主要观点总结
本文介绍了随着机器视觉检测技术的广泛应用，质量检测数据迎来爆发式增长，如何存储、管理和利用好这些数据成为企业提升产品质量和降本增效的核心。文章通过介绍AI质检的快速发展和海量检测数据的挑战，强调了数据驱动是实现数字化转型的主线。同时，提出了部分企业陷入的“只见树木，不见森林”的窘境，并指出了建立面向未来的数字化管理架构的重要性。最后，介绍了杉岩数据推出的行业首款面向检测数据管理领域的新型工业软件——杉岩检测数据管理系统IDM，该系统解决了海量检测数据集中存储、高效管理、深度应用的问题，帮助制造企业构建更高效的质量管理系统。
关键观点总结
关键观点1: 文章背景
随着机器视觉检测技术的广泛应用，质量检测数据迎来爆发式增长，如何存储、管理和利用好这些数据成为企业面临的重要问题。
关键观点2: 质量检测数据的挑战
海量的质量检测数据带来了存储、管理和应用的巨大挑战，企业需要解决数据分散、格式不统一、系统间数据无法打通等问题。
关键观点3: 数据驱动的重要性
数据驱动是实现数字化转型的主线，企业需要通过数据分析来优化品质管理流程，提升质量管理水平。
关键观点4: 部分企业面临的困境
部分企业陷入“只见树木，不见森林”的窘境，需要建立面向未来的数字化管理架构，实现数据的可视化、可快速检索和调用。
关键观点5: 杉岩检测数据管理系统IDM的介绍
杉岩数据推出行业首款面向检测数据管理领域的新型工业软件——杉岩检测数据管理系统IDM，该系统解决了海量检测数据集中存储、高效管理、深度应用的问题，帮助制造企业构建更高效的质量管理系统。
文章预览
机器视觉检测技术的广泛应用，促使 质量检测数据 迎来爆发式的增长。如何“存、管、用”好这些数据，使其释放价值，不仅成为制造企业提升产品质量的重要手段，更是降本增效、实现高质量发展的核心引擎。
………………………………
