数据全球化

企业面临着诸多挑战，比如存储系统分散零碎，以及来自不同测量技术和人工操作流程的不一致的数据格式问题。局部性的知识空白和分散的数据管理造成了溯源性问题和监管合规性挑战，从而影响了高质量数据的有效利用，降低了效率。此外，缺乏及时的质量问题提醒和可靠的预警机制，进一步突出了制定协调一致的数据管理战略的必要性。

数据洪流仍在上涨

持续的数字化趋势使得数据超载愈演愈烈：为了节省时间、降低成本和减少二氧化碳排放，制造商正在越来越多地将质量保证环节虚拟化。例如，他们使用数字孪生来模拟安装过程，替代像主夹具这样昂贵的物理检测方法。但这些数据都储存在哪里呢？能否合并？每份报告都长达50-100页，如何才能快速找到答案？

解决方案：实施全球数据池

为了在整个生产过程中跟踪产品和相关测量数据，企业需要一个在全球各地收集相关质量数据的整体系统，通过预编程评估，第一时间发现当前的痛点。这就需要一个复杂的数据概念。听起来似乎很费力，但只要有合适的软件解决方案，就完全可行。