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打破智慧工厂建设瓶颈!这家锂电企业实现产线数据存得下、管得好、用得爽

发布时间:2023-04-14 来源:中自网 类型:行业资讯 人浏览
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导  读:

随着新能源汽车渗透率的不断提升,主机厂对于动力电池的需求持续上涨。作为新能源汽车的“心脏”,锂电池领域进入新一轮扩产周期,极限制造、极简制造、智能制造成为锂电产业创新发展的新方向。 当前,机器视觉检测技术因具有极高的效率、重复性以及精度,已广泛应用在锂电池产品质量检测领域。产线生产和...,软件,锂电,智能,智能,智能制造,新能源

 
随着新能源汽车渗透率的不断提升,主机厂对于动力电池的需求持续上涨。作为新能源汽车的“心脏”,锂电池领域进入新一轮扩产周期,极限制造、极简制造、智能制造成为锂电产业创新发展的新方向。

 

当前,机器视觉检测技术因具有极高的效率、重复性以及精度,已广泛应用在锂电池产品质量检测领域。产线生产和各类AOI、AVI、ICT设备系统运转时,海量数据不断产生。在数字经济及智能制造趋势下,锂电产业如何更好地采集、存储、管理和使用数据,并对数据进行价值挖掘,通过数据智能形成更加有效的决策,成为锂电产业智能化升级的一大发展方向。


机器视觉加速应用,海量数据持续产生


机器视觉等自动化检测设备的引入,提升了产品质量和智能制造的生产效率,但随之而来需要拍摄的产品检测图片数量和精细度也水涨船高。如在包括隔膜、铜箔等锂电池上游材料的质量检测,锂电池前段包括涂布、辊压、分切、激光模切/五金模切、卷绕、叠片等工序的检测,以及后段较为离散的如PACK环节的外观检测等环节,都会产生大量质检图片、过程日志文件等数据。



图1 智能制造浪潮下,海量产线数据产生

这些数据通常分散存储于不同生产线的质检设备中,且随着产线扩充,文件数量往往达到千万级至数十亿级,容量达到PB级。因下游客户对质量追溯和质量管理要求,锂电企业通常需要实现全过程质检数据保存15年以上,并对生产线全过程数据进行分析及异常处理等。

传统存储挑战重重,软件定义存储成为新利器

随着锂电池市场需求的激增,海量质检图片数据不断产生且需要长期保存。而当前锂电企业产线数据存储方式,主要是采用机台本地盘和集中式NAS存储两种方式,日常使用中往往会面临扩展性差、性能差、溯源检索维度少、检索效率低、数据安全性低、运维成本高等挑战。

面对数以亿计的非结构化数据,如何实现数据的自动采集汇聚、统一存储和管理、产线数据的实时查询、大数据分析?这对存储高度智能化的管理能力提出了更高的要求。

软件定义存储技术作为一种先进的数据存储方式,其全分布式架构,容量可弹性扩展,支撑千亿级文件/EB级容量;通过虚拟化,将物理存储空间虚拟成统一资源池,建立统一命名空间,构建多业务共享的数据湖;并通过将软件从存储系统中抽离出来,使得存储软件不再依赖于专有硬件,满足锂电企业在海量非结构化数据场景下对存储容量、性能、易用性等需求,帮助企业构建线性扩展、超大容量、安全可靠、简单易用的存储架构。

释放数据价值,杉岩数据助力锂电行业智能化升级

作为领先的软件定义存储厂商,杉岩数据与众多高端制造客户共同实践验证,逐渐摸索出一套完善的产线质检数据存储管理解决方案。方案基于杉岩数据智能存储系列产品,为多个生产线的机器视觉设备提供统一的图片、日志等数据的管理平台,帮助客户实现海量数据高效采集汇聚、高性能存储、数据智能处理、数据便捷调用,有效破解制造业产线质检数据存储、管理及使用难题。


图2 杉岩数据制造业数据“存-管-用”方案
方案价值

●  大幅提升产线生产和质量溯源效率:基于质检图片标签信息进行快速检索,标签属性包括产线、工序、ID、良次品等信息,提高溯源效率。根据客户实践,在百亿文件规模下实现质检图片秒级检索,检索效率提升数百倍。

●  产线数据统一管理,降低人力成本:自动将各产线机台数据汇聚到杉岩海量对象存储。统一监控管理,可视化任务配置,实现产线数据的统一集中管理。

●  海量空间弹性扩展,性价比更优:分布式存储架构,性能和容量随节点数量的增加线性增长,支持百亿甚至千亿级文件数量,满足众多工业视觉设备同时保存高清晰度图片时多并发、高带宽和低时延的要求,且提供稳定的性能。通过对图片数据智能转码压缩处理,节省存储容量,降低建设成本。

●  数据全生命周期管理,满足合规要求:根据企业对不同质检数据的保存时间和访问性能的要求,可将数据自动存储在合适的介质中,实现数据热、温、冷存储,兼顾性能与成本,满足长期保存要求。

案例实践

某汽车企业是国内知名的新能源企业,横跨IT、汽车、新能源、轨道交通等多个产业。为满足下游客户质量追溯要求,以及严格遵循国家相关质量控制行业标准要求,该企业需要针对现有的动力电池产线实现全过程质检数据保存15年以上,并用于产线全过程数据分析,如SPC等异常分析数据处理。

针对该企业智能制造对产线数据存储的需求,杉岩数据为其提供统一的图片、日志数据采集、存储和管理平台,实现海量产线数据高效采集汇聚、高性能存储、数据智能处理、数据便捷调用。

存得下:采用分布式架构,弹性按需扩容,随着产线数据的增长,只需增加服务器,不中断业务。存储系统高可靠、高性能、高扩展性。

管得好:在机台内部对图片进行压缩/格式转换(BMP-JPG)等智能处理,降低传输带宽压力,节省存储空间,存储成本大大降低。根据不同质检数据的保存时间要求,将数据自动存储在合适的介质中,实现数据热、温、冷存储,兼顾性能与成本。

用得爽:根据业务部门检索习惯和需求,解析文件名,根据自定义规则智能打标签。产品复检或质量追溯时可快速调阅指定文件,质量回溯检索性能提升百倍,百亿文件秒级检索。

目前,该方案已广泛应用于动力电池、新能源、半导体、PCB、电子、汽车等多个领域,服务京东方、比亚迪、联测优特半导体、信维通信、捷普电子、深科技、惠州光弘等众多高端制造企业,持续助力中国智慧工厂建设。


图3 杉岩数据智能制造领域代表客户

未来,杉岩数据将继续以用户需求为导向,深耕大数据智能存储,以丰富的智能制造行业实践经验、资深的产品和研发团队,以及专业的服务体系支撑,务实推进智能存储在智能制造领域中的应用与落地,让海量数据存得下、管得好、用得爽,助力锂电企业实现工业4.0时代的智能化跃迁。


本文地址:http://www.ca800.com/news/d_1o4q9h0da1921.html

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