大家都知道，制造業(yè)是實體經濟的基礎，是國家經濟命脈所系，也是建設現(xiàn)代化產業(yè)體系的重要領域。
二十大報告明確提出，堅持把發(fā)展經濟的著力點放在實體經濟上，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、網絡強國、數(shù)字中國。發(fā)展智能制造對于鞏固實體經濟根基、建成現(xiàn)代產業(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、設備以及制造生產過程中的各個信息系統(tǒng)（如MES、ERP、SCM、YMS等），均會產生大量不同結構類型的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)已經成為了智能制造行業(yè)不可或缺的關鍵生產力。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)，以產品質量追溯系統(tǒng)為例，機器視覺設備產生的圖片數(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)。
