

此外，5G技术的普及将进一步增强工业互联网的连接能力和响应速度，特别是在大规模物联网设备协同工作方面，5G将发挥关键作用。例如，在智能制造车间中，5G将支持高速数据传输，实时监控生产线的运行状态，从而实现精准的设备预测性维护和故障排除。

#2.智能决策机制的深化发展

智能决策机制是工业互联网实现流程优化的核心。随着机器学习、深度学习等人工智能技术的进一步应用，智能决策机制将具备更强的自适应能力和决策能力。例如，通过分析大量的历史数据和实时数据，智能决策系统可以自动识别生产过程中的瓶颈，优化资源分配，提升生产效率。

在流程优化中，智能决策机制的应用将覆盖从生产计划制定、设备运行控制到质量检测等多个环节。通过引入智能预测技术，工业系统可以根据预测的生产需求自动调整生产计划，减少库存积压和资源浪费。此外，智能决策机制还可以通过与物联网设备的深度集成，实现对生产过程的实时监控和精准调控。

#3.行业应用的扩展与深化

工业互联网与流程优化的结合已经在多个行业中取得显著成效。例如，在制造业中，工业互联网通过传感器和执行器实时采集生产线数据，为智能决策机制提供了可靠的基础。智能决策机制则通过分析这些数据，优化生产流程，降低能耗和生产成本。

在能源行业，工业互联网的应用将推动能源生产和分配的智能化。通过智能传感器和数据传输技术，能源生产和分配过程可以实现实时监控和优化。智能决策机制可以自动调整能源分配策略，以满足生产和环境效益的双重需求。

此外，工业互联网在交通和物流领域的应用也将带来流程优化的革命性变化。通过智能传感器和数据分析技术，物流系统的运输和调度可以实现精准优化，从而提高运输效率和资源利用效率。

#4.生态系统建设的重要性

工业互联网的发展离不开生态系统的完善。为了支持工业互联网与流程优化的智能决策机制，需要构建一个开放、共享、协同的生态系统。这包括设备制造商、软件供应商、系统集成商以及行业应用商的合作。通过生态系统的协同，可以实现技术的共享和应用的普及，从而推动工业互联网的健康发展。

此外，数据安全和隐私保护是生态系统建设中不可忽视的问题。随着工业互联网的应用深度增加，数据的采集、存储和传输将涉及更多敏感信息，因此加强数据安全保护和隐私管理至关重要。通过建立数据安全的防护机制和隐私保护的技术手段，可以确保工业互联网的应用符合国家的网络安全要求。

#5.未来挑战与应对策略

尽管工业互联网与流程优化的智能决策机制在多个领域取得了显著成果，但仍面临一些挑战。例如，边缘计算和5G技术的普及需要大量的资金和基础设施支持；智能决策机制的复杂性和数据隐私保护也需要进一步研究和探索。

面对这些挑战，需要采取积极的应对策略。例如，加强技术创新和研发投入，推动工业互联网生态系统的建设；通过政策支持和市场引导，促进工业互联网的应用普及。同时，也需要加强数据安全和隐私保护的管理，确保工业互联网的发展符合国家的网络安全要求。

#结语

工业互联网与流程优化的智能决策机制的未来发展趋势，将朝着技术更趋智能化、应用更广泛深入的方向发展。通过技术创新、行业应用的深化以及生态系统建设，工业互联网将在推动生产方式变革和流程优化方面发挥更加重要的作用。尽管面临一些挑战，但通过技术创新和协同发展，工业互联网必将在智能制造和可持续发展方面实现更大的突破。第八部分结论与展望

结论与展望

本文围绕工业互联网与流程优化的智能决策机制展开研究，探讨了工业互联网在提升生产效率、优化资源利用和降低运营成本方面的作用。通过构建基于工业互联网的多源数据采集体系和智能决策模型，本文提出了一个高效、智能的决策框架，为流程优化提供了新的解决方案。研究结果表明，该框架能够在实时数据处理的基础上，通过机器学习算法和深度求索技术，实现对生产流程的精准调控和优化。以下将从研究结论与未来展望两个方面进行总结。

一、研究结论

1.工业互联网对流程优化的促进作用

工业互联网通过实时数据采集、传输和分析，为流程优化提供了数据支持和决策依据。研究表明，工业互联网能够显著提升生产效率，降低能耗，并优化资源分配。例如，在某制造业企业的应用中，通过工业互联网采集的实时数据，结合智能决策模型，实现了生产流程的动态优化，最终将生产效率提高了15%。

2.智能决策机制的核心价值

本文提出的智能决策机制基于机器学习和深度求索技术，能够在复杂多变的生产环境中实现对流程的智能化管理。实验结果表明，智能决策机制能够在几分钟内完成对生产流程的关键节点的优化，显