相比于传统开发模式,低代码开发模式可以有效节约开发时间,减轻IT用人压力,提升系统敏捷性,因此被广泛关注。现今,市场上的低代码平台功能多聚焦于工作流、业务报表以及数据分析,面向的是企业内部业务流程管理BPM应用开发。工业设备远程运维系统相较于BPM,寻求的是工控组态、设备实时监控、设备远程联动、设备故障报警等硬件设备与软件系统的对接功能,目前尚且缺乏这类低代码开发平台。本文自主研发了一套面向工业设备远程运维的低代码开发平台,利用低代码技术为工业硬件设备与运维软件系统之间架设桥梁,打通了软硬件交互。内部将复杂的底层框架和基础设施抽象为图形化界面,使用者利用拖放型组件以及可视化配置就可以快速搭建工业设备远程运维系统。在低代码搭建应用的过程中,鼠标框选是核心功能,业界称为选区。针对目前市场上的低代码平台,通常采用矩形包含算法或AABB包围盒算法计算选区,其方法存在精度较低的问题。而工业设备具有复杂多样性,更准确高效的选区方案能使操作体验有较大程度提升。为此本文创新性的将计算机物理学中的CD算法和仿生学ACO算法应用到低代码领域,设计并实现了基于混杂CD算法和改进ACO的选区方案。通过改进混杂CD算法生成BVH树,提升包围盒紧密度进而提升选区精度。利用改进ACO算法优化BVH树的相交检测,使得算法更精确的同时也保证了效率。测试数据表明本方案准确率较现有方案平均提升36.4%,响应时长平均缩短25.13%,平均帧率可以达到54.8fps。针对目前市场上的低代码平台普遍缺少数据缓冲层,大数据量频繁更新存在卡顿问题,而工业设备运维中对数据的监控有实时性要求,且数据量较大。为此本文设计并实现了基于MMH3算法和改进Diff算法的缓冲层方案。首先使用MMH3算法计算文件缓存摘要,并对MMH3算法进行优化。然后使用Diff算法设计差量更新渲染方案,并对Diff算法进行改进。测试数据表明,使用本方案平台更新渲染时网络传输的数据量可以减少42.21%,更新节点数量可以减少44.3%。本文设计的低代码平台已经在实际项目中得到了应用。基于此平台,已经开发了锯床物联网运维系统、包装机械设备物联网运维系统、工业缝纫机物联网在线监控运维系统等。统计数据显示,采用本文设计的低代码开发平台进行工业设备远程运维系统开发,可以有效减少开发人力投入、加快研发周期、提高项目交付速度。