近日，“2024制造业数字化质量管理创新与实践私享会（华南站）”在东莞成功举办，本次活动由杉岩数据主办，超聚变冠名，华为鲲鹏、京东方、美维电子特别支持，来自华南地区的面板、PCB、3C电子零部件、汽车电子、半导体芯片封测、碳化硅材料、动力电池、储能等先进制造行业企业的CIO、IT、质量管理和工艺领域的专业人士齐聚一堂，共话新形势下数字化质量管理的共性难点，分享相应解决方案与案例实践。
本次私享会以“智领工业 · 质量筑基”为主题，围绕智能制造升级、数字化质量管理、检测数据价值挖掘等话题展开深入探讨，内容精彩纷呈。
图1 会议现场
会议开场环节，杉岩数据联创&COO邱尚高首先为本次活动进行致辞并发表《智造新时代的数据存储管理演进》主题演讲。作为一家提供海量数据存储和管理解决方案的国家高新技术企业、国家级专精特新“小巨人”企业，从专注软件定义存储产品阶段的“Me Too”，到推出数据管理服务软件阶段的“Me Better”，再到如今推出检测数据管理系统IDM成为“Me First”，杉岩数据正围绕数据存管用一体化理念，一步一个脚印，深耕行业场景，打牢产品和技术底座，用行动践行“让海量数据存得下、管得好、用得爽，持续创造客户价值”的企业使命。
图2 杉岩数据联创&COO 邱尚高
针对制造企业产线检测数据爆发式增长带来的存储、管理和应用挑战，杉岩数据通过在制造行业场景持续的技术研发投入和探索实践，创新推出行业首款检测数据管理领域工业软件——杉岩检测数据管理系统IDM，通过对检测数据的全生命周期管理，优化品质管理流程，实现海量质量检测数据集中存储、敏捷数据管理、深化数据应用，帮助智能制造企业快速构建一套更高效质量管理、更敏捷数据管理以及更低TCO的海量检测数据管理系统。
随后，广州美维电子技术专家以“非结构化数据的管理和应用”为题，分享了PCB行业数据管理最新实践。他介绍到，在PCB生产流程中，有着复杂的工艺及严苛的质量检测过程，并产生了海量的非结构化数据。随着数据量的不断增长，产线面临数据采集困难、格式多样、缺乏标准、难以检索、难以鉴权、存储空间不足等多种挑战。美维电子通过构建完善的数据业务架构，实现集中统一的数据标准管理、数据的快速检索、精准追溯，并通过检测数据的分析赋能工艺改进、良率提升，大幅提升了产线业务效率。
超聚变解决方案拓展专家周栋作《共创算力新价值，加速制造业数智化转型》的主题分享。他介绍到，作为领先的算力基础设施与算力服务提供商，超聚变提供全球领先的通用服务器、AI服务器、操作系统、数据库、虚拟化超融合等算力基础设施和服务。目前，从芯片、关键硬件到OS、软件、AI大模型、SaaS等，超聚变正着力打造兼容东西方的产业生态，并通过自有OS、虚拟化实现南北向软硬件的安全异构。
图3 超聚变解决方案拓展专家周栋
在智能制造数字化、网络化、智能化进程中，企业对算力的要求越来越高，超聚变为客户提供全系通用场景服务器、全系AI场景服务器的多样性计算平台，拥有灵活配置、极致能效、极致可靠、极简运维等特性，并通过产品硬件和软件持续升级，给客户带来最优的性能体验。
最后，京东方中祥英解决方案部部长王桢作《泛半导体行业智能制造及数字化质量管理的探索与实践》的主题分享。王桢表示，京东方智能制造推进过程经历了自动化&信息化、标准化&信息化、互连&透明化、大数据&智能化、平台化&智能化的过程，实现了产能和良率的快速提升，品质水平的快速提升。在数字化升级中，质量数字化是重头戏，建立核心数据中台，解决数据互联问题，充分将有价值数据与业务场景深度关联是关键。京东方中祥英缺陷AI自动检测平台、QMS、SPC、实验室管理、计量器具管理等产品，采用低代码平台，实现业务功能模块化，支持快速部署，已在众多大型工厂验证。
图4 京东方中祥英解决方案部部长 王桢
此外，王桢重点分享了MLED产线检测数据管理实践案例，通过引入杉岩检测数据管理方案，京东方实现了产线业务效率的大幅提升，实现高效数据采集、灵活按需扩容、秒级检索指定检测数据，大幅降低存储建设成本，满足产线百亿级以上文件数据的管理需要。
在圆桌互动环节，各位嘉宾围绕检测数据在质量管理中发挥的作用和价值、AI大模型在智能制造的应用场景、IT&OT融合趋势、良率提升挑战和优秀实践等话题进行了深入的交流和探讨，碰撞出诸多思想的火花。
图5 圆桌对话&问答交流
作为杉岩数据2024制造业数字化质量管理创新与实践私享会系列活动，本次私享会不仅为华南先进制造行业的企业领袖、IT、质量管理、工艺管理精英搭建了交流合作的平台，也为推动数字化质量管理和智能制造转型升级提供了新的思路和方向。作为产线检测数据存储管理领导厂商，未来，杉岩数据将基于自身丰富的制造业场景实践经验和行业生态资源优势，以私享会为平台，促成更有深度和广度的行业交流和合作，激发更多先进制造企业探索数字化的质量管理，加速推进智能化工厂升级，实现高质量发展。
