数智百问 | 制造企业如何解锁检测数据的巨大隐藏价值？

随着工业自动化和智能制造的快速演进，很多制造型企业部署了MES、QMS、SPC等业务系统，并采用AOI、AVI、CCD、X-ray等工业AI检测设备和技术。这些系统和设备运行过程中会产生大量数据，包括结构化数据（如生产计划、质量检测数据等）、半结构化数据（如日志文件、设备配置信息等）和非结构化数据（如图像、音频、视频等）等。

这些数据如同工业体系的血液，流淌于设备状态监测、生产流程优化、质量控制提升、能耗精细管理等各个环节，在提升产品良率、生产效率和质量回溯时快速归因等方面至关重要，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。

然而在跨工厂、‌跨产线、‌跨系统的多元异构数据中，如何找到生产各个环节的规律和异常，进而实现内部质量根因分析及提升良率，成为制造型企业实现降本增效提质的关键。

制造企业应如何更好地存储和管理产线生产数据，以解锁和挖掘出数据背后的巨大隐藏价值？

打破数据孤岛，实现产线数据统一存储和管理

制造企业内部通常会存在各种各样的信息系统，比如ERP、MES、QMS、PLM等，这些系统往往独立运行，彼此之间难以实现信息共享和协同，形成了"数据孤岛"。

要解决这一问题，首先需要对现有的信息系统进行梳理和整合，建立统一的数据标准和接口，确保不同系统之间的数据能够顺畅流转。与此同时，还要搭建起一个统一的存储资源池，充当各个系统的"大脑"，负责数据的汇聚、存储、处理和分发。如杉岩检测数据管理系统，为制造企业提供统一的产线检测数据存储管理平台，支持万个机台数据的自动汇聚、统一管理。

提高数据处理效率，快速检索调用数据

面对动辄亿级的产线检测数据，在工艺分析或质量追溯时，要能快速检索调用。需要底层存储系统支持各类协议接口，灵活对接MES、 YMS、QMS等生产系统，以及统一告警平台等IT应用。

此外，通过优化数据索引和检索机制，在数据采集上传过程中的对文件名自动解析并打上自定义标签，如机台号、生产日期、批次、产品型号等，对质检数据进行分类、标签化等预处理，检索时可实现百亿甚至千亿数据的秒级检索，并加快工艺分析进程，提高质量回溯和工艺分析效率。

检索后，在线预览、批注、打水印等，免去逐一下载处理繁琐流程，提高业务处理效率。并通过可视化的数据报表，对不同机台、厂区工艺数据比对分析，生成质量报告和产线产能趋势分析报告，挖掘数据背后的价值。

加强数据安全，降低TCO

面对多源头、海量、类型多样的产线检测数据，为了满足下游客户的质量追溯要求以及遵循国家相关质量控制行业标准，制造企业通常需要对全过程检测数据进行长期保存。例如消费电子行业产线检测数据通常须保存1-3年不等，动力电池行业则需要保存15年。为加强数据安全，建议选择稳定可靠的存储系统和自动化工具，减少人工拷贝数据和管理数据，以避免数据丢失、误删或损坏带来的恢复成本。存储系统应有完善的副本/纠删码、容灾备份、双活、权限管控等数据保护机制，以确保数据的完整性。

为降低整体数据存储管理成本，存储架构要满足按需灵活扩容的要求，避免过度投资和资源浪费。例如利用分布式存储系统，采用通用存储硬件，弹性扩容，节省投资；并设置数据生命周期管理策略，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，定期清理过期数据，以释放主存储空间；采用适当的图片压缩算法，对存储的图片数据进行自动压缩和格式转换。

总之，为了更好地管理和利用检测数据的价值，制造企业需要建立完善的数据采集、存储、处理和分析利用体系，并确保数据长期安全保存，持续降低整体成本。

当然，要真正实现这一目标，制造企业还需要进一步完善数据分析平台和数据应用能力，培养一支专业的数据管理和分析团队，确保数据洞见能够转化为切实可行的业务决策。只有这样，制造企业才可以更好地优化生产流程、提高产品质量、降低成本和增强决策能力。