产线质检存储场景
对应：新建供应链系统
一、场景洞察 (Why)
场景介绍
机器视觉质检数据激增，受各类合规性要求，数据需强制长期保存，便于后期溯源。
- 合规要求：受IATF16949/SEMI/IPC/ISO等标准及甲方客户要求，质检数据需按产品周期长期保存。
- 数据需求：汽车电池15年、3C类3~5年，手机零配件3年，质检数据日增长量甚至达TB级，存储需求巨大。
- 未来趋势：国内制造龙头已开始升级为AI质检，引入自动缺陷分类系统，降低人力成本，对性能要求更高。
AOI质检数据留存要求（典型指标）
2-5年
PCB产品
3-5年
半导体硅片
8-15年
动力电池
15-25年
光伏组件
客户挑战
长期存储成本高昂：海量质检数据需按合规要求保存3-15年，采购与运维存储设备的成本负担沉重，降本诉求迫切。
可靠性要求严苛：任何数据丢失或存储服务中断，都可能引发重大合规风险、客户索赔，甚至导致生产线停摆。
数据管理效率低下：从数十个机台手动拷贝数据操作繁琐，在十亿乃至百亿级数据规模下，检索与溯源效率极低。
AI升级适配挑战：现有存储架构在性能与服务连续性上难以满足AI训练与实时分析的高要求，升级成本与复杂度高。
二、核心观点与方案 (How & What)
打造高可靠、自动化、低TCO的新一代产线质检存储
成本优化，需依托架构创新
降本应通过存储架构与技术创新实现，而非牺牲性能或可靠性，从根源控制长期存储成本。
高利用率、低成本压缩
- 弹性纠删码（节点级冗余下，利用率达80%）
- 无损/有损压缩（压缩率业界领先，显著降低成本）
高可靠性，是合规与产线运转底线
存储必须具备多维度容错能力，保障数据零丢失与服务不中断，满足合规要求与产线稳定需求。
数据不丢失、业务不中断
- 分布式多活架构（节点级容忍，15Min/TB高速重建）
- 多维度数据保护机制（无损快照、防勒索引擎、异步复制）
质检提效，依托数据管理全自动化
通过实现数据采集、归集、存储、检索到清理的全流程自动化，最大限度减少人工干预。
自动化运维、高效检索
- 自动数据采集/逾期自动删除（无需手动操作，提升运维效率，降低人为误操作）
- 智能标签分类与检索（百亿级数据高效溯源，秒级响应）
适配AI，是构建长期竞争力核心
存储系统需具备支撑AI应用的能力，通过AI质检模型训练与实时分析等技术，助力企业持续提升良品率。
高性能、稳定服务
- 卓越性能表现（性能业界领先，轻松满足AI训练）
- 稳定服务能力（高连续性，故障后I/O影响极小）
三、成功案例 (Prove)
专项认可装备 (PPT原件)