在全球新能源汽车产业高速发展与日趋严苛的全球质量合规体系的双重驱动下，动力电池作为核心部件的质量与安全管理已成为企业发展的生命线。作为中国动力电池行业TOP10企业，吉曜通行已在全国构建覆盖多个生产基地的智能化制造网络，拥有行业内目前最大、最先进的短刀产能。公司将质量视为核心竞争力，严格遵循IATF 16949等质量管理体系标准，以严苛标准、卓越智造，守卫电芯安全。

乘着新能源汽车快速崛起的浪潮，吉曜通行业务版图迅速扩张，2025年动力电池装车量跻身国内前十。其全国多个生产基地24小时不间断运转，生产数据也随之井喷。每天，数千套高精度工业相机与检测设备为每一片极片、每一颗电芯捕捉影像，日新增质检数据个数轻松突破亿级，但文件大小差异较大，从数十 KB 至百 MB 不等。依据行业法规及下游车厂强制要求，这些原始生成数据按工序类别需完整保存8-15年——这意味着数据总量正以每年数PB的惊人速度累积。

然而，指数级增长的海量数据在为全流程质量管理提供坚实基础的同时，也给企业运营带来了前所未有的现实挑战。从存储建设成本的控制到IT数据资产管理，再到质量追溯的问题定位，各个环节的压力陡增。

• IT管理——数据状况难以全局掌握、存储成本高。数据种类、总量、分布难以全面了解，扩容无预警，未来容量规划困难。全量数据保存在高性能存储介质，无压缩和自动归档等功能，且面临单一品牌绑定，伴随存储硬件价格高涨，成本不可控。

• 设备管理——运维效率低下。机台数据写入异常、硬盘爆满等问题频发，现场维护不仅耗时，更直接影响设备正常运行时间。数据误删、误操作等无法监控，存在潜在的丢失风险。

• 质量管理——追溯流程冗长低效。一旦出现质量客诉，追溯特定批次缺陷图片，往往需要IT、设备、质量多部门联动，先查MES找到产品基本信息，再定位机台，最后人工搜索拷贝，耗时数天甚至数周。效率低下直接影响了客诉响应速度和问题定位能力。同时，为避免数据缺失，需要人工统计比对MES上的生产数据和机台端生成的数据是否一致，耗时耗力。

在智能智造深度融合的时代，企业产生了海量的质量数据——这些本应驱动精益生产与质量跃升的核心资产，却因“采集、存储、管理、应用”各个环节的断裂，被“沉睡”在孤岛中，价值难以释放。这不仅是一个技术架构问题，更是关乎企业核心竞争壁垒的战略短板。

对于以上挑战，吉曜通行亟需规划一套新的生产线质检数据存储管理方案，解决数据“存-管-用”的难题。经过对市场上众多产品方案的对比和严格的技术测试验证，其找到深耕智能制造检测数据管理场景，并在动力电池行业拥有丰富案例实践经验的杉岩数据，用杉岩检测数据管理系统IDM破解难题。

• 追溯效率提升百倍：方案基于分布式弹性底座，实现了全量数据的统一存储管理，从容应对百亿级甚至千亿级文件规模下高并发。对质量部门的工程师而言，最直观的感受是溯源效率的飞跃。如今，他们只需登录IDM统一Web界面，选择检测机台号、电芯条码或指定生产时段，即可在数秒内返回所有相关质检图像，并支持数据自动比对、在线预览、多维度筛选与批量下载。即使是已归档至磁带库的数据，也可针对单个文件快速精准还原，无需进行整体文件夹还原。真正实现热温冷数据全局秒级检索。以往需耗时数周的复杂追溯流程，如今缩短至几分钟，整体质量追溯响应效率提升超百倍。

• TCO降低30%以上： 为提高质检数据查询效率，同时兼顾行业存储时限（8-15年）和成本要求，项目采用热存储资源池+冷存储资源池方式。历史数据依照策略在保存3个月后自动归档至磁带库，并以每1年的数据为一个周期将磁带移库至离线的防潮防磁柜中，无需额外采购归档软件。同时，IT部门首次实现了数据资产的全域可视化管理，数据状态实时监控，设备集中运维，整体拥有成本（TCO）下降30%。

• 数据赋能业务洞察：内置强大的BI报表功能，支持与MES/YMS/QMS等生产系统无缝对接，实现数据自动比对、自动统计与报表管理。系统可按预设模板自动生成质量看板、数据统计报表（如机台产能、缺陷率等），并支持历史报表多维度灵活查阅与导出。这不仅将质量工程师（QE）从每日长达数小时的人工统计核对中解放出来，更能通过实时数据看板监控机台状态、及时发现生产异常，驱动业务改进，加速决策优化。

通过与杉岩数据的合作，该企业已构建起统一、高效、弹性、可扩展的质检数据管理平台，实现了产线质检数据的全量采集、集中存储、高效管理和快速调用。全方位提升了其品质管理效率、降低数据存储成本，为持续提升智能制造和数字化水平，助力业务快速发展奠定了良好基础。

更深远的意义在于，这套系统为客户应对未来愈发严苛的全球合规挑战，以及利用历史缺陷图片优化检测算法、实现工艺反哺、驱动良率提升提供了前所未有的数据基石。海量检测数据从合规保存的“成本和管理负担”，开始向驱动质量跃升的“价值资产”转变。