笔者首先介绍GE运输的再制造工厂的基本情况。该工厂占地26英亩（约10万5000平方米），使用面积24万平方英尺（约2万2000平方米）。它原本是生产食品捆包材料的工厂。2012年被GE收购后改建，并重新开始生产。该工厂拥有400名正式员工和330名临时员工。

该工厂做的是柴油发动机的再生工作。机车用的柴油发动机拥有20年以上的寿命。GE运输回收客户使用了10年左右的柴油发动机，然后在这个工厂进行彻底的再生，再像新品那样出厂。它一年的生产量达到1200台。GE运输制造的柴油发动机的主要用途是铁路机车，也可以应用在船舶和移动式发电机上。

再制造工厂首先将运行10年的柴油发动机完全分解。活塞和传动轴的螺丝钉、扣针也全部拆解出来，以部件为单位进行彻底分解。然后将分解的部件用专用化学溶剂洗净并进行细致检查。不仅用专业机械和人手对机器的尺寸进行测量，而且对机器进行磁粉探伤实验，检测零部件是否有裂纹。之后，对其中必要的部分进行研磨和修补，再对其表面进行DLC（Diamond-Like Carbon，类金刚石镀膜）涂层处理。然后在无尘洁净室对呈现如新品般银色光泽的部件进行组装。数十吨重的巨大柴油发动机因为不能使用传送带，所以就用专门的搬运机械在工厂内搬运。柴油发动机从分解到组装完成大概需要10天。

2016年2月，GE开始在再制造工厂进行卓越工厂的导入。该工厂的厂长杰夫·史密斯将卓越工厂分成六个特征向笔者做了说明，我按照他的顺序向读者做介绍。

第一个特征是可视化。工厂内的103台制造机械都安装了传感器，用数据记录制造机械的运行状况。在办公室和工厂的许多地方放置的大型显示屏都能实时反映以这些数据为基础的生产线的运行情况。画面上显示的制造机械的图标按照工程顺序进行排列，运行正常的显示为绿色，空转状态的显示为黄色，发生故障停止运行的显示为红色。通过这个画面可以很清楚地看出整个生产线的运行情况。史密斯说：“发现制造机械生产流程的问题时，会用邮件的形式向我们通知。”(www.daowen.com)

卓越工厂的负责人布莱斯·波兰给笔者讲了一个可视化成果的故事。

他说：“我们曾经发现有频繁产生空转的制造机械。我们检查了制造机械的状态和前后运行情况后，没有发现特别的问题。但是，这台机器发生空转的情况越来越频繁。我们长时间观察现场后终于发现，本来应该在该机器旁边的工人，频繁地去往别的地方进行作业。真正的问题不在于这台机器，而是在其他地方。粗看起来难以明白的问题，数据帮我们解决了。”

该工厂使用的老旧制造机械中，有很多是完全没有安装传感器的。另外，也有传感器不足以至于不能把握运行全貌的。GE在这些机器上安装了传感器，并追加了将传感器数据联网至Predix云端的边缘设备。传感器数据，正如第3章和第5章介绍的那样，使用数字孪生进行故障预测。当发现运行中的制造机械有故障预警时，则停止这台机械并进行检查，事前防止故障。史密斯说：“如果零部件清洗机发生故障导致化学溶剂泄漏的话，修理成本将耗费巨大。故障预测也可以在节约成本上发挥效用。”