當前，隨著物聯網、云計算、人工智能以及大數據等新一代信息技術與傳統工業的加速融合，我們正在進入一個全新的工業智能化時代。在這個時代，數據開始主導一切，它讓機器變得智能，讓系統學會思考。

因此，對數據的治理也就越來越重要。然而，受困于企業在長期信息化發展中形成的業務信息孤島、異構系統難以整合以及不斷推進的上云進程，要實現存儲系統整合以及數據統一管理不僅非常困難，也是當下企業工業智能化轉型以及數據治理過程中面臨的最大挑戰。 為了切實解決當下企業推進工業智能化過程中面臨的存儲數據整合問題，IBM聯合e-works經過深入調查和研究，正式發布了《電子與機械行業存儲應用態勢調研報告》。 報告選取了電子信息制造業、機械裝備制造業這2大工業互聯網應用較為深入、工業智能化需求較為迫切的典型行業，全面分析了當下企業生產過程中的存儲應用現狀、需求、面臨的問題以及應對策略，以幫助企業更好地規劃并構建面向工業智能化時代的生產智能化存儲體系構建，更好地使用數據，并為工業智能化轉型升級賦能。

1、企業數據存儲應用現狀：數據利用效率低，無法支撐工業智能化應用

電子信息制造業的產品類型空前豐富、產品升級換代較快，由此也帶來靈活化、柔性化的生產制造需求；此外隨著人口紅利消退，人力成本上漲，以及降本增效、環保、產品品質提升等需求的驅動，也帶來自動化、智能化水平的提升，工業數據的快速增長。因此，如何更好存儲管理和使用數據，為生產制造全流程服務，進一步實現提質、增效和降本，是當下電子信息制造企業重點關注的問題。 機械裝備制造業則以“多品種、小批量”為生產制造特點，而復雜的工業環境、繁復的通訊協議、開放的生產設備使得生產過程變得異常復雜。此外，工業互聯網在機械裝備行業的快速落地，使得企業對生產過程數據有著全面的采集需求，對存儲系統的性能提出了更高的性能要求。

圖1 電子行業數據存儲應用現狀

圖2 機械行業數據存儲應用現狀 然而，報告數據顯示，有70.6%的電子信息制造業企業以及61.6%的機械裝備制造業企業，均表示“數據利用效率低，無法支撐工業智能化應用”。這表明，無論是在電子信息制造業，還是在機械裝備制造業，都面臨著“工業智能化需求迫切而數據利用率低”的主要矛盾。 此外，報告也指出，電子信息制造業企業以及機械裝備制造業企業也還面臨著嚴重的數據孤島、缺乏異構存儲系統整合手段以及容災備份功能有限，數據安全難以保障等問題。但較之電子信息制造業，機械裝備制造業對業務數據孤島、容災備份不全帶來的數據安全問題關注度更高。

2、企業生產智能化存儲應用需求：打造高效統一的數據管理平臺

隨著物聯網、云計算、大數據以及人工智能等新興技術與傳統工業生產場景的深度融合，工業數據量也出現極速增長，使得打造高效統一的數據管理平臺也成為企業的共性需求。報告數據顯示，受訪企業中，有高達85.3%的電子信息制造企業以及高達87.2%的機械裝備制造企業都關注打造高效統一的數據管理平臺。

此外，不斷增長的數據存儲需求，以更高性能支持AI應用需求等，也是企業的主要關注點。其中，有57.4%的電子信息制造企業以及41.9%的機械裝備制造企業關注不斷增長的數據存儲需求；有45.6%的電子信息制造企業以及30.2%的機械裝備制造企業關注不斷增長的數據存儲需求。 報告還分別分析了電子信息制造業以及機械裝備制造業所關注的生產智能化場景、數據存儲解決方案以及數據存儲技術功能。

圖3 電子行業關注的數據存儲技術功能 電子信息制造業最關注的生產智能化場景依次為，生產過程可視化（70.6%）、智能產品檢測（55.9%）、智能決策（54.4%）、預測性維護（52.9%）、智能物流（38.2%）。最關注的數據存儲解決方案，依次為以最低成本為傳統工作負載提供集成的存儲方案（32.4%），對現有數據中心的存儲進行優化改進，提高存儲效率、架構、可用性等方案（23.5%），可提供塊存儲、文件存儲的高擴展性、高性能的存儲整合方案（17.6%），最高性能完整集成的虛擬化解決方案（16.2%），應對AI、大數據等新型負載的解決方案（16.2%）。 最關注的數據存儲技術功能依次為支持多云和混合云環境（55.9%）、數據容災與備份（52.9%）、智能存儲（42.6%）、異構存儲系統整合（35.3%）、具有超高吞吐量（35.3%）、自動分級存儲（33.8%）、多云環境下存儲整合與遷移（29.4%）、存儲虛擬化（16.2%）、軟件定義存儲（8.8%）。

圖4 機械行業關注的數據存儲技術功能 機械裝備制造業最關注的生產智能化場景依次為，生產過程可視化（75.6%）、智能產品檢測（47.7%）、智能物流（44.2%）、智能決策（41.9%）、預測性維護（41.9%）。最關注的數據存儲解決方案，依次為以最低成本為傳統工作負載提供集成的存儲方案（36.0%），可提供塊存儲、文件存儲的高擴展性、高性能的存儲整合方案（22.1%），對現有數據中心的存儲進行優化改進，提高存儲效率、架構、可用性等方案（19.8%），最高性能完整集成的虛擬化解決方案（11.6%），應對AI、大數據等新型負載的解決方案（10.5%）。最關注的數據存儲技術功能依次為支持多云和混合云環境（58.1%）、數據容災與備份（43.0%）、異構存儲系統整合（34.9%）、具有超高吞吐量（34.9%）、存儲虛擬化（32.6%）、智能存儲（30.2%）、自動分級存儲（30.2%）、多云環境下存儲整合與遷移（27.9%）、軟件定義存儲（14.0%）。

3、IBM存儲解決方案，支撐生產智能化轉型

面對企業打造高效統一數據存儲管理平臺的業務需求，以及基于平臺實現AI應用場景的創新開發需求，無論是從哪個需求層面看，企業都需要重新規劃現有的數據存儲管理體系。面對企業急迫的需求，IBM正在通過重新定義基礎設施，幫助企業打造多云、開放、安全、智能的存儲基礎設施。 作為全球領先的存儲產品與解決方案提供商，IBM擁有豐富的存儲產品與解決方案組合。比如，在彈性與現代數據保護方面，可提供IBM Spectrum Protect（數據保護和災難恢復）、IBM Spectrum Protect Plus（虛擬環境的數據保護）、數據保護和長期留存的磁帶存儲等產品與技術方案，確保企業珍貴數據資產安全，并滿足業務永續、合規等嚴格要求。 針對混合多云存儲需求，提供IBM Spectrum Virtualize/SVC（異構存儲虛擬化產品）、IBM FlashSystem 9200/9200R（高性能閃存極致加速關鍵應用）、IBM Flash System 7000/5100/5000（高性價比全閃存儲）以及專為核心業務設計的企業級主機存儲，化繁為簡，讓企業數據可以在云上云下自由移動，而且安全易管理。 面向日趨復雜的大規模的數據分析、機器學習、人工智能、認知計算等應用需求和場景，IBM專門推出了AI與大數據存儲解決方案，其中，IBM Spectrum Scale/ESS管理大規模非結構化數據的高性能方案，可實現非結構化數據管理和高速數據訪問，支持多站點、全局統一命名，容災等功能，更輕松、智能地實現對大規模數據的并行訪問和管理，從而應對 AI、大數據等新型負載帶來的挑戰。 IBM Cloud ObjectiveStorage可擴展、靈活且簡單的對象存儲，具備單副本多活、全球數據共享等強大功能，能夠幫助全球性企業解決非結構化數據難題；它可以小規模起步，無限擴展。它安全、易管理，可降低企業 IT 總體擁有成本（TCO）。IBMSpectrum Discover開放的元數據管理軟件，針對大規模非結構化數據提供一流的數據洞察力，可幫助企業提高大規模分析的速度、改善存儲經濟效益并減緩風險，實現競爭優勢并加快關鍵研究的進展。

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