近日，工业大数据分析与集成应用工业和信息化部重点实验室公布“2022数据要素驱动企业数字化转型优秀案例与示范项目名单”。经过前期广泛征集、资料审查、专家评审等环节，杉岩数据“机器视觉质检数据存储解决方案助力半导体行业数字化转型升级”案例入选名单。该名单是从300余个企业实践中评选出40个价值效益明显、可示范推广的优秀案例与示范项目，为产业各方共同推进新型工业化，加快制造业高端化、数字化、绿色化发展提供参考。

优秀案例与示范项目名单

8月，为深入贯彻党的二十大重大决策部署，加快推进新型工业化，全面落实国家“十四五”规划等相关文件精神，按照《关于征集数据要素驱动企业数字化转型优秀案例与示范项目的通知》要求。国家工业信息安全发展研究中心依托工业大数据分析与集成应用工业和信息化部重点实验室向社会征集数据要素驱动企业数字化转型优秀案例与示范项目。

本次征集聚焦数据生成、采集、存储、加工、分析、服务、安全等大数据技术融合创新，围绕智能研发、边缘计算、智能生产、智能运营、数智供应链、数字新基建等重点方向，将通过对优秀案例的选拔和示范项目的推广，为企业数字化转型提供路径指引和实践参考。

数据创造未来，软件定义存储为产品生产质量实现全追溯。在制造企业生产中，质量控制、成品检测是关键环节。杉岩数据“机器视觉质检数据存储解决方案”成功打造了一套统一存储平台，采用前沿软件定义存储技术手段实现了生产质量的全局优化，并带来远超预期的价值。面向复杂的工业制造生产线的质检工序场景，软件定义存储打造了对产品装配定位、质量检测、产品识别、尺寸测量等维度的快速质检需求，助力制造企业实现产线自动化、智能化的提升。

以杉岩数据赋能的半导体企业应用实践为例，通过杉岩海量对象存储（SandStone MOS）将不同生产线的机器视觉设备产生的数据进行统一存储，同时提供智能数据处理引擎、数据资源管理、业务API访问接口等丰富的数据服务，大幅提升产线质检和质量回溯效率。该半导体企业的数据通过杉岩智能处理框架进行格式处理，处理完成后的数据大小减小了20%，存储空间节省了60%，存储集群的可用容量已经达到PB级别，产品质检和质量追溯效率提升20%。

该应用案例也验证了软件定义存储技术在制造领域落地的先进性和潜在价值，是机器视觉海量数据的“存、管、用”标杆案例，为半导体、PCB、电子、汽车、动力电池、新能源等领域数字化转型提供参考价值。

未来，制造领域智能工厂建设，关注的也将不局限于数据保存的时效性，更加关注数据的管理以及数据的挖掘，去挖掘数据的一些潜在价值，推动生产制造向智能化方向发展，该项目或将为推进制造产业高质量一体化发展提供前沿技术、创新思路、方法论和应用实践。