隨著智慧製造(Smart Manufacturing)成為製造業轉型升級的核心驅動力,以 PCB(印刷電路板)為代表的電子組裝業正經歷深刻的數位變革。在高精度生產環境中,AOI(自動光學檢測)、X-ray(X光檢查)、SPI(錫膏檢測)及 CCD 等機器視覺設備的廣泛應用,雖然大幅提升了產品良率,卻也產生了海量的檢測影像、系統日誌(Logs)與製程參數。
產業背景與核心挑戰
以全球頂尖 PCB 製造商為例,在 FPC(軟性電路板) 的製程中,從來料檢驗(IQC)、SMT 貼裝、電性測試(ICT/FCT)到可靠度實驗,皆佈署了大量的 AI 視覺檢測系統。這些設備以 0.01mm 的精度即時識別缺陷,隨之而來的是數百億筆、總量達數十 PB 的資料資產。
根據 Apple、Tesla 等全球一線客戶的品質合規要求,相關資料需保存 6 個月至 15 年不等,以確保全生命週期的品質回溯(Traceability)。然而,企業在管理這些「資料巨獸」時,正面臨以下嚴峻挑戰:
- 資料孤島(Data Silos):檢測資料分散在不同廠區與機台,缺乏統一匯整平台,導致品質追溯時需跨部門、跨園區手動檢索。
- 儲存成本失控:海量高解析度圖檔造成儲存硬體成本極高,傳統儲存架構難以兼顧效能與經濟性。
- 合規性風險:汽車電子等高階領域(如 IATF 16949 體系)要求資料長期保存且不可篡改,手動管理難以滿足法規遵循。
Dataram IDM:建構 PCB 業檢測資料統一管理平台
針對上述難題,Dataram IDM(檢測資料管理系統) 透過從資料採集、儲存、管理到應用的全生命週期重構,為企業打造一站式的質檢資料管理體系:
1. 資料集中控管與消除孤島
將分散在各產線、各品牌機台的檢測資料統一匯整至 IDM 平台,實現集團級的資料資產集中化管理,從根源消除資訊不對稱。
2. 秒級精準檢索引擎
基於高效的分散式架構,IDM 支援透過日期、機台編號、序號(SN) 等自定義標籤進行多維度檢索。原本需耗時數天的品質追溯流程,現在僅需秒級即可完成精準定位。
3. 高效率影像無損壓縮
採用專為工業檢測影像開發的 AI 智慧壓縮演算法,針對 AOI 與 X-ray 圖檔特徵進行智慧分塊優化。在確保影像細節完全無損的前提下,壓縮節省最高可達 90% 以上,大幅緩解儲存空間壓力。
4. 自動化冷熱資料分層管理
根據資料存取頻率(Access Frequency),IDM 會自動將「熱、溫、冷」數據進行分層儲存。結合磁帶庫(Tape Library)歸檔技術,實現全生命週期管理,整體 TCO(總擁有成本)可降低 65% 以上。
5. 高標合規與資安保障
建立完善的備份與異地備援(DR)體系,確保資料可安全保存 15 年以上,完全符合 IATF 16949 及客戶端的嚴苛審核標準。
(本文由 PR Newswire 授權轉載;首圖來源:Created by Freepik)






