简单来说，可视化就是让异常无处躲藏。一旦现场有超出标准的情况，相关的人可以第壹时间看见，并立刻采取行动。可视化工具越及时、越直观，问题就越早暴露，损失也就越小。
想象这样一个场景：某种产品的缺陷开始慢慢增加，但没人当场注意到。直到第二天你整理昨天的数据时才发现：“咦，这一项怎么不良这么多？”可是，真正出问题的那一刻已经过去了，现场的状态也变了，再回头找原因就变得困难重重。
如果当时缺陷一出现就能“跳到你眼前”，会怎样？比如，每出现一次缺陷就在记录板上画一笔“正”字，或用计数器实时累加，甚至让系统自动把缺陷数量投到现场大屏上——看到数字突然拐头向上，任何人都会意识到：出事了，得马上去看。这样，你可以在现场“还原度”蕞高的时刻介入，而不是等到一切都变成“事后分析”。
不过，要让可视化真正发挥作用，至少要走完三步。
第壹步，是让关心情况的人一眼就能看到关键指标。如果想知道进度、数量、金额，还得到处问人、翻一堆纸，那说明压根谈不上可视化。你需要营造一种环境：只要看向某个固定位置，任何人都能瞬间读懂现在发生了什么。
第二步，是看见之后，立刻行动。发现某项工作时间异常变长，就要马上去确认是不是哪里卡住了；发现缺陷数量突然升高，就要迅速到现场查原因；发现某个区域出现反常波动，就要立刻赶过去，而不是把数据当成“背景墙”。
第三步，是确认行动是否真的产生了效果。你做了调整，现场的数字有没有变化？如果一点改观都没有，就说明措施并不对路，需要重新思考；如果情况变好，要搞清楚是哪些举措起了作用；即便一时变坏了，也要从变化中学习，再迭代下一步。
只有“看得见 → 马上动 → 看结果”，这个闭环完整打通了，可视化才算真正活起来，而不仅仅是墙上一块好看的装饰板。
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