在当前日趋激烈的市场竞争下，半导体、面板、PCB、汽车制造、动力电池、光伏等先进制造企业纷纷通过新一代信息技术，推动质量管理向数字化、网络化、智能化升级，并降低缺陷的纠正成本、提高产品质量、提高顾客满意度，以求在竞争中脱颖而出。

在智能制造工厂，企业需要确保所有产品均达到既定标准，当出现质量问题、客户投诉或需要分析及改进工艺时，能够迅速定位问题源头，及时分析原因并快速提出解决措施，提高产品合格率。为了应对这些挑战，质量追溯管理愈发重要。

▲图 以产品追溯为基础的汽车召回制度

杉岩数据在与众多制造业客户的共同实践和业务梳理中发现，当前制造企业质量追溯过程中普遍存在数据获取与整合困难、信息化基础设施不足、追溯数据的准确性和及时性不足等问题。例如，每个板块均有自己独立的设备和系统，且各系统之间的业务逻辑、数据存储交互等存在差异性，系统间的数据流动受到限制，导致了数据孤岛问题，这不仅阻碍了数据的顺畅流通和共享，也限制了数据潜在价值的挖掘。

制造企业该如何提升质量追溯效率，并有效控制风险和损失？

▲图 3步提升质量追溯效率

采集产品生产过程中的所有质量相关数据

生产制造过程智能化，质量标准数字化、检测过程自动化：摒弃纸质方式和依赖人工操作管理，通过机器视觉检测、人工智能和工业互联网平台等技术，实现生产过程自动化、智能化，提高检测的准确性和效率。

生产数据的实时采集与监控：运用MES等系统，通过与生产设备和自动化系统的集成，实时采集生产过程中的各类数据，包括原材料使用情况、设备运行状态、质量检测情况、操作人员的操作记录等。通过物料“一码通”管理，为产品打上“身份证”，建立全链路的信息追溯系统，快速定位和排查质量问题。

建立统一的检测数据存储管理系统

在动力电池、半导体等行业，质检图片数据要求保存周期少则3-5年，长则数十年。面对多个厂区、多条产线、上万个工控机台产生的海量数据，需要采用高效的生产数据存储管理系统，实现数据的统一采集、存储、管理和检索，并实现集中化运维，确保数据的可追溯性。

例如，领先的制造企业正利用分布式对象存储系统，在满足上百亿质检文件存储需求的同时，实现容量的灵活扩展、数据全生命周期管理、运维管理的自动化。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。

快速查询下载指定质检数据，满足下游客户要求

当需要进行产品质量追溯时，通过存储系统在数据采集过程中自动化为质检图片打上的标签信息（如产线、批次、料号、机台、人员等），实现多维度的秒级查询，并进行在线预览、批注、批量下载，如果某个批次的产品出现质量问题，系统可以迅速定位到问题产品的具体生产批次和生产环节，实现快速质量追溯和问题处理。

此外，制造企业还可以搭建由质量数据驱动的决策支持系统，通过生成详细的数据采集、产品质量分析、生产流程分析报告等，帮助企业分析质量问题的根源，快速响应质量问题。