智能制造 | 产线智能化升级，产线质检数据如何管理利用？

二十大报告明确提出，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。发展智能制造对于巩固实体经济根基、建成现代产业体系、实现新型工业化具有重要作用。而落实“加快建设制造强国”重大任务，首要的是推动产业链供应链优化升级，推进智能制造。

近年来，国家政策持续利好智能制造产业发展，《中国制造2025》、《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》、《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》、《“十四五”机器人产业发展规划》、《“十四五”智能制造发展规划》等政策的出台，标志着我国智能制造产业进入快车道。

随着计算和存储能力的迅猛发展，物联网和传感器技术的广泛应用，以及工业软件的不断进化，数据的采集、存储、传输、展现、分析与优化都具备了良好的技术基础。在这种背景下，制造业数字化转型的浪潮势不可挡。领先的制造企业尤其是高端制造业企业正纷纷运用大数据、AI智能、机器视觉、工业互联等新技术，全面开展流程化、自动化、柔性化、信息化建设，实现生产制造的数字化转型升级，迈向智能制造。

图1 全国智能制造能力成熟度水平（2019-2021）（来源：中国电子技术标准化研究院）

图2 行业TOP 10智能制造能力成熟度等级分布（来源：中国电子技术标准化研究院）

随着智能制造的发展，自动化、信息化、智能化等技术渗透到制造业生产过程的各个环节，工业制造现场的传感器、设备以及制造生产过程中的各个信息系统（如MES、ERP、SCM、YMS等），均会产生大量不同结构类型的数据。根据中国信息通信研究院、中国网络空间研究院联合发布的《国家数据资源调查报告（2021）》，2017年到2021年，我国数据产量从2.3ZB增长至6.6ZB，全球占比9.9%，位居世界第二。

图3 2017-2021年我国数据产量及全球占比情况（来源：中国信息通信研究院、中国网络空间研究院）

数据已经成为了智能制造行业不可或缺的关键生产力。对制造数据进行系统的计算分析，可以做出更明智的决策，从而提高智能制造的效率。换句话说，数据驱动制造是智能制造的必要条件和必然趋势，而科学合理地产出、采集、传输、存储、分析以及利用数据成为抓住发展机遇的最有效途径。

然而，当前我国制造业企业在迈向智能制造的过程依然存在诸多挑战，以产品质量追溯系统为例，机器视觉设备产生的图片数据，呈现数量多、像素高、容量大的特点，且需要长期保存，传统存储模式面临数据分散、海量小文件读写性能瓶颈、易丢失、存储空间受限、追溯检索不便等诸多问题。

如何应对制造行业数据的快速增长？如何存储管理海量数据？如何分析处理这些数据以更有效地促进智能制造的发展？这是行业需要应对的挑战。

推进智能制造，打造数据驱动的企业已经成为制造业发展战略的必要手段。作为国内领先的软件定义存储企业和国家级专精特新“小巨人”企业。杉岩数据以新一代智能分布式存储技术为核心，聚焦行业场景，持续为智能制造赋能。

杉岩数据产线质检数据存储管理解决方案，基于杉岩大数据智能存储系列产品，为多个生产线的机器视觉设备提供统一的图片、日志数据采集、存储和管理平台，具有大容量、高性能、易扩展、智能化等优势，有效破解制造业产线质检数据存储、管理及使用难题。

图4 杉岩数据制造行业解决方案

杉岩数据产线质检数据存储管理解决方案，一方面解决了存储容量不足、扩展困难、海量小文件下数据存储性能及检索性能差等问题；另一方面，支持数据自动汇聚，解决了数据存储分散、管理不便等困难；同时灵活的数据管理策略能够实现数据生命周期管理，降低TCO。此外，方案集成智能数据处理引擎，支持感知应用层的数据，可将机器视觉检测设备生成的数据自动进行图片压缩/格式转换、按需自定义标签信息、图片批注和打水印等，访问效率相比传统存储提升50%以上，大幅提升产线质检和质量回溯工作效率，提高产品良率。

截至目前，杉岩数据已服务如京东方、比亚迪、联测优特半导体、信维通信、捷普电子、深科技、美的集团、东莞怡合达、惠州光弘、广汽丰田等知名制造业企业，产品和解决方案广泛应用于动力电池、新能源、半导体、PCB、电子、汽车等多个领域，持续助力中国智慧工厂建设。

未来，杉岩数据将继续以用户需求为导向，深耕大数据智能存储，让海量数据存得下、管得好、用得爽，持续为客户创造价值，在赋能智能制造的道路上贡献更大力量！