在《“十四五”智能制造发展规划》等政策的推动下，以及新能源汽车、消费电子等品牌商对产品质量和供应商智能化水平要求的提升，半导体、电子制造、动力电池等先进制造行业企业纷纷推进产线智能化升级，并投入大量机器视觉检测设备以实现自动化检测。这些设备会产生海量的质检图片、日志等非结构化数据，为了满足下游客户的质量追溯要求以及遵循国家相关质量控制行业标准，企业需要对全过程质检数据进行长期保存。
在激烈的市场竞争背景下，面对多源头、海量、类型多样的产线检测数据，制造企业该如何控制数据存储和管理成本，实现产品质量和生产效率的同步提升？
杉岩数据在与京东方、比亚迪、蜂巢能源、华天科技、联测优特、水晶光电、捷普电子、信维通信、龙旗科技等众多高端制造企业的共同实践中，总结出以下几点关于制造企业科学管控数据存储和管理成本的建议：
数据集中统一管理：建立统一的数据存储和管理平台，实现多厂区、多产线、多机台产线数据的集中存储和管理，降低数据分散存储带来的管理成本。
使用能弹性扩容的存储方案：定期评估企业的存储需求，根据实际业务需求进行存储资源的按需扩展，存储架构要满足弹性扩容，按需灵活扩容的要求，避免过度投资和资源浪费。例如利用分布式存储系统，将质检数据分散存储在多个节点上，提高存储的可靠性和可扩展性。及时迁移和升级存储系统，确保数据的可用性和安全性。
定期评估存储成本：在满足性能要求的前提下，选择性价比高的存储设备，以及支持通用存储硬件的分布式存储系统，以避免品牌绑定，降低存储成本。
数据分级存储、定期清除：根据业务需求和国家相关标准，设定数据的保存期限，例如消费电子行业产线检测数据通常须保存1-3年不等，动力电池行业则需要保存15年。企业可以通过设置数据生命周期管理策略，定期清理过期数据，并根据数据的访问频率和重要性，对数据进行热、温、冷分层存储，将超过一定年限的质检数据自动迁移到成本更低的存储介质上，如蓝光、磁带库，以释放主存储空间。
提高数据检索效率：在质量回溯或者人工复审时，经常需要检索调用检测数据，通过优化数据索引和检索机制，实现多厂区、多产线、多机台数据统一检索，或对质检数据进行分类、标签化等处理，提高查询速度和操作便捷性，减少因检索效率低下导致的额外成本。
数据压缩与格式转换：采用适当的图片压缩算法，对存储的图片数据进行压缩和格式转换，如JPEG或PNG，在保证图片精度的前提下减小图片文件的大小，减少存储占用的空间，降低存储成本。
通过自动化系统降低人工操作成本：如通过机台数据统一管理、统一检索、统一运维，在线化自动化操作，减少现场人力投入。
数据安全与保护：加强数据安全措施，选择稳定可靠的存储系统和自动化工具，减少人工拷贝数据和管理数据，以避免数据丢失、误删或损坏带来的恢复成本。
数据挖掘与分析：利用数据挖掘和分析技术，从质检数据中提取有价值的信息，形成数据报表，为生产优化和产品质量提升提供支持，降低整体生产成本。
通过以上策略的实施，制造企业可以科学管控数据存储和管理成本，同时确保质检数据的安全性、可靠性和可追溯性，提高数据管理效率，降低数据存储和管理成本。
