先进存力面临数据有效利用、管理治理、存储成本过高挑战。杉岩数据以智能存储技术为核心，提供解决方案，助力新质生产力发展，创新IDM系统优化智能制造质量管理。
先进存力在应对如今呈指数级增长的数据量方面，面临着哪些关键挑战？
进入数智化时代，新质生产力的崛起与数据要素的深度融合，正引领着一场前所未有的变革。在这场变革中，算力、运力和存力如同新质生产力的三大支柱，强力支撑着数字世界的高效运转，而存力的价值更是日益凸显，杉岩数据作为一家以新一代智能分布式软件定义存储技术为核心，提供海量数据存储与管理解决方案的企业，在研发及应用实践中，我们看到，在海量数据的快速增长下，先进存力正面临着多方面的关键挑战，如：
首先，数据如何有效利用的挑战。
当前很多用户单位缺乏较长远的规划。解决问题式和追赶潮流式的急上快干，可能会导致重复投资或购买不必要的技术，必然会造成资源浪费，技术债务或维护成本过高；组织结构不合理，效率低下也会造成机会错失。企业针对行业和自身业务发展，需要统一目标和数据治理的标准，制定面向未来的顶层架构设计，这是非常大的挑战。
二是，数据管理和数据治理的挑战，会给制造企业带来沉重的负担。
例如数据分散存储，共享困难，数据缺乏分类整理，数据不可视化，数据的查找和使用困难；这需要跨部门的协作，打破部门壁垒，对组织结构和企业文化提出了挑战。
企业投入大量的资源和人力，包括技术解决方案的采购、系统的实施和维护，以及相关人员的培训和招聘等，如何实现在有限的预算内高效地数据管理和数据治理是一个重要挑战。
三是，数据和信息单位存储成本过高的挑战。
数据多样化、类型多样，信息存储成本也不一样，如果没有根据信息价值的密度进行有效地存储，就会出现错配和浪费严重。例如：AI分析场景，算力成本非常高，GPU成本非常高，等待数据的成本非常高；对于信息价值密度相对较低，则需要利用高密存储和冷存储发展，利用创新的技术，进行集约化管理，从而减轻企业的负担。
无论是业务层面，还是国家政策层面，发展新质生产力都成为重要目标。新技术深化应用, 离不开数据要素的应用，而存力为数据要素的分析和挖掘奠定了坚实基础。没有强大的存力，数据要素的价值将难以充分释放，新质生产力也将失去重要支撑。杉岩数据作为国家级专精特新“小巨人”企业，又是广东省科学技术厅认定的“广东省分布式智能存储工程技术研究中心”，充分发挥“小巨人”企业及“工程中心”在产业技术研究开发和科技成果转化，支撑制造业新质生产力发展的示范引领作用。
我们以突破制约制造产业发展存力的关键共性技术为核心，重点围绕新能源汽车产业链、半导体产业链、消费电子产业链等提供数据基础设施建设服务。
先进存力如何与在不同的行业应用场景，如人工智能、物联网、边缘计算等场景进行结合？
在不同的行业应用场景中，存力作为基础设施，具有很重要的作用，以制造行业为例，在生产质量管理中的表现尤为明显：
质量检测是确保产品质量和客户满意度的关键环节。例如，汽车质量管理体系提出，生产者应当建立并保存汽车产品设计、制造、标识、检验等方面的信息记录，保存期不得少于15年。工信部印发《智能制造典型场景参考指引》中提出：面向质量数据管理、质量问题追溯、质量优化等业务活动，针对质量数据不完整、追溯难度大等问题，构建质量管理系统，应用条码、二维码、RFID、5G、标识解析、区块链等技术，集成分析原料、设计、生产、使用等质量相关数据，实现产品全生命周期的质量精准追溯和优化改进。
在先进高端制造业，AI工业质检等新兴技术赋能智能制造加速转型。企业往往面临存储空间受限、存储成本高昂、数据分散难整合、缺少数据管理机制、质量追溯周期冗长、质量分析价值难发挥等诸多挑战。
杉岩数据通过在制造行业场景持续的技术研发投入和探索实践，创新推出行业首款检测数据管理领域工业软件——杉岩检测数据管理系统IDM，解决海量质量检测数据集中存储、高效管理、深度应用的问题，通过对检测数据的全生命周期管理，优化品质管理流程，帮助智能制造企业快速构建一套更高效质量管理、更敏捷数据管理以及更低TCO的海量检测数据管理系统。
杉岩数据在技术创新、行业场景应用方面的探索和实践，攻克了制造业产线检测数据采集、数据存储、数据检索、数据压缩、数据全生命周期管理等诸多重大技术难题，助推新质生产力加速发展。
