当前，制造业正加速智能制造步伐。根据《“十四五”智能制造发展规划》，到2025年，我国智能制造装备和工业软件的技术水平及市场竞争力将得到显著提升。具体而言，智能制造装备的市场满足率预计会超过70%，而工业软件的市场满足率也将达到50%以上。各大制造企业正竞相实现智能设备、智能产线、智能车间、智慧工厂等生产模式的创新。
过去，工业领域知识主要沉淀在各个行业的工匠身上，如今，以数据为纽带运行的各类传感器、设备（如AOI、CCD等工业视觉检测设备）以及制造生产过程中的各个信息系统（如MES、YMS、ERP、SCM等），不仅可以辅助工人现场操作，还可以辅助管理人员做决策，最终实现数据驱动的智能化生产，帮助企业提质、降本、增效。
这些新型设备、系统的背后，显而易见地会产生海量的图片、日志、音视频等数据，其文件个数和数据量都呈现爆发性增长，以某动力电池制造企业的某个生产线为例，产线数据每天平均以20TB的速度增长，产生总计数十亿条生产数据。
这些数据到底有什么价值？为何半导体、动力电池、消费电子制造等行业领先的制造企业纷纷视生产数据为“金矿”？
首先，通过对生产过程数据的保存和快速检索，可以提高质量回溯效率，快速鉴定责任。
随着市场竞争的日趋激烈，下游客户对上游供应商产线生产和零部件质量的要求越发严格，对产品质量的全流程追溯和管控必然有着极高要求，如出现质量问题，需要快速定位到问题原因，追溯到对应缺陷产品的生产日期、批次、机台、料号等，并在极短时间内批量导出所有涉及数据。正因如此，产线数据的长期安全存储和管理，是应对下游客户质量数据保存的要求所在。制造企业可以在需要质量追溯时，快速鉴定责任。
其次，通过对生产数据的分析，可以提高生产质量。
通过对海量工业数据的采集、分析、管理以及存储，企业可以识别出生产过程中影响产品质量的因素，如设备状态、工艺参数等。基于这些数据，企业可以实现内部质量根因分析，提升良率，从而实现生产工艺过程及企业产品流程的科学化监控。
最后，可以优化生产计划，提高生产效率。
通过对产线生产数据的分析，企业可以精准地定位生产过程中的问题所在，如设备故障、材料损耗、产品良率等，一旦发现问题，企业可以迅速调整生产计划，优化生产流程，从而提高生产效率。此外，利用预测性分析技术，企业还可以预测设备故障，避免生产线停机和生产延误，进一步提升生产效能。
总的来说，产线生产数据是企业实现数字化、信息化和智能化管理的基础，已经成为了智能制造不可或缺的关键生产力。面对来源多样的生产制造数据，对数据进行科学合理地采集、传输、存储、管理、分析和应用，挖掘数据“金矿”背后的价值，实现IT与自动化系统的信息集成，可以做出更明智的决策，从而提高智能制造的效率，推进智慧工厂理念的落地。
