H 公司作为一家有 100 多家工厂分布在世界各地的全球跨国企业，如何实现高效、敏捷、协同管理，一直是其需要面对的挑战。利用大数据手段构建“透明工厂”战略是解决这一问题的有效手段。[br][br][b] （一）建设目标[/b][br][br] H 公司实施“透明工厂”战略主要包括以下建设目标：[br][br] （1）实现以用户为中心的个性化定制生产，激活 H 公司的市场、研发、生产、销售和服务等环节，形成一个对市场反应迅速、对用户需求敏感的生产体系。[br][br] （2）在互联工厂的模式下，通过与用户产生交互，形成互联互通的工厂，使企业管理者和用户能随时查看正在运转的生产线情况，并可以跟踪产品的整个生产过程。[br][br] （3）和用户产生高频次的互动，实现去中介化，让企业和用户享受更多因成本下降、效率提升所带来的实际利益。[br][br] （4）让企业能够实时听到市场的声音，保证产品的升级和变革能更快地适应市场需求，增加产品的竞争优势，提高产品的可持续创新性。[br][br] “透明工厂”战略最终要实现利用物联网了解实体工厂中每个物理对象的状态，通过互联网加强上下游供应商以及终端客户的需求和行为管理，同时满足制造系统中各级管理人员管控业务的需要。

[b]（二）建设思路[/b][br][br] “透明工厂”制造大数据的建设思路包括以下三个方面：[br][br] （1）对各互联工厂的生产执行情况进行实时掌控，实现全面可视化，达到对内可以满足集团、产业线、工厂及各职能部门的管理需求，对外可以满足用户个性化定制的订单全过程追踪需要。[br][br] （2）通过设备报警和预警显示，对报警的问题进行闭环处理，实现快速排故及设备预测性检修，使设备停机时间降低 20%。[br][br] （3）通过对质量影响因素识别与关联进行分析，以及对集团级质量控制和过程的追溯，对质量状况、质量问题进行监控，实时显示和分析，使订单合格率在原有合格率的基础上提高 2%。[br][br][b] （三）实现方案[/b][br][br] H 公司“透明工厂”大数据架构的最底层是各个空调工厂、冰箱工厂等互联工厂，它们[br]是数据产生的源头。在这些工厂之上，建立一个集团级的大数据平台。该平台包括数据集成、存储、预处理技术，以及可视化分析和大数据分析技术，为整个 H 公司互联工厂的制造大数据提供技术性、平台性的支撑。[br][br] “透明工厂”战略中的数据集成包括非实时数据接入服务、实时数据接入服务，以及实时、批次处理；数据存储及预处理包括非结构化数据存储、结构化维表数据、结构化事实表以及分布式计算；平台实现的大数据可视化包括集团可视化（如制造大数据可视、采购大数据可视、供应链大数据可视等），工厂平台层可视化（如订单、物料、设备、质量和人员等维度的可视化），业务追溯层可视化（如执行层可视、问题分析、用户交互可视等）；最后的大数据分析是利用数据分析的算法和数据挖掘的手段，在质量、制造、服务等方面进行探索和应用。

[b] （四）可视化建设[/b][br][br] H 公司“透明工厂”的可视化建设包括以下两个部分：[br][br] 1. 互联工厂运行状况可视化[br][br] 运行状况可视化主要用于向公司大屏幕提供数据展示支撑，同时给公司的领导层提供 PC端应用。大屏幕上展现的是 H 公司全球各个互联工厂的运行情况，根据 H 公司管理的纵向维度分为集团、区域和工厂三个级别。全球级别的展现以世界地图为核心，在地图的周边展现各项生产运行指标；在地图上主要分为七大区域，周围展现的指标是对这七大区域形成对比的数据，包括整个供应链中的生产执行情况、设备参数实时展现、设备运行情况监控、订单执行报警等数据；生产过程将展示企业内部以及各个业务主体，各个产品在设计过程、采购过程、制造过程、应用过程的相关设备、订单信息，通过对各个不同产品、不同过程的分析，达到对各个阶段质量信息的展现。[br][br] 2. 生产过程动态可视化[br][br] 生产过程动态可视化是对工厂级的整个生产过程进行建模，实现一个动态的展现图，满足动态可视化监控的需要。每个生产场景都可以看到该区域的负责人、各生产单元的管理人员的信息，同时还包括用户对各位人员的评价等。在展现图上，管理人员可以看到货物在工厂内流转的情况，可查看的信息包括该产品的产品批次、订单、所属用户等。这些动态的监视图既可以展现在车间管理人员的 PC 端桌面，使管理人员实时掌握该工厂各生产线的订单、设备、负荷、质量、异常报警、用户评价等生产运行情况，又可以展现给用户，使用户能快速地看到订单的生产走到哪个环节。