如何确保物流通道的划线在实际使用中不会被损坏？
在工业制造的演进历程中，目视化设计极为重要，传统工厂与数字化工厂却为这扇窗勾勒出截然不同的景致。一边是质朴且稍显局限的 “旧画卷”，凭借基础看板、标识传递信息；另一边则是科技织就的 “智能屏”，用动态、关联、深度交互的数据可视化重塑车间视野。
让我们细探二者于目视化设计层面的差异，解锁工厂管理变革密码。
传统工厂：传统工厂的目视化设计主要依赖于物理看板、标识牌和简单的图表。
例如，在车间的墙上会挂有生产进度看板，通过手写或简单打印的方式记录每个生产线的生产数量、目标产量等信息。这些看板更新相对不及时，往往需要人工手动去修改数据。
对于设备状态的显示，通常是采用简单的指示灯，如设备正常运行时亮绿灯，故障时亮红灯。但这些指示灯只能提供基本的状态信息，无法深入展示设备的详细运行参数或故障原因等复杂信息。
数字化工厂：数字化工厂利用电子显示屏、智能终端等设备进行信息呈现。例如，在车间的关键位置设置大型电子看板，通过与制造执行系统（MES）等软件的数据连接，可以实时动态地展示生产进度、质量数据、设备利用率等多种信息。这些信息以图表、图形化界面等形式呈现，更加直观和丰富。
生产流程或产品型号发生变化时，目视化设计的更新往往滞后。例如，当引入新的生产线或产品时，需要花费时间重新规划和制作相应的目视化标识，这可能会影响新流程或新产品的顺利导入。
当生产过程发生变化时，如工艺改进或新产品上线，数字化目视化设计可以迅速更新。因为这些设计是基于数字化模型和数据驱动的，只要更新数据源头，相关的目视化展示内容就可以自动更新，能够更好地适应生产的动态变化。
提供的信息深度有限，主要侧重于基本的生产数据和简单的操作指南。例如，质量看板可能只显示产品的合格数量和不合格数量，无法深入分析质量问题产生的原因、涉及的生产环节等更详细的信息。
可以深入挖掘信息，提供详细的数据分析和决策支持。例如，通过对生产数据的可视化分析，可以直观地展示质量问题与特定设备、工艺参数之间的关系，帮助管理人员快速定位问题根源，做出优化生产流程、调整设备参数等决策。
对于新员工培训，传统的目视化设计虽然有一定的辅助作用，但效果有限。例如，新员工通过查看操作规程看板来学习操作技能，但对于复杂的设备操作和生产流程，仅凭这些简单的目视化内容可能难以完全理解。
数字化工厂：数字化工厂的目视化设计具有良好的交互性。员工可以通过触摸屏幕、移动终端等设备与目视化系统进行交互。例如，员工可以在电子看板上点击某个生产任务，查看该任务的详细信息，包括设计图纸、工艺要求等；还可以通过终端设备输入反馈信息，如设备故障申报、质量问题反馈等，实现信息的双向流通。
