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《中国制造2025》指出,“制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。”
智能制造是一种利用先进的信息技术、自动化技术和智能技术来优化和升级制造业生产过程的方法。它将人工智能、大数据、物联网、机器学习等先进技术应用于制造业,以提高生产效率、降低成本、改善产品质量和推动制造业的转型升级。
我国一直在积极推动智能制造的发展,将其作为“中国制造2025”战略的重要组成部分。中国智能制造的发展旨在提高制造业整体水平,推动产业结构升级,增强我国在全球制造业中的竞争力。
主要集中在数据管理和存储架构上:
大规模数据处理
智能制造会产生大量实时数据,包括传感器数据、生产流程数据、设备状态数据等。存储这些海量数据需要强大的存储设备和高效的数据处理能力。
数据安全和隐私
智能制造数据涉及到对敏感信息的保护,包括生产工艺、产品设计等机密信息。确保数据的安全性和防范潜在的隐私问题是一个重要的挑战。
实时性要求
智能制造要求对实时数据进行快速的处理和分析,以支持实时决策。传统的存储系统无法满足低延迟和高吞吐的要求。
存储成本
存储海量数据通常伴随着高昂的成本,包括硬件、软件和维护费用。
容量规划
随着数据不断积累,智能制造需要进行有效的容量规划,以确保足够的存储空间,同时避免资源浪费。
为了应对这些存储方面的痛点,企业需要采用高效的数据管理和存储技术,优化存储架构,同时注重数据安全和隐私保护。云存储、全闪存储等新兴技术为解决存储痛点提供了新的解决方案。
在制造行业的生产过程中,每个阶段对存储的性能和功能不尽相同,依据生产过程的不同阶段的业务特点和应用场景,大道云行提供不同的存储产品满足不同业务阶段的应用需求。
研发与创新阶段
将数字化技术融合到企业研发业务核心场景中,保护企业核心知识资产,让研发团队便捷协作,让工程设计、仿真、验证等作业更高效,帮助企业加速创新,提升竞争力。
大道云行提供基于全闪的高性能文件存储解决方案,用于制造业AI/大模型、EDA、HPC、云计算、科研仿真等场景,满足制造业科研制造的各类需求。
大道云行的全闪分布式存储系统,采用全分布式架构,可扩展元数据能力和负载均衡能力使得存储集群可以同步横向扩展容量和性能,单一文件系统支持 EB 级数据量及亿级文件数量,支持 RDMA、多网卡聚合技术,以极致性能充分释放计算潜力。显著降低 I/O 延迟,提升数据带宽,将性能发挥到极致,帮助用户应对高性能场景下的数据存储问题。
生产与供应阶段
生产与供应阶段围绕生产与供应核心业务,助力制造企业全面提升计划、物流、质量等关键环节的综合管理水平,在生产阶段传统依赖人工质检向机器视觉的生产质量检测领域转变,通过引入AI、大数据等技术实现质检的自动化、智能化,众多机器视觉设备同时保存高清晰度图片的需求,并确保多并发、高带宽和低时延读写的需要。
FOSS全闪对象存储系统存储质检数据,包括音频、视频、图片等不同类型的数据。可将大量质检数据存储在单一的桶中,每个对象都有唯一的标识符,并可以保持不变的数据版本。同时,智能质检系统可以使用FOSS全闪对象存储系统的数据处理能力、数据检索能力、数据安全能力和数据备份和恢复能力,来提高质检的效率和准确性,并确保数据的安全性和可靠性。
另外,针对不同工序产生的图片、日志数据的保存时间的要求,实现对冷热数据分级保存,根据管理策略将历史数据自动归档至公有云或蓝光存储中,实现低成本长期留存。
智能制造采用先进的存储技术能够为客户带来多方面的收益:
全面适配
大道云行提供高性能块、文件、对象存储服务,满足虚拟化、容器、模型训练、智能质检等不同业务类型的存储需求。
性能优化
提升数据处理和决策效率, 大道云行全闪分布式存储全面提高数据访问的速度,在智能制造场景中满足数据处理和决策响应要求。
数据安全
大道云行分布式存储系统提供多种数据容错机制,增强了数据的安全性。对于智能制造生产数据的安全起到了至关重要的作用。
成本效益
大道云行分布式存储系统更有效地利用硬件资源,减少资源浪费。通过动态分配和管理存储资源,客户可以更精细地控制成本,并根据需要进行灵活调整。
大道云行分布式存储技术为智能制造提供了更可靠、高效和灵活的数据管理解决方案,有助于提升生产系统的整体性能和可持续发展。
智能制造是制造业转型升级的关键驱动力之一,能够帮助企业应对市场变化、提高竞争力,同时也为经济可持续发展提供了新的路径。在全球范围内,智能制造已经成为制造业发展的重要趋势。
大道云行智能制造场景下的存储解决方案,在制造行业多种业务系统的场景中,依据各个业务系统的特点,对存储的不同需求,采用不同产品的组合,匹配了各个业务系统的特点,充分发挥出大道云行的产品特点,大道云行致力成为智能制造解决方案和科技服务的提供者,助力“中国制造2025”。
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