e-works视点：从看见”到“洞见”，重新定义工厂可视化

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在制造业数字化转型持续深化的当下，工厂可视化已成为企业提升运营效率、实现管理透明化的重要手段。如今，越来越多的制造企业通过部署数字化大屏、搭建数据仪表盘，以图表、曲线等可视化形式直观呈现生产运营信息，为管理者提供科学及时的决策依据，显著提升了工厂运营的数字化、透明化水平。

内容提要/OVERVIEW

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本文由e-works杨培、黄培博士原创发布。

然而，伴随着制造企业向多工厂、多车间、多产线的复杂架构演进，为了实现精细化管理，工厂可视化系统需更加强化数据展现的实时性、穿透性和角色适配。尤其是拥有多工厂的集团企业，更需打破跨厂区的信息壁垒，为跨厂区协同调度与高效决策提供支撑。

因此，e-works认为，应当对工厂可视化包含的内涵重新定义，推动其从单纯的“数据展示工具”，迈向“三维可视、实时数据展现、角色适配、数据穿透”的管理决策中枢，真正实现“让数据精准触达每一个需要它的人”，为多场景下的高效决策提供科学支撑。本文将详细阐述e-works的观点，希望能够为制造企业推进智能工厂建设提供借鉴，为工业软件企业研发相应软件提供参考。

从普及到深化

工厂可视化的现状与突破点

当前，很多大中型制造企业已部署数字化大屏或数据看板，这些工具通过仪表盘、图表等形式集中呈现产能、质量、设备等核心指标，在生产调度优化、辅助经营管理决策等场景中持续发挥重要价值。但是，随着企业多工厂布局的深化，跨区域、多维度的管理需求日益凸显，亟需通过优化工厂可视化系统，进一步实现管理效能的优化和突破：

🔷 强化角色适配性：针对集团高管、工厂厂长、车间管理人员、物流管理人员、质量管理人员、设备运维人员等不同层级管理者与现场操作人员的差异化信息需求，提供基于角色（Role based）的定制化视图，精准匹配各角色所需的信息颗粒度，避免信息过载或关键信息遗漏，让每个岗位都能快速获取核心决策依据。

🔷 注重实时性与关联分析：确保展现的数据与现场变化实时同步（如设备故障报警实时触发），同时能够实现问题根源的快速分析与定位，例如质量问题发生时，可直接关联具体工序、物料批次或人员操作，助力高效溯源与解决。

🔷 层层穿透，全面洞察：能够实现“既见树木也见森林”的全面洞察，使得工厂管理者既能掌握多工厂全局运行状态的全景视图，明晰整体运营态势；也能够通过层层下钻与穿透，深入挖掘单个工厂、车间、产线乃至单台设备的细节数据，让管理决策既具备全局视野，又有微观数据的精准支撑。

因此，e-works认为，非常有必要对工厂可视化的内涵进行重新审视和定义。需要明确的是，这种“重新定义”，并非否定数字化大屏或数据看板的价值，也不盲目追求“数字孪生”的高保真复刻，而是以“实用、实时和角色适配”为原则，构建“角色化、三维化、穿透式”的工厂可视化新体系，更加强调数据的实时性、穿透性与岗位适配性，而非单纯的静态数据展示。

重新定义工厂可视化

三维、实时、全面洞察

工厂可视化的核心价值在于，以直观化的呈现方式，将生产过程中的人员配置、设备状态、物料流转、工艺方法、质量管控、环境参数等关键要素进行可视化展示，帮助管理人员和一线操作人员快速掌握生产状况，及时捕捉潜在问题及问题发生的原因，并快速做出科学决策，推动管理模式从“经验驱动”向“数据驱动”转变。

重新定义的工厂可视化，核心是以示意性、轻量化的设备三维模型为载体，接入SCADA、MES、安灯（Andon）系统等各业务系统的实时数据，实现从集团工厂到车间、产线、设备的层层钻取与穿透；同时结合各个工作角色的权限设定进行数据展现，建立消息订阅机制，让“正确的人能够在正确时间获取正确的信息”，将关键信息传递到各级管理者的移动终端，从而做出快速反应。这一体系以“实用性、实时性和角色适配性”为准则，是对现有工厂的可视化进行深化和拓展，为企业迈向智能工厂筑牢关键一环。

1. 三维建模：以“轻量、实用”为核心，构建虚实映射基础

三维模型作为工厂可视化的核心基础，能够为工厂提供更加直观、真实的场景化视图，帮助管理者从工厂整体到设备个体，更好地理解各层级生产流程和空间布局，进而优化生产方案与资源配置。

重新定义的工厂可视化，要点不在于追求三维模型的栩栩如生，而在于通过轻量、实用的三维模型实现设备状态的实时可视与虚实映射。

从工厂可视化的角度来看，企业无需一味追求与实体工厂“毫厘不差”的高保真效果，而是应当从实际的应用需求出发，通过示意性、轻量化的三维建模，即可满足核心诉求。这种建模方式，既能让管理者快速识别物理空间内的加工中心、AGV、工业机器人、物流枢纽、传送带、叉车等关键设备的运行状态，精准定位各类生产要素（尤其是物流装备与在岗员工）的实时位置，又能兼顾多场景适配特性，确保模型可流畅应用于大屏监控、移动端便捷查看等不同使用场景。

工厂仿真系统（图源：湃睿科技）

针对已建成的工厂或复杂设备，可支持通过三维扫描技术获取三维点云数据，导入工厂可视化平台（也可以基于三维点云构建示意性的设备三维模型，避免点云数据太大）。同时，应保障“工厂-车间-产线-设备”各层级模型的精准映射，确保后续层层穿透时，信息传递清晰、高效。

根据点云构建的三维模型

（图源：图源科技官方微信号）

需要强调的是，工厂模型需明确各车间的位置分布与空间关联；车间模型需精准标注产线与设备布局；产线模型需清晰呈现产线布局及各工位衔接关系；设备模型需明确设备类型，标注核心状态标识（如设备的三色灯状态、故障报警信息）。

此外，三维模型应能够动态呈现关键要素的运动状态，例如AGV/AMR的实时移动轨迹、叉车的位置变化、在岗员工的实时位置等（可借助UWB等技术）。这些三维模型与动态效果无需精准还原设备及其动作细节，只需通过简单的动画示意，让管理者直观了解运行状态即可。

2.数据接入：联动各业务系统，实时展现生产运营信息

在工厂可视化体系中，“实时数据接入”是赋予三维模型“生命力”的核心。它并非简单地将数据堆砌在模型上，而是通过打通各业务系统的数据链路，让生产全流程的关键动态与三维场景深度绑定，不仅实现“数据看得见”，更能使“问题查得清”，为快速决策提供精准依据。

工厂可视化系统应深度联动企业各业务系统，实时接入SCADA、MES、安灯系统等的运行数据。这些数据，既要涵盖设备状态类信息（如设备的三色灯信号、设备稼动率、OEE、能耗等），也要包含生产动态类数据（如完工进度、良率等），还需同步叉车实时位置、在岗人员位置等信息，以及工厂、设备所处运行环境的信息等，确保生产全维度数据能够实时、精准呈现。

更为重要的是，实时数据接入的价值，不应止步于帮助管理者清晰掌握工厂整体运行状态，更需在异常事件发生时，通过数据穿透与精准呈现，让管理者快速定位问题根源，为高效解决问题提供明确依据。

以生产过程中的“设备停机”为例，通过工厂可视化应能够直观地了解设备停机的具体原因，可以采用不同颜色来标识。例如，绿色表示正在运行，橙色表示预警，红色表示报警，灰色表示停机等。无论是物料短缺、设备故障，还是计划性维护、当前无生产订单，相关信息都能清晰呈现、一目了然。管理者无需在多个业务系统间反复检索，也不必奔走现场核实，从而大幅提升问题响应与处理效率。

3.全面洞察：层层钻取，实现“既见树木又见森林”

工厂可视化的核心目标，在于为管理者搭建“俯瞰全局”与“洞察细节”的双向视角——既能掌握生产全貌，又能精准触达问题根源。传统工厂可视化的缺陷在于，其呈现方式往往陷入二元对立：要么是宏观数据的简单罗列和堆砌，难以反映数据间的关联逻辑；要么是局部参数的孤立展示，缺乏“全局-局部-细节”的层级关联与衔接。

e-works重新定义的工厂可视化，强调以“穿透式交互与洞察”为核心，支持从工厂到车间、产线乃至设备的层层钻取和实时洞察。

例如，当管理者在工厂层面的三维视图中，发现工厂能耗异常偏高时，只需点击该工厂模型，即可穿透至车间层级，查看各车间能耗占比，快速定位到能耗过高的目标车间；接着继续点击该车间模型，钻取至产线视图，观察哪条产线的能耗超出标准阈值；再进一步点击产线中的关键设备，就能看到该设备的实时功率、运行时长、是否存在空载运行等细节数据。整个过程如同“剥洋葱”，从全局到局部，再到具体设备的细节，每一层级的信息都相互关联，数据逻辑清晰可追溯。

4.角色适配：让正确的信息精准触达需要它的人

在工厂中，生产经理、设备经理、质量经理和物流经理等角色的工作职能与信息关注点截然不同，当他们面对同样的数据大屏或看板时，往往会陷入“关键信息被淹没、无关数据占满视野”的尴尬。这种未能适配各角色核心需求的数据呈现，不仅会拖慢决策效率，更可能因关键信息传递滞后给生产带来风险。

重新定义的工厂可视化，强调“基于角色”的数据分发和展现，其目的是让正确的人在正确的时间、正确的场景下及时获得正确的信息。这种“按需分配”的模式，既能确保数据传递的精准性，又能避免信息过载，让每个角色都能通过可视化工具高效获取价值信息，最终推动工厂管理从“被动响应”向“主动决策”升级。

富士通工厂效率智能仪表盘（图源：富士通中国）

在数据展示方面，工厂可视化系统应能够基于权限管理，依据不同人员的工作需求与职责范围，展示各自角色所关注的数据，确保不同角色的管理者和员工都能获取到与自身工作职责紧密相关的数据，避免数据冗余与信息过载。例如，设备经理可以查看设备运行与维护情况；生产经理聚焦生产订单的执行情况和产线OEE等信息。对于集团高管，权限系统默认展示多工厂全局产能、跨厂区订单达成率等宏观数据，支撑战略决策；工厂厂长则可同时查看本厂各车间、产线和设备的运行情况，既实现对厂区整体运营的把控，也支持其快速定位需重点关注的车间/产线等。由此，确保不同角色的管理者和员工都能获取到与自身工作职责紧密相关的数据，避免数据冗余与信息过载。

在信息的推送与分发方面，工厂可视化系统应支持消息订阅模式，能够基于角色将数据或信息精准推送至个人终端，无论是电脑还是移动终端等都能无缝对接。不同角色的管理者和员工能够根据自身业务关注重点，灵活设置订阅条件，将传统的“人找数据”模式转变为“数据找人”，一旦触发设定条件，便主动将信息推送给用户，让用户能够及时掌握业务动态，做出快速决策。

另外，整合安灯系统报警至统一的移动端（车间管理人员可以配备安灯手表），也是实现工厂可视化的关键一环。通过安灯系统，可以自动上报生产中遇到的各种问题（如品质异常、设备故障、缺料等），反馈给其他工位和生产管理人员，让问题能够在第一时间得到处理，减少对生产过程的影响。

在技术实现层面，企业可充分利用现有资源，将安灯系统深度集成至员工常用的手机移动端。通过这种整合模式，企业能够搭建起高效的生产异常预警体系。生产过程一旦触发异常，系统会以推送通知、弹窗提醒等形式，将详细的异常信息即时发送至相关责任人的手机端，确保其随时随地都能第一时间获取信息，迅速协调资源解决问题，真正实现生产管理的便捷化、高效化。

总体来说，重新定义的工厂可视化，核心特性可概括为四方面：

①可视化载体：示意性、轻量化三维模型，不追求完全复刻、栩栩如生。

②数据接入：实时接入SACADA、MES、安灯系统等多系统运行数据，展现生产运营信息。

③数据洞察：支持工厂-车间-产线-设备的层层穿透和钻取，既见整体，也见局部。

④角色适配：基于角色权限与消息订阅机制，实现“让信息传递更快速、更及时”。

这一体系是在现有工厂可视化体系基础上的深化，让可视化工具真正服务于“数据驱动决策”。

“情境式交互”重塑工厂可视化体验

工厂可视化的未来发展趋势之一，是向情境感知的交互式可视化升级，其核心在于让可视化系统从“被动展示数据”转向“主动理解场景、实时响应需求”。而人工智能、扩展现实（XR）等技术以及智能眼镜的发展，正成为推动这一变革的关键力量，并带来工厂可视化的新体验。

例如，当工厂管理者佩戴轻量化AI智能眼镜走进车间，通过融合增强现实、感知交互及人工智能等前沿技术，镜片上可实时叠加眼前设备的关键数据，如设备OEE、累计加工时长及下一批次工单信息等。对于装配工人而言，只需佩戴AI智能眼镜，就可以在视野中获取装配流程引导，包括实时动态显示操作步骤、装配规范和注意事项等。同时，AI智能眼镜也会提供实时防错预警，若出现装配顺序错误、位置错误等，会对错误步骤进行个性化提醒。

Rokid AR眼镜应用于三一重工（图源：Rokid）

这种情境式交互的虚实融合体验，正在重塑传统的工厂可视化逻辑。管理者摆脱了对纸质报表或操作固定终端的依赖，在移动巡检中就能掌控生产数据；现场操作人员也告别了厚重的操作手册，每个作业动作都能获得精准指引，显著提升操作效率与质量管控水平。

结语

e-works提出重新定义工厂可视化，并非否定数字化大屏、数据看板的价值，而是立足制造企业实际需求，以“实用、实时、角色适配”为核心，构建更精准、更高效的工厂可视化体系，避免盲目追求数字孪生工厂的“高保真”。

e-works强调，对工厂可视化的重新定义，其核心内涵应涵盖：以轻量化、示意性的设备三维模型为载体，打通SCADA、MES、Andon等业务系统的数据链路，实现工厂-车间-产线-设备的层层穿透与洞察；并通过角色化权限与智能推送，让数据精准触达每一个需要它的人，真正打破信息壁垒，推动管理从“经验驱动”向“数据驱动”跃迁。

从“三维呈现、实时交互、层级穿透”到未来“情境式交互”的虚实融合，这一工厂可视化体系不仅为工厂管理者提供了“既见森林，又见树木”的管理视野，更为企业迈向智能工厂、实现运营效率跃升，奠定了坚实基础。

e-works重新定义的工厂可视化技术，可以与数字化工厂仿真（设备布局仿真、物流仿真、产线仿真、人因工程仿真等）、车间无纸化、工业工程、机器视觉和工业AI（例如动作捕捉与分析）等技术相结合，实现智能工厂的高效运作，提升设备绩效和工厂整体运营绩效。

衷心期待e-works凝聚深度思考的视点，能够为正在推进智能工厂建设的制造企业提供参考与借鉴，同时为工业软件厂商研发相关软件提供务实的思路。

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