利用大数据工业进行供应链可视化和运输优化可以通过以下几个步骤实现：
数据收集和整合：首先需要收集各个环节的数据，包括供应商信息、库存情况、订单信息、运输数据等，然后将这些数据进行整合，建立起供应链的数据平台。
数据分析和可视化：利用大数据分析工具，对整合后的数据进行分析，找出供应链中的瓶颈和问题点，同时通过可视化技术将分析结果呈现出来，让管理者能够直观地了解整个供应链的运行情况。
实时监控和预测：利用大数据技术实现对供应链的实时监控，及时发现问题并进行调整。同时，基于历史数据和实时数据，利用数据挖掘和预测算法进行供应链运输的优化，包括路线规划、运输方式选择等方面的优化。
整合外部数据：除了内部数据，还可以整合外部的数据源，比如天气数据、交通数据等，结合供应链数据进行综合分析，以更好地应对外部环境的影响。
通过以上步骤，可以实现供应链的可视化和运输的优化，提高供应链的效率和灵活性，降低运输成本，提升客户满意度。
举个例子，比如某电子产品制造公司利用大数据工业进行供应链可视化和运输优化。他们通过收集各个环节的数据，包括供应商信息、生产进度、库存情况、订单信息、运输数据等，并利用大数据分析工具对这些数据进行分析和可视化呈现。通过分析发现，在某些地区运输成本较高，或者某些零部件的库存过多，于是他们调整了运输路线和库存管理策略，最终降低了运输成本，提高了供应链的效率。