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    大家都知道,制造業(yè)是實體經(jīng)濟的基礎,是國家經(jīng)濟命脈所系,也是建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要領域。


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    二十大報告明確提出,堅持把發(fā)展經(jīng)濟的著力點放在實體經(jīng)濟上,推進新型工業(yè)化,加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網(wǎng)絡強國、數(shù)字中國。發(fā)展智能制造對于鞏固實體經(jīng)濟根基、建成現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系、實現(xiàn)新型工業(yè)化具有重要作用。而落實“加快建設制造強國”重大任務,首要的是推動產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈優(yōu)化升級,推進智能制造。


    隨著計算和存儲能力的迅猛發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術的廣泛應用,以及工業(yè)軟件的不斷進化,數(shù)據(jù)的采集、存儲、傳輸、展現(xiàn)、分析與優(yōu)化都具備了良好的技術基礎。在這種背景下,制造業(yè)數(shù)字化轉型的浪潮勢不可擋。領先的制造企業(yè)尤其是高端制造業(yè)企業(yè)正紛紛運用大數(shù)據(jù)、AI智能、機器視覺、工業(yè)互聯(lián)等新技術,全面開展流程化、自動化、柔性化、信息化建設,實現(xiàn)生產(chǎn)制造的數(shù)字化轉型升級,邁向智能制造。


    隨著智能制造的發(fā)展,自動化、信息化、智能化等技術滲透到制造業(yè)生產(chǎn)過程的各個環(huán)節(jié),工業(yè)制造現(xiàn)場的傳感器、設備以及制造生產(chǎn)過程中的各個信息系統(tǒng)(如MES、ERP、SCM、YMS等),均會產(chǎn)生大量不同結構類型的數(shù)據(jù)。


    數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了智能制造行業(yè)不可或缺的關鍵生產(chǎn)力。對制造數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的計算分析,可以做出更明智的決策,從而提高智能制造的效率。換句話說,數(shù)據(jù)驅動制造是智能制造的必要條件和必然趨勢,而科學合理地產(chǎn)出、采集、傳輸、存儲、分析以及利用數(shù)據(jù)成為抓住發(fā)展機遇的有效途徑。


    然而,當前我國制造業(yè)企業(yè)在邁向智能制造的過程依然存在諸多挑戰(zhàn),以產(chǎn)品質量追溯系統(tǒng)為例,機器視覺設備產(chǎn)生的圖片數(shù)據(jù),呈現(xiàn)數(shù)量多、像素高、容量大的特點,且需要長期保存,傳統(tǒng)存儲模式面臨數(shù)據(jù)分散、海量小文件讀寫性能瓶頸、易丟失、存儲空間受限、追溯檢索不便等諸多問題。


    如何應對制造行業(yè)數(shù)據(jù)的快速增長?如何存儲管理海量數(shù)據(jù)?如何分析處理這些數(shù)據(jù)以更有效地促進智能制造的發(fā)展?這是行業(yè)需要應對的挑戰(zhàn)。


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