一、行業背景與數字化轉型趨勢

1.1 鋼鐵行業發展現狀與挑戰

鋼鐵行業(ye)作為(wei)(wei)國民(min)經(jing)濟的支(zhi)柱產(chan)業(ye)，正面(mian)臨產(chan)能過剩、環保壓力(li)和質(zhi)量(liang)(liang)提升(sheng)等多重挑戰，迫切需要借(jie)助(zhu)智(zhi)能制造實現(xian)高(gao)(gao)效、綠(lv)色、安全(quan)的生產(chan)。2025 年的鋼鐵行業(ye)展現(xian)出鮮明的發展趨勢(shi)，智(zhi)能化和綠(lv)色化成(cheng)為(wei)(wei)推動其轉型升(sheng)級的關鍵力(li)量(liang)(liang)。當前，全(quan)球制造業(ye)正在經(jing)歷第四(si)次工(gong)業(ye)革(ge)命的深刻變革(ge)，數字技術(shu)逐(zhu)步成(cheng)為(wei)(wei)大國博弈的戰場。隨著我國進入后(hou)工(gong)業(ye)化時代，鋼鐵行業(ye)呈現(xian) “三(san)高(gao)(gao)三(san)低(di)(di)”（高(gao)(gao)產(chan)量(liang)(liang)、高(gao)(gao)成(cheng)本、高(gao)(gao)庫存、低(di)(di)需求、低(di)(di)價(jia)格、低(di)(di)效益）運行態勢(shi)，只有加大創新力(li)度、融合(he)數字技術(shu)，才能走好轉型道(dao)路(lu)、突破生存困局。

在國家(jia) “雙碳” 戰(zhan)(zhan)略以及推(tui)動制造(zao)(zao)業智能化、數(shu)(shu)字化轉型的(de)(de)(de)(de)政策(ce)背景下，鋼鐵企業面臨數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)規模日益龐大的(de)(de)(de)(de)挑戰(zhan)(zhan)。特鋼領域每(mei)(mei)日會產(chan)生數(shu)(shu)億條海量時序數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，傳統(tong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)庫存儲效率低、查(cha)詢速度慢、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)處理成(cheng)本高等問題逐漸(jian)凸顯，對(dui)生產(chan)效率和決(jue)策(ce)及時性造(zao)(zao)成(cheng)影響。同時，在鋼鐵生產(chan)過程(cheng)中，為了精(jing)準捕捉生產(chan)過程(cheng)中每(mei)(mei)一(yi)個細微變(bian)化和關(guan)鍵參數(shu)(shu)，數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)采(cai)集(ji)頻(pin)率需(xu)達(da)到(dao) 50 毫秒(miao)以內，如此高頻(pin)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)采(cai)集(ji)需(xu)求(qiu)，對(dui)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)平臺的(de)(de)(de)(de)寫(xie)入速度和查(cha)詢效率構(gou)成(cheng)了巨大的(de)(de)(de)(de)挑戰(zhan)(zhan)。

1.2 鋼鐵行業數字化轉型的主要方向

鋼鐵行業數字化轉(zhuan)型(xing)已成(cheng)為高(gao)質量(liang)發展的(de)核心(xin)路徑。從 2025 年的(de)發展趨勢來看，鋼鐵行業正在向以下幾個方(fang)向加速轉(zhuan)型(xing)：

“AI + 鋼鐵” 深度融合成(cheng)為(wei)中國(guo)鋼鐵(tie)未來(lai)降本、提質、增效的有效競爭力。全行業(ye)更加積極主動(dong)擁抱數字化浪潮，將 “AI + 鋼鐵(tie)” 轉化為(wei)發展(zhan)新動(dong)能，實(shi)現鋼鐵(tie)行業(ye)全要(yao)素升級。中國(guo)寶(bao)武(wu)旗下寶(bao)鋼股份制(zhi)定以(yi) “AI+” 為(wei)標志的新一輪數智(zhi)化轉型戰略，啟(qi)動(dong) “全領域、全體系(xi)、全場景(jing)” 行動(dong)方案，未來(lai) 3 年內(nei)，打造 1000 個以(yi)上的 AI 賦能應(ying)用場景(jing)。

智能制造與工業互聯網平臺建設成為行業(ye)共(gong)識。工(gong)業(ye)互聯網(wang)平臺將(jiang)連(lian)接鋼鐵(tie)生產(chan)的(de)(de)(de)各個環節，實(shi)現數(shu)據的(de)(de)(de)實(shi)時共(gong)享(xiang)和(he)協同創新，推動鋼鐵(tie)行業(ye)的(de)(de)(de)數(shu)字化(hua)轉型和(he)智能化(hua)升級。越來越多的(de)(de)(de)鋼鐵(tie)企業(ye)建(jian)設了智能集(ji)控中心(xin)，借助先(xian)進的(de)(de)(de)技術手段，實(shi)現了對生產(chan)過程每一個環節的(de)(de)(de)數(shu)據實(shi)時監控與(yu)反(fan)饋。

綠色低碳轉型成為行(xing)業發(fa)展的必(bi)然選擇。通(tong)過(guo) AI 算法對(dui)工(gong)藝參(can)數(shu)進行(xing)深入分析，能夠智能規劃(hua)冷(leng)卻路徑，自動(dong)分配探傷任(ren)務(wu)，這一(yi)系列智能化(hua)操作不僅大幅提高(gao)了生產效(xiao)率，使產品質量(liang)更(geng)有保障，還顯著降(jiang)低(di)了人力成本，讓(rang)鋼(gang)鐵(tie)生產變得更(geng)加(jia)高(gao)效(xiao)、精準。中(zhong)信泰富特鋼(gang)集團旗(qi)下(xia)的興澄特鋼(gang) “燈塔工(gong)廠” 的全新數(shu)字化(hua)生產模式改(gai)變了以往點對(dui)點的節(jie)能降(jiang)耗模式，通(tong)過(guo)行(xing)業能源(yuan)流數(shu)字化(hua)實(shi)現煤氣、蒸汽(qi)動(dong)態(tai)平衡，水(shui)電風氣各環(huan)節(jie)設備可以在高(gao)負荷和空負荷狀態(tai)下(xia)自動(dong)切換，大幅降(jiang)低(di)各環(huan)節(jie)的能量(liang)消(xiao)耗，使噸(dun)鋼(gang)能耗下(xia)降(jiang) 15%~20%、耗水(shui)量(liang)降(jiang)低(di) 30%。

1.3 數字化轉型對鋼鐵企業的價值

鋼鐵(tie)行(xing)業數字化(hua)轉型已經取(qu)得(de)了顯著成效。截(jie)至 2025 年，全行(xing)業更加積(ji)極主動擁(yong)抱數字化(hua)浪潮，將(jiang) “AI + 鋼鐵(tie)” 轉化(hua)為發展新動能，實現鋼鐵(tie)行(xing)業全要素升級。具體價值體現在以(yi)下幾個方面：

提升生產效率與產品質量：通過 AI 算法對工藝參(can)數進(jin)行深(shen)入分析，能(neng)(neng)夠智(zhi)能(neng)(neng)規劃冷卻路徑，自(zi)動分配探(tan)傷任務(wu)，大幅提(ti)高了生產(chan)效(xiao)率(lv)，使產(chan)品(pin)質(zhi)量更有保障。首鋼(gang)股份冷軋公(gong)司(si)部署 67 個(ge)(ge)工業 4.0 數字化應用案(an)例，其中 61% 運用了人工智(zhi)能(neng)(neng)，提(ti)高了端(duan)到端(duan)過程控制(zhi)(zhi)精(jing)度，消除了制(zhi)(zhi)約關鍵質(zhi)量和產(chan)能(neng)(neng)提(ti)升的瓶頸，解決了客(ke)戶面臨(lin)的質(zhi)量難題，生產(chan)線效(xiao)率(lv)提(ti)高 21.2 個(ge)(ge)百(bai)分點(dian)，產(chan)品(pin)缺陷(xian)率(lv)下降(jiang) 35 個(ge)(ge)百(bai)分點(dian)，高端(duan)產(chan)品(pin)銷售額增(zeng)長(chang) 36 個(ge)(ge)百(bai)分點(dian)，客(ke)戶投訴(su)率(lv)減少 55 個(ge)(ge)百(bai)分點(dian)。

降低成本與能耗：興澄特鋼通過數字(zi)化生(sheng)產模式改變了以往點(dian)對點(dian)的(de)節能(neng)降耗模式，使噸(dun)鋼能(neng)耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。山東鋼鐵的(de)全國(guo)冠軍(jun)爐靠智慧冶煉系統 12 分鐘自動(dong)出鋼，能(neng)耗降低 15%，每噸(dun)鋼還能(neng)賺(zhuan) 30 公斤的(de)煤(mei)。

優化決策與管理：通(tong)過數(shu)字(zi)化轉(zhuan)(zhuan)型(xing)(xing)，鋼(gang)鐵(tie)企(qi)(qi)業(ye)實現了從傳統經驗決策(ce)(ce)向(xiang)數(shu)據驅動決策(ce)(ce)的(de)轉(zhuan)(zhuan)變(bian)。數(shu)字(zi)化技術正(zheng)在重塑(su)鋼(gang)鐵(tie)生產的(de)全流程(cheng)，通(tong)過行業(ye)數(shu)字(zi)化轉(zhuan)(zhuan)型(xing)(xing)評估體系的(de)實施，能夠切實幫助企(qi)(qi)業(ye)找到(dao)轉(zhuan)(zhuan)型(xing)(xing)過程(cheng)中存在的(de)堵點(dian)、痛點(dian)和(he)難點(dian)，進而借助智能制造聯盟(meng)和(he)數(shu)字(zi)化轉(zhuan)(zhuan)型(xing)(xing)推(tui)進中心等(deng)平臺做好規劃(hua)，分步有序(xu)組織落(luo)地(di)實施。

增強行業競爭力：”隨著鋼(gang)(gang)鐵行業同質化(hua)(hua)競爭(zheng)速度(du)加(jia)快(kuai)，產品差異越(yue)來越(yue)小(xiao)，未來鋼(gang)(gang)鐵企業之(zhi)間(jian)的競爭(zheng)，主(zhu)要取決于在(zai)數字化(hua)(hua)轉型、智(zhi)能化(hua)(hua)應(ying)用(yong)上(shang)面(mian)能否領(ling)先(xian)對手。” 寶(bao)鋼(gang)(gang)股份總經理劉寶(bao)軍表示(shi)。中國(guo)鋼(gang)(gang)鐵在(zai)數字化(hua)(hua)強大實力的支持下，必將成為(wei)世界鋼(gang)(gang)鐵的引領(ling)者(zhe)(zhe)、創造者(zhe)(zhe)。

二、鋼鐵行業數據管理痛點與需求分析

2.1 鋼鐵生產過程中的數據特點

鋼鐵行(xing)業作為(wei)典型的(de)流程工(gong)業，其生產(chan)過程中(zhong)產(chan)生的(de)數據具有以下(xia)顯著特點：

數據規模龐大：鋼鐵生(sheng)(sheng)(sheng)產數(shu)據規(gui)模龐大、實時性(xing)要求(qiu)極高，采(cai)集(ji)頻率(lv)往(wang)往(wang)達到 100ms 甚至(zhi)更(geng)快(kuai)。在煉鋼生(sheng)(sheng)(sheng)產過程(cheng)中，每日會產生(sheng)(sheng)(sheng)數(shu)億條海量時序數(shu)據。尤其是(shi)在鍛(duan)造、軋(ya)鋼等關鍵生(sheng)(sheng)(sheng)產環節中，為了精(jing)準(zhun)捕捉生(sheng)(sheng)(sheng)產過程(cheng)中每一個細微(wei)變化和關鍵參數(shu)，數(shu)據采(cai)集(ji)頻率(lv)需達到 50 毫秒以內。

時序性強：鋼(gang)鐵生(sheng)產過程中(zhong)的(de)各種參(can)數(shu)，如溫(wen)度、壓力、流量等，都是隨時(shi)(shi)間(jian)變化的(de)時(shi)(shi)序(xu)數(shu)據，這些數(shu)據具有(you)(you)明顯(xian)的(de)時(shi)(shi)間(jian)序(xu)列(lie)特征。行(xing)(xing)車記錄(lu)、行(xing)(xing)船記錄(lu)都是時(shi)(shi)序(xu)數(shu)據，天然帶(dai)有(you)(you)時(shi)(shi)間(jian)戳，這些時(shi)(shi)序(xu)數(shu)據到(dao)達服務器時(shi)(shi)都是有(you)(you)序(xu)遞(di)增的(de)，且時(shi)(shi)序(xu)數(shu)據的(de)特點是流量平穩卻非常巨大。

多源異構：鋼鐵企業的數據(ju)來源(yuan)(yuan)多(duo)樣，包括 PLC、DCS、SCADA 系統、智能(neng)儀表(biao)、傳感器等，這些數據(ju)源(yuan)(yuan)產(chan)生的數據(ju)格式(shi)和協議各不(bu)相同，形成(cheng)了多(duo)源(yuan)(yuan)異構(gou)的數據(ju)環(huan)境。

價值密度不均：鋼鐵生(sheng)(sheng)產數據(ju)中，不同(tong)時間段的數據(ju)價值(zhi)(zhi)不同(tong)，近(jin)期(qi)數據(ju)對實時監(jian)控和調整生(sheng)(sheng)產過程具有(you)較高價值(zhi)(zhi)，而歷史數據(ju)則(ze)主要用于分析和優化生(sheng)(sheng)產工藝。

高實時性要求：鋼(gang)鐵生產是連續(xu)的(de)過程(cheng)(cheng)，對數據(ju)的(de)實(shi)時(shi)(shi)(shi)性要求極高。例如，在煉(lian)鋼(gang)過程(cheng)(cheng)中，需要實(shi)時(shi)(shi)(shi)監(jian)控鋼(gang)水溫度、成分(fen)等(deng)參(can)數，及時(shi)(shi)(shi)調(diao)整工藝參(can)數，確保產品質量。

2.2 傳統數據管理方案的局限性

面對鋼鐵(tie)行(xing)業(ye)的數據(ju)特點和管(guan)理(li)需求，傳統(tong)數據(ju)管(guan)理(li)方案存在(zai)以下局限性(xing)：

性能與擴展性不足：傳統關系型數(shu)(shu)據(ju)(ju)庫在分(fen)布(bu)式(shi)環境中(zhong)性(xing)能與擴展(zhan)性(xing)不足，處理(li)海(hai)量(liang)時(shi)序數(shu)(shu)據(ju)(ju)讀寫效率低(di)。數(shu)(shu)據(ju)(ju)量(liang)越大，查詢越慢(man)，分(fen)布(bu)式(shi)環境中(zhong)的性(xing)能和(he)擴展(zhan)性(xing)有限，不專為時(shi)序數(shu)(shu)據(ju)(ju)優化，海(hai)量(liang)時(shi)序數(shu)(shu)據(ju)(ju)讀寫性(xing)能低(di)。

架構封閉且缺乏分布式擴展能力：工業實時庫依賴(lai)(lai)特定系統，架構封閉且缺乏分(fen)布式擴展能(neng)(neng)力，大多(duo)依賴(lai)(lai)特定系統，限(xian)制(zhi)了跨(kua)平臺能(neng)(neng)力，系統封閉，限(xian)制(zhi)了集(ji)成與共享。

處理實時性差：Hadoop 組(zu)件(jian)臃腫、運維成(cheng)本高，分布式處理效率有(you)限；NoSQL 計算實時性差、資源消(xiao)耗大，均無法(fa)滿足(zu)新型鋼(gang)鐵(tie)生(sheng)產系統需求。

分析能力有限：傳統方(fang)案更側重實時監控(kong)和(he)控(kong)制，分(fen)析能(neng)力有限，無法(fa)滿足對海(hai)量數據進行深度分(fen)析和(he)挖掘的需求(qiu)。

成本高昂：傳統數據管理方案需要大量(liang)的(de)硬件投資和運維成本(ben)。例(li)如，在首自信的(de)案例(li)中，原本(ben)需要 10 臺服務器的(de)業務，使用(yong)傳統方案成本(ben)高(gao)昂。

數據孤島嚴重：鋼鐵企(qi)業(ye)內部存在多個獨立(li)的信息(xi)系(xi)統，如(ru) ERP、MES、LIMS 等，這些系(xi)統之間數(shu)據不互通，形成了嚴重(zhong)的數(shu)據孤島，阻礙(ai)了數(shu)據的共享(xiang)和綜合利用。

2.3 鋼鐵行業對數據管理平臺的核心需求

針對(dui)上述痛點，鋼(gang)鐵行業對(dui)數據管(guan)理平臺(tai)提出(chu)了以(yi)下核心需求：

高性能讀寫能力：能夠(gou)處(chu)理(li)高(gao)頻采集的(de)數據(ju)，滿足(zu)鋼鐵生產過程(cheng)中(zhong)的(de)實時(shi)監控和(he)控制需求。平臺需要具備高(gao)并發寫入和(he)快速查詢能力，以應對鋼鐵生產過程(cheng)中(zhong)產生的(de)海(hai)量時(shi)序數據(ju)。

高效存儲與壓縮：由于鋼鐵生產數據量大，如果依賴傳統工業實時數據庫，往往在(zai)結構(gou)化存儲和壓(ya)縮方面存在(zai)瓶頸，導致高(gao)昂的成(cheng)(cheng)本(ben)。因此(ci)需要一款壓(ya)縮率高(gao)、能顯著(zhu)降低存儲開銷的數據庫產品，才可(ke)能實現可(ke)持續(xu)的規模化數據管(guan)理(li)，降低成(cheng)(cheng)本(ben)。

智能化分析能力：平臺需(xu)要具(ju)備(bei)強(qiang)大的數據分析能力，能夠(gou)對(dui)海量歷史數據進行挖掘和分析，發現(xian)潛在的優(you)化點，支(zhi)持生產決策(ce)和工藝優(you)化。

分布式擴展能力：隨著鋼鐵企業數字化轉型的(de)深入，數據量將持續增長，平臺需要具備良好的(de)分(fen)布(bu)式擴(kuo)(kuo)展能力，能夠根據數據量的(de)增長靈活擴(kuo)(kuo)展存儲和(he)計算資源。

易用性與運維便捷：系(xi)統不僅要(yao)性(xing)(xing)能卓越，還需易用、穩(wen)(wen)定。理想的平臺(tai)應具(ju)備安裝部署(shu)簡便、后期運(yun)維成本低、開發(fa)友好，支持(chi)多語言與(yu)多工具(ju)集成，并在穩(wen)(wen)定性(xing)(xing)上(shang)表現可靠，確保長(chang)期運(yun)行的安全性(xing)(xing)和(he)連續性(xing)(xing)。

開放兼容性：平臺(tai)需要支持(chi)多(duo)種數(shu)(shu)(shu)據(ju)源的接入，能夠與現有系(xi)統無縫集成，打(da)破數(shu)(shu)(shu)據(ju)孤島(dao)，實(shi)現數(shu)(shu)(shu)據(ju)的統一管理和共享。

三、TDengine：鋼鐵行業數字化轉型的理想數據平臺

3.1 TDengine 產品概述與技術架構

TDengine 是一款專為物聯網、工業互聯網等場景設計并優化的大數據平臺，其核心模塊是高性能、集群開源、云原生、極簡的時序數據庫。它能(neng)安全高(gao)(gao)效地(di)將大量設(she)備每天(tian)產(chan)生的高(gao)(gao)達 TB 甚至 PB 級的數據進(jin)行匯聚、存儲、分析(xi)和(he)分發(fa)，并提供 AI 智(zhi)能(neng)體對(dui)數據進(jin)行預(yu)測(ce)與異常檢測(ce)，提供實時的商業洞察。

技術架構：

TDengine 采(cai)用了分(fen)布式(shi)、云原生的(de)架構設計，主(zhu)要(yao)由以(yi)下幾個核心組件(jian)構成：

1. 存儲引擎：專為時序數據設計的存儲引擎，采用列式存儲與兩級壓縮技術，大幅提升了數據的寫入和查詢速度，同時也大幅提高了數據壓縮率。
2. 查詢引擎：支持標準 SQL 和豐富的時序函數，內置高性能流式計算引擎，具備毫秒級的數據處理和實時分析能力。
3. 集群管理：支持分布式部署和水平擴展，能夠穩定支撐上億級數據采集點與高基數場景，輕松應對工業、能源、車聯網等大規模部署需求。
4. 數據訂閱：提供靈活的數據訂閱機制，支持將數據實時分發給不同的應用系統，實現數據的安全共享。
5. AI 智能體：內置時序數據分析 AI 智能體 TDgpt，一條 SQL 即可完成預測、異常檢測、數據補全和分類等操作，底層基于機器學習算法和時序數據大模型。

3.2 TDengine 的核心技術優勢

TDengine 專(zhuan)為(wei)時序數據(ju)優(you)化(hua)，具備(bei)以下核心技術優(you)勢：

10 倍以上的讀寫性能提升：

TDengine 設計了(le)新穎的(de)存儲(chu)引擎，大幅(fu)提升了(le)數據的(de)寫入(ru)和查(cha)詢速度。相(xiang)對通用數據庫，讀(du)、寫、數據壓縮性能至少高十(shi)倍以上(shang)；TSBS 基準(zhun)測試結果顯(xian)示(shi)，相(xiang)對于(yu) TimescaleDB、InfluxDB，性能也是遠(yuan)超(chao)。在三(san)節點(dian)三(san)副本架構(gou)下，持(chi)續寫入(ru)性能突破 550 萬(wan)點(dian)每(mei)秒，面對高并發(fa)、多場(chang)景混合讀(du)寫任務仍能保持(chi)低(di)延遲響應。單核每(mei)秒就能處理至少 2 萬(wan)次請求(qiu)，插(cha)入(ru)數百萬(wan)個(ge)數據點(dian)，讀(du)出(chu)一千(qian)萬(wan)以上(shang)數據點(dian)，比現有通用數據庫快(kuai)了(le)十(shi)倍以上(shang)。

不到 1/10 的存儲成本：

TDengine 提供多種壓縮(suo)(suo)(suo)算法，壓縮(suo)(suo)(suo)比業(ye)界領先(xian)，能將數據(ju)集壓縮(suo)(suo)(suo)至(zhi)原始大小的 1/10。采用列式(shi)存(cun)儲與兩(liang)級(ji)壓縮(suo)(suo)(suo)，壓縮(suo)(suo)(suo)率(lv)高 10 倍以上(shang)，結合多級(ji)存(cun)儲策(ce)略降低成本。例如，在首自(zi)信項目中(zhong)，TDengine 實現了(le)高達 10% 的存(cun)儲空間壓縮(suo)(suo)(suo)率(lv)。在中(zhong)冶京誠的案例中(zhong)，其中(zhong)一個超級(ji)表 mot 存(cun)儲數據(ju)量接(jie)近 400 億條，壓縮(suo)(suo)(suo)率(lv)為 10%，占據(ju)空間大小為 272GB，其他超級(ji)表（ritmodel、pv）壓縮(suo)(suo)(suo)率(lv)能達到 2%、3% 左右。

極簡的系統架構：

TDengine 將數據庫(ku)、消息隊列、緩(huan)存、流式計算等功能融合一起(qi)，應(ying)用無(wu)需再集成(cheng)(cheng) Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS 等軟件，大幅(fu)降低(di)應(ying)用開發和(he)維護的復(fu)雜(za)度成(cheng)(cheng)本。架構簡潔，一套(tao)軟件即(ji)可完成(cheng)(cheng)數據接入(ru)、存儲、加工與能力輸出，降低(di)維護成(cheng)(cheng)本。

強大的水平擴展能力：

TDengine 原生支(zhi)持(chi)(chi)水(shui)平(ping)擴展(zhan)，可穩(wen)定支(zhi)撐上億(yi)(yi)級數(shu)(shu)據采集(ji)點(dian)(dian)與(yu)高基數(shu)(shu)場景。支(zhi)持(chi)(chi) 10 億(yi)(yi)級測(ce)點(dian)(dian)的水(shui)平(ping)擴展(zhan)，原生支(zhi)持(chi)(chi)水(shui)平(ping)擴展(zhan)，可穩(wen)定支(zhi)撐上億(yi)(yi)級數(shu)(shu)據采集(ji)點(dian)(dian)與(yu)高基數(shu)(shu)場景，輕松應對工(gong)業、能源(yuan)、車聯網(wang)等大(da)規模部署需求(qiu)。

智能分析能力：

TDengine 支持標(biao)準(zhun) SQL 和(he)豐富的時(shi)序(xu)函(han)數(shu)，內(nei)置高(gao)性能流(liu)式計算(suan)引擎，具備毫秒級的數(shu)據(ju)(ju)處(chu)理和(he)實(shi)時(shi)分析能力。內(nei)置的時(shi)序(xu)數(shu)據(ju)(ju)分析 AI 智能體 TDgpt，一條 SQL 即可完(wan)成預測(ce)(ce)、異常檢測(ce)(ce)、數(shu)據(ju)(ju)補(bu)全和(he)分類等操(cao)作。

開放的生態系統：

TDengine 不僅(jin)核心代(dai)碼開源，支(zhi)(zhi)持標(biao)(biao)準(zhun)(zhun) SQL 查詢(xun)，還提供標(biao)(biao)準(zhun)(zhun)化(hua)接(jie)口，可以(yi)通過 ODBC、JDBC 及(ji)各種編程語(yu)言連接(jie)器(qi)集成可視化(hua)、AI/BI 工具。支(zhi)(zhi)持多種數據(ju)源零代(dai)碼匯聚(ju)，兼(jian)容邊云協同；提供 SQL 擴展與(yu)(yu)實時(shi)流式計算，支(zhi)(zhi)持嵌套查詢(xun)與(yu)(yu)自定(ding)義函數，分析能力(li)強大。

3.3 TDengine 與傳統方案的性能對比

通過與傳統數據管理方案的對(dui)比，TDengine 在鋼鐵行業(ye)數據管理場景中展現出明顯優勢：

寫入性能對比：

在(zai)鋼鐵(tie)行(xing)(xing)業高頻數據(ju)采集場景下，TDengine 的寫(xie)入性能遠超傳統方案(an)。例(li)如(ru)，在(zai)首自信(xin)項目中(zhong)，TDengine 實現了每(mei)秒(miao) 25 萬(wan)條數據(ju)的高并發寫(xie)入。而在(zai)中(zhong)核運行(xing)(xing)院(yuan)與中(zhong)國信(xin)通(tong)院(yuan)聯合組織(zhi)的權威測試中(zhong)，TDengine 在(zai)三節點三副本架構下，持(chi)續(xu)寫(xie)入性能突破(po) 550 萬(wan)點每(mei)秒(miao)。相(xiang)比(bi)之下，傳統關系型數據(ju)庫和工業實時庫的寫(xie)入性能通(tong)常在(zai)幾千到幾萬(wan)條每(mei)秒(miao)，無法滿足鋼鐵(tie)行(xing)(xing)業高頻數據(ju)采集的需求。

查詢性能對比：

TDengine 的查(cha)(cha)詢(xun)(xun)(xun)性能同樣(yang)表現優異。在(zai)首(shou)自信項目中，TDengine 實現了毫(hao)秒級高性能查(cha)(cha)詢(xun)(xun)(xun)，復雜(za)查(cha)(cha)詢(xun)(xun)(xun)時(shi)間(jian) 1 秒以內(nei)（如多(duo)條(tiao)件(jian)設備(bei)數(shu)據檢索）。而傳(chuan)統方案在(zai)處理復雜(za)查(cha)(cha)詢(xun)(xun)(xun)時(shi)，尤(you)其是涉及大量歷史數(shu)據的查(cha)(cha)詢(xun)(xun)(xun)，響(xiang)應時(shi)間(jian)往往在(zai)秒級甚至分鐘級，無法滿足實時(shi)分析和決策的需求。

壓縮率對比：

在存(cun)(cun)儲壓縮(suo)(suo)方(fang)面，TDengine 的(de)表現尤為(wei)突出。TSBS 基準測(ce)試結果(guo)顯示，InfluxDB 的(de)壓縮(suo)(suo)比在 3.39:1 到 7.44:1 之(zhi)(zhi)間(jian)，而 TDengine 的(de)壓縮(suo)(suo)比則在 9.89:1 到 87.64:1 之(zhi)(zhi)間(jian)。在實際應(ying)用中，首(shou)自信(xin)項目中 TDengine 實現了高達 10% 的(de)存(cun)(cun)儲空間(jian)壓縮(suo)(suo)率(lv)，中冶京誠項目中超級表 mot 的(de)壓縮(suo)(suo)率(lv)為(wei) 10%，其他超級表的(de)壓縮(suo)(suo)率(lv)能達到 2%~3%。相比之(zhi)(zhi)下，傳統關系(xi)型數據庫的(de)壓縮(suo)(suo)率(lv)通常在 30%~50%，工(gong)業實時庫的(de)壓縮(suo)(suo)率(lv)也通常在 20%~40%。

成本對比：

由于 TDengine 的高性能和高壓縮率，使(shi)用 TDengine 可(ke)以大幅降低硬(ying)件成本(ben)和運維成本(ben)。例如，首自(zi)信項目(mu)中(zhong)(zhong)，原本(ben)需(xu)要 10 臺(tai)服(fu)務(wu)器的業務(wu)，現在僅(jin)需(xu) 3 臺(tai)即可(ke)支撐，硬(ying)件采購(gou)成本(ben)減少約 70%。中(zhong)(zhong)天鋼鐵(tie)在使(shi)用 TDengine 后(hou)，CPU 使(shi)用率平常不到 1%，內(nei)存使(shi)用率穩定在 25%，大幅降低了服(fu)務(wu)器資源占用。

四、TDengine 在鋼鐵行業的典型應用場景

4.1 生產過程實時監控與優化

應用場景描述：

在(zai)鋼(gang)鐵(tie)(tie)生產過程中，需(xu)要對關鍵設備和(he)工藝參數(shu)進行(xing)實(shi)時監控，及時發現異(yi)常并(bing)進行(xing)調整，確保生產過程的(de)穩(wen)定性(xing)和(he)產品(pin)質量。TDengine 憑借其(qi)高性(xing)能(neng)(neng)的(de)時序數(shu)據(ju)處(chu)理能(neng)(neng)力，可以(yi)實(shi)現對鋼(gang)鐵(tie)(tie)生產全(quan)流程的(de)實(shi)時監控和(he)優化(hua)。

解決方案：

1. 數據采集與匯聚：通過 OPC、MQTT 等協議，將來自 PLC、DCS、智能儀表等設備的數據實時采集到 TDengine 數據庫中。
2. 實時監控：利用 TDengine 的高性能查詢能力，實時展示關鍵工藝參數和設備狀態，如高爐溫度、鋼水成分、軋制速度等。
3. 異常檢測：通過 TDengine 內置的 TDgpt AI 智能體，實時檢測生產過程中的異常情況，如溫度異常、壓力突變等，并及時發出警報。
4. 優化控制：基于實時數據分析結果，自動調整生產參數，優化生產過程。例如，通過分析鋼水溫度和成分數據，自動調整冷卻路徑和時間，確保產品質量。

應用案例：

首自信工業時序數據平臺中，TDengine TSDB 以分布式設(she)計高效承(cheng)接設(she)備產生的(de)(de)高頻時序(xu)數(shu)(shu)據(ju)寫入，確保存儲完整與(yu)可擴展性；其強大(da)的(de)(de)查(cha)詢與(yu)計算能力進一步配(pei)合(he)數(shu)(shu)據(ju)計算、服務等(deng)模(mo)塊，實現(xian)快速處理(li)與(yu)結果(guo)輸出；通過分區(qu)分片與(yu)標簽(qian)化管理(li)，平臺的(de)(de)存儲體系與(yu)數(shu)(shu)據(ju)字典邏輯實現(xian)深(shen)度契合(he)，大(da)幅提升了規范化和管理(li)效率。

在(zai)設(she)備(bei)參數實(shi)時監控場景中，針對(dui)軋機(ji)等關(guan)鍵設(she)備(bei)的重(zhong)要(yao)參數（如轉速(su)），系統(tong)每(mei) 5 秒采集(ji)(ji)一(yi)次操作值及其質量狀(zhuang)態，幫(bang)助運維人員及時掌(zhang)握設(she)備(bei)運行情況(kuang)。通過統(tong)計每(mei)個采集(ji)(ji)點對(dui)應的數據量，快速(su)判(pan)斷采集(ji)(ji)是(shi)否完整(zheng)，確保各測(ce)點正常工(gong)作，為(wei)后續數據分析(xi)和生產決策提供(gong)可靠的數據基礎(chu)。

4.2 產品質量追溯與分析

應用場景描述：

鋼鐵產(chan)品(pin)質(zhi)(zhi)量(liang)追溯是鋼鐵企業質(zhi)(zhi)量(liang)管理(li)的重(zhong)要環節。通過(guo)對生(sheng)產(chan)過(guo)程數據的全面(mian)記(ji)錄和(he)分析，可以快速定位質(zhi)(zhi)量(liang)問題的原因，優化生(sheng)產(chan)工藝，提高產(chan)品(pin)質(zhi)(zhi)量(liang)。

解決方案：

1. 全流程數據記錄：利用 TDengine 高效存儲能力，記錄生產過程中的所有關鍵參數和質量數據，包括原料成分、熔煉溫度、軋制參數、熱處理工藝等。
2. 質量數據分析：通過 TDengine 的 SQL 查詢和時序函數，對質量數據進行多維度分析，識別影響產品質量的關鍵因素。
3. 質量追溯：當產品出現質量問題時，利用 TDengine 的快速查詢能力，從成品追溯到生產過程的各個環節，快速定位問題根源。
4. 工藝優化：基于質量數據分析結果，優化生產工藝參數，提高產品質量穩定性。

應用案例：

撫順特殊鋼股份有限公司在建設全(quan)流(liu)(liu)程質(zhi)量管(guan)控(kong)系統時，引入(ru)了(le) TDengine 作(zuo)為(wei)核(he)心(xin)時序(xu)(xu)數(shu)(shu)據平(ping)臺。該(gai)系統以 PDCA 質(zhi)量管(guan)理(li)循環(huan)為(wei)核(he)心(xin)，著力打(da)造覆蓋事(shi)前規劃、事(shi)中監控(kong)及事(shi)后總結的全(quan)流(liu)(liu)程管(guan)控(kong)平(ping)臺。通過引入(ru) TDengine，全(quan)流(liu)(liu)程質(zhi)量管(guan)控(kong)平(ping)臺在數(shu)(shu)據采集、存儲和展示(shi)能(neng)力上得(de)到了(le)顯(xian)著提(ti)(ti)升，并(bing)逐步實(shi)現(xian)了(le)數(shu)(shu)據驅(qu)動(dong)的智(zhi)能(neng)化生產模式(shi)：互聯互通，提(ti)(ti)升工序(xu)(xu)銜接(jie)效(xiao)率；問題導向，優(you)(you)化工藝推優(you)(you)；多業務協(xie)同，提(ti)(ti)升全(quan)局效(xiao)率。

在首(shou)自信(xin)項目中，TDengine TSDB 依托卓越的(de)查詢性能，尤其是高效的(de) interval 查詢機制與豐富的(de)函數支持(chi)，為首(shou)自信(xin)工業時(shi)序數據平臺(tai)的(de)數據字段、數據計(ji)算(suan)和數據服務等(deng)核心模塊提供了毫秒級的(de)響應能力。在產(chan)品(pin)質量(liang)(liang)穩定(ding)(ding)性分析場(chang)景中，以(yi)鋼(gang)板(ban)厚度等(deng)質量(liang)(liang)指(zhi)標(biao)為例，系統(tong)每隔 2520 毫秒獲取一(yi)次該指(zhi)標(biao)的(de)眾(zhong)數（出現(xian)次數最(zui)多的(de)值）及其質量(liang)(liang)狀態，并對趨(qu)勢進(jin)行分析，用(yong)于(yu)評估產(chan)品(pin)質量(liang)(liang)的(de)穩定(ding)(ding)性。

4.3 設備預測性維護

應用場景描述：

鋼鐵生產(chan)設(she)(she)備(bei)通(tong)常處于高溫、高壓、高負荷的(de)(de)(de)工作環境，設(she)(she)備(bei)故障不僅會(hui)影響(xiang)生產(chan)效率，還可能(neng)導致安全事故。傳統(tong)的(de)(de)(de)定(ding)期維護(hu)方式存在過度維護(hu)或維護(hu)不足的(de)(de)(de)問題，而預(yu)測(ce)性維護(hu)則可以(yi)根據設(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)實際運(yun)行狀況，提前預(yu)測(ce)設(she)(she)備(bei)故障，及(ji)時進行維護(hu)，提高設(she)(she)備(bei)可靠性和利用(yong)率。

解決方案：

1. 設備狀態監測：通過傳感器實時采集設備的運行參數，如振動、溫度、電流等，利用 TDengine 高效存儲這些時序數據。
2. 異常檢測：利用 TDengine 內置的 TDgpt AI 智能體，實時檢測設備運行狀態的異常變化，及時發現潛在故障。
3. 故障預測：基于歷史數據和機器學習算法，建立設備故障預測模型，提前預測設備可能出現的故障。
4. 維護決策支持：根據設備狀態監測和故障預測結果，提供維護建議和計劃，優化維護資源配置。

應用案例：

中(zhong)天鋼鐵在 GPS、AIS 調度(du)中(zhong)使(shi)用(yong)(yong) TDengine，通過對生產環境的機器進行(xing)檢測，CPU 使(shi)用(yong)(yong)率(lv)平(ping)常(chang)不(bu)到 1%，內存使(shi)用(yong)(yong)率(lv)穩定在 25%，系統運(yun)行(xing)平(ping)穩。TDengine 不(bu)僅性(xing)能(neng)高效(xiao)，在設計(ji)上也(ye)很人性(xing)化，其(qi)支持的 SQL 查詢(xun)語(yu)句，讓(rang)人無需學習就能(neng)立刻上手。

在中冶京誠項(xiang)目(mu)中，TDengine TSDB 的使(shi)用效果顯著：寫入、查詢性(xing)能高(gao)，數據處理效率得(de)到(dao)了(le)極大的提高(gao)；壓縮率高(gao)，極大降低了(le)存儲成(cheng)本(ben)；運(yun)維成(cheng)本(ben)低，系統自 2021 年(nian)上線以來始終(zhong)保(bao)持(chi)穩定運(yun)行，雙副本(ben)機制確保(bao)了(le)高(gao)可用性(xing)，在版本(ben)升(sheng)級與日常運(yun)維方面(mian)也比較簡(jian)便。

4.4 能源管理與優化

應用場景描述：

鋼鐵行業是高(gao)(gao)能耗行業，能源成(cheng)本占總成(cheng)本的(de) 20% 以上。通過能源管(guan)理(li)與優化，可(ke)以降低(di)能耗，減少碳排放，提高(gao)(gao)企業的(de)經濟效益和環(huan)境效益。

解決方案：

1. 能源數據采集：通過智能電表、水表、氣表等設備，實時采集能源消耗數據，利用 TDengine 高效存儲這些數據。
2. 能源消耗分析：利用 TDengine 的查詢和分析能力，對能源消耗數據進行多維度分析，識別能源消耗的高峰和低谷，找出能源浪費的環節。
3. 能源預測：基于歷史能源消耗數據和生產計劃，預測未來能源需求，為能源采購和分配提供依據。
4. 能源優化控制：根據能源消耗分析和預測結果，優化能源分配和使用，如調整設備啟停時間、優化生產流程等。

應用案例：

中信泰富特(te)鋼集團旗下(xia)的興(xing)澄特(te)鋼 “燈塔(ta)工(gong)廠” 通過行業能(neng)源流數(shu)字(zi)化實現煤氣、蒸汽動態(tai)平衡，水電風氣各環節(jie)(jie)設備可以在高負荷和空負荷狀態(tai)下(xia)自動切換，大幅降(jiang)低(di)各環節(jie)(jie)的能(neng)量消耗，使噸鋼能(neng)耗下(xia)降(jiang) 15%~20%、耗水量降(jiang)低(di) 30%。

河(he)鋼(gang)數(shu)(shu)字邯鄲威賽博(bo)公司技術總(zong)監李仁華在(zai) “2025 年鋼(gang)鐵行(xing)業智能制造聯盟年會(hui)暨數(shu)(shu)字化(hua)轉(zhuan)型推進中心工作(zuo)會(hui)” 上做了《鋼(gang)鐵企業能源智慧管控與智能調度協同優化(hua)系統》報告分享，展示(shi)了如何利用數(shu)(shu)字化(hua)技術實現鋼(gang)鐵企業能源的智慧管控和智能調度。

4.5 物流與供應鏈管理

應用場景描述：

鋼鐵企業的物流與供應鏈管理涉及原材料采購、產(chan)品(pin)運輸、庫存管理等多個環節，需要對大(da)量的物流數據進行管理和分析，以(yi)提高物流效率，降(jiang)低(di)成本。

解決方案：

1. 物流數據采集：通過 GPS、RFID 等技術，采集運輸車輛、船只、貨物等的位置和狀態數據，利用 TDengine 高效存儲這些數據。
2. 物流實時監控：利用 TDengine 的查詢和可視化能力，實時監控運輸車輛和貨物的位置、狀態，及時發現異常情況。
3. 路徑優化：基于實時交通數據和歷史運輸數據，優化運輸路徑，提高運輸效率，降低運輸成本。
4. 庫存管理：通過對原材料和成品庫存數據的分析，優化庫存水平，減少庫存積壓和缺貨風險。

應用案例：

中天鋼鐵在 GPS 平(ping)臺車輛調(diao)度中使用了 TDengine，對廠內每輛運(yun)(yun)輸車輛的(de)(de)實時 GPS 位置進(jin)(jin)(jin)行(xing)追蹤，通過大數據平(ping)臺對 GPS 坐標進(jin)(jin)(jin)行(xing)處(chu)理(li)、分析(xi)、可(ke)視化展示。同(tong)時也對公司貨運(yun)(yun)船只(zhi)進(jin)(jin)(jin)行(xing)實時監(jian)控，運(yun)(yun)用 GPS 平(ping)臺的(de)(de)分析(xi)處(chu)理(li)能力對船只(zhi)的(de)(de)航運(yun)(yun)軌(gui)跡進(jin)(jin)(jin)行(xing)預判(pan)，計算其(qi)是(shi)否偏離航線。

在中(zhong)天鋼(gang)鐵的(de) GPS 平(ping)臺(tai)中(zhong)，數據(ju)處理路徑(jing)主要為，大數據(ju)平(ping)臺(tai)將(jiang) ERP 中(zhong)關聯過合同的(de) MMSI 信(xin)息同步到 GPS 平(ping)臺(tai)，由 GPS 平(ping)臺(tai)挑(tiao)選出 300 條船舶的(de) MMSI 同步至(zhi)(zhi)船達(da)通平(ping)臺(tai)，同時將(jiang)接(jie)收數據(ju)接(jie)口地址發(fa)送(song)到船達(da)通平(ping)臺(tai)，船達(da)通平(ping)臺(tai)會根據(ju) MMSI 編號以及推(tui)送(song)地址，每隔 10 分鐘(zhong)將(jiang)該(gai)船只的(de)最新位置以及動靜態(tai)信(xin)息推(tui)送(song)至(zhi)(zhi) GPS 平(ping)臺(tai)。

基于(yu) TDengine，GPS 平臺會對(dui)實時獲取的(de) GPS 數(shu)據以及 AIS 數(shu)據進行分析(xi)處理(li)和存儲，再通過每輛車(che)(che)、每條(tiao)船(chuan)(chuan)對(dui)應的(de)表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)，實現車(che)(che)輛船(chuan)(chuan)只軌跡可視化。根據業(ye)務不同，中天鋼鐵創(chuang)建了兩張超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)，分別為(wei)(wei)車(che)(che)超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)與船(chuan)(chuan)超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)。超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)是具有共同 Schema 的(de)共同元數(shu)據表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)的(de)集合，可以認為(wei)(wei)創(chuang)建一個超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)，它下(xia)(xia)面能夠再次創(chuang)建很(hen)多(duo)子(zi)表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)，對(dui)超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)的(de)查詢相當于(yu)作(zuo)用到它下(xia)(xia)面所(suo)有的(de)子(zi)表(biao)(biao)(biao)(biao)(biao)。

五、TDengine 在鋼鐵行業的成功案例分析

5.1 首自信工業時序數據平臺項目

項目背景：

北京首鋼(gang)(gang)自(zi)動化信(xin)(xin)息技術(shu)有限公司（首自(zi)信(xin)(xin)）為某特鋼(gang)(gang)鋼(gang)(gang)鐵信(xin)(xin)息化項目打造高(gao)效的數據(ju)(ju)存儲與分析(xi)平臺，面臨著數據(ju)(ju)規模龐(pang)大、實(shi)時性要(yao)求高(gao)、存儲成本控(kong)制等多重(zhong)挑戰。

解決方案：

首(shou)自信基(ji)于 TDengine TSDB，構建(jian)了(le)統一(yi)而(er)高效的時序數(shu)據管(guan)理體系。依托超級(ji)表 + 子(zi)表 + 標(biao)簽架構，平臺建(jian)立(li)了(le)標(biao)準化數(shu)據字典，實現跨廠區設備(bei)的統一(yi)標(biao)簽管(guan)理與(yu)毫秒級(ji)檢索，支撐冷軋、熱軋等(deng)工序的參數(shu)分類查詢(xun)與(yu)全(quan)流(liu)程質量追(zhui)溯。

在數據庫建(jian)模方面，首(shou)自信根(gen)據業(ye)務(wu)需(xu)求創建(jian)了(le)多個超級表，如 production_data_bool、production_data_int、production_data_double 等，并針對(dui)不(bu)同的(de)數據類型(xing)設(she)計了(le)相應的(de)編碼與壓縮策略。例如：

• 布爾值使用 bit-packing 編碼和 zstd 壓縮算法，用于設備啟停狀態監測
• 數值型數據使用 simple8b 編碼和 lz4 壓縮算法，用于轉速、壓力等離散數據
• 浮點型數據使用 delta-d 編碼和 lz4 壓縮算法，用于溫度、流量等連續數據

在標(biao)簽列設計上，所有超(chao)級(ji)表均包(bao)含(han) deviceid（設備(bei) ID）和 tagname（參數類型）兩(liang)個標(biao)簽字段，并結合(he)業(ye)務層級(ji)（如 “熱軋(ya)廠(chang)–加熱爐–溫度”）構建三級(ji)索(suo)引。查(cha)詢時通過標(biao)簽值過濾(lv)實現分(fen)區檢索(suo)，從而縮小掃描(miao)范圍并提升查(cha)詢效率。

實施效果：

1. 高性能寫入：實現了每秒 25 萬條數據的高并發寫入，滿足了鋼鐵生產高頻數據采集的需求。
2. 高效查詢：實現了毫秒級高性能查詢，復雜查詢時間 1 秒以內（如多條件設備數據檢索），為實時監控和決策提供了有力支持。
3. 高壓縮率：實現了高達 10% 的存儲空間壓縮率，大幅降低了存儲成本。
4. 顯著的成本節約：原本需要 10 臺服務器的業務，現在僅需 3 臺即可支撐，硬件采購成本減少約 70%；系統內置的自動化監控與分析功能有效降低人工巡檢頻次，運維人力成本也隨之下降約 20%。
5. 決策效率提升：在質量缺陷追溯環節，依托 TDengine TSDB 的快速查詢與分析能力，追溯時間由小時級縮短至分鐘級，最快僅需 5 分鐘即可定位問題根源，整體效率提升約 80%。

5.2 撫順特鋼全流程質量管控系統

項目背景：

撫順特殊鋼(gang)股份有限(xian)公司作(zuo)為國內(nei)特鋼(gang)行(xing)業的領軍者，生(sheng)產(chan)工藝(yi)覆(fu)蓋了(le)(le)從熔煉、精煉到熱處理、機加工以(yi)及無損(sun)檢測(ce)等多個復雜環節(jie)。整個工藝(yi)流程鏈條長(chang)、設(she)備分布廣(guang)泛，且點位繁多，形成(cheng)了(le)(le)顯(xian)著的復雜性特征(zheng)。尤(you)其是在鍛造、軋鋼(gang)等關鍵生(sheng)產(chan)環節(jie)中(zhong)，數據采(cai)集(ji)頻率需達(da)到 50 毫秒以(yi)內(nei)，對(dui)數據平臺的寫入(ru)速度(du)和查詢效(xiao)率構成(cheng)了(le)(le)巨(ju)大的挑戰。

解決方案：

撫順特鋼引入(ru) TDengine 作為核心(xin)時序數(shu)據平臺，聚焦全(quan)廠(chang)的(de) QMS 全(quan)流(liu)程質量(liang)(liang)管控系(xi)統建設(she)。該系(xi)統以 PDCA 質量(liang)(liang)管理循環為核心(xin)，著力打造覆(fu)蓋事前(qian)規(gui)劃(hua)、事中監控及事后總結的(de)全(quan)流(liu)程管控平臺。

在系(xi)統(tong)架構上(shang)(shang)，TDengine 作(zuo)為核心數(shu)據(ju)平(ping)臺(tai)，負責全流程(cheng)質量系(xi)統(tong)的業務建(jian)模(mo)、數(shu)據(ju)存儲和查詢(xun)應用，確保工(gong)序間以物料為中心的互(hu)聯(lian)互(hu)通。通過引入 TDengine，全流程(cheng)質量管(guan)控平(ping)臺(tai)在數(shu)據(ju)采集、存儲和展示能力上(shang)(shang)得(de)到了顯(xian)著提升，并逐(zhu)步(bu)實現了數(shu)據(ju)驅動的智能化生產模(mo)式。

實施效果：

1. 打破信息壁壘：通過 TDengine 構建的統一數據平臺，有效解決了工序之間的信息孤島問題，實現了生產環節的無縫銜接，提升了生產效率。
2. 優化工藝推優：基于精準的數據分析，快速定位質量缺陷，并推動生產工藝優化，以解決實際問題為目標推動持續改進。
3. 多業務協同：實現質量、設備、能源等多目標協同優化，促進業務間的協同發展，為企業創造更大價值。
4. 數據驅動決策：通過 TDengine 提供的實時數據和分析能力，實現了從經驗決策到數據驅動決策的轉變，提高了決策的科學性和準確性。

5.3 博思格鋼鐵數據平臺升級項目

項目背景：

博思格鋼鐵（蘇州）有限公司（BSS）在(zai)(zai)生產過(guo)程中，每條生產線布(bu)滿(man)傳(chuan)感器，源源不(bu)斷地產生工藝、設(she)備、能(neng)耗等海(hai)量數(shu)據。早(zao)期(qi)系統以 PI 平(ping)臺為主，雖然功能(neng)成熟，但(dan)在(zai)(zai)維護成本(ben)、擴展靈(ling)活性等方(fang)面卻(que)逐漸(jian)顯出 “力(li)不(bu)從(cong)心”。隨著(zhu)產線數(shu)字化程度提高(gao)，數(shu)據的(de)(de)顆粒度更(geng)細(xi)、維度更(geng)復(fu)雜，傳(chuan)統平(ping)臺的(de)(de) “鋼筋邏(luo)輯” 亟需重(zhong)塑。

解決方案：

為了更好地(di)支(zhi)持(chi)鋼卷(juan)全生命周(zhou)期(qi)的(de)數(shu)據(ju)分(fen)(fen)析(xi)與追溯，BSS 在二期(qi)項目(mu)中引入 TDengine TSDB 作為核心時序數(shu)據(ju)平(ping)(ping)臺，將 PI 系統采集(ji)的(de)數(shu)據(ju)匯聚至 TDengine 平(ping)(ping)臺進行統一存(cun)儲、建模與分(fen)(fen)析(xi)，從而實(shi)現了在統計分(fen)(fen)析(xi)等(deng)關(guan)鍵(jian)環(huan)節對傳(chuan)統平(ping)(ping)臺功能的(de)有(you)效替代。

在數據建(jian)模方面(mian)(mian)，TDengine 采用了(le) “數據按(an)物走” 的(de)(de)建(jian)模方式，天然(ran)契合了(le)鋼鐵制造(zao)的(de)(de)流程特性。無論是(shi)按(an)鋼卷批次統計、按(an)時間(jian)區(qu)間(jian)分析(xi)能(neng)(neng)耗，還是(shi)按(an)模塊進行(xing)生產(chan)工藝參數比(bi)對，TDengine 都能(neng)(neng)憑借(jie)高(gao)性能(neng)(neng)寫入(ru)能(neng)(neng)力和面(mian)(mian)向產(chan)品的(de)(de)數據結構支持(chi)，滿(man)足復雜(za)多變的(de)(de)業務需求(qiu)。

實施效果：

1. 成本大幅降低：與 PI 相比，TDengine 不僅協同原有系統完成數據治理與分析，還將系統總成本壓縮了一半以上，為博思格構建起一套現代化的時序數據體系。
2. 靈活性提升：TDengine 的靈活建模能力，使得博思格能夠根據業務需求快速調整數據模型，適應不斷變化的生產需求。
3. 效率提升：從工藝追溯、實驗數據分析到物料和能源的全流程可視化，TDengine 成為支撐其智能制造升級的關鍵基礎設施。
4. 數據價值釋放：通過 TDengine 強大的查詢和分析能力，博思格能夠更深入地挖掘數據價值，為生產決策提供更有力的支持。

5.4 靖江特鋼高效生產體系建設項目

項目背景：

靖江(jiang)特殊鋼有限公(gong)司在煉鋼生產(chan)過程中，每日會產(chan)生數(shu)億條海(hai)量時(shi)序數(shu)據(ju)。隨著數(shu)據(ju)規(gui)模持續增長，傳(chuan)統數(shu)據(ju)庫存(cun)儲效率低、查(cha)詢速度慢、數(shu)據(ju)處理(li)成本高等問題(ti)逐漸(jian)凸顯，對生產(chan)效率和決策及時(shi)性(xing)造成影響。

解決方案：

靖江特鋼引入 TDengine，構(gou)建(jian)高效的數據管理體系，支撐煉鋼生產各環節(jie)的數據存儲、查(cha)詢和分析(xi)需求。

實施效果：

1. 查詢效率大幅提升：依托 TDengine，在極低存儲成本的基礎上，數據查詢效率大幅提升，實時監控與預警更加靈敏，為生產調度和故障排查提供了有力支持。
2. 生產優化：改造后的平臺助力靖江特鋼深度分析海量歷史數據，挖掘潛在優化點，有效提升了生產效率和產品質量，推動企業向高質量發展邁進。
3. 成本降低：TDengine 的高壓縮率和高效性能，大幅降低了存儲成本和硬件投資，提高了投資回報率。

5.5 中天鋼鐵 GPS/AIS 調度系統

項目背景：

中天鋼鐵需要(yao)(yao)新(xin)開發一(yi)套(tao)功能，對(dui)(dui)廠內每(mei)輛運輸車(che)(che)輛的實時 GPS 位置進(jin)(jin)行(xing)追蹤，通過大(da)(da)數(shu)據平臺(tai)對(dui)(dui) GPS 坐(zuo)標(biao)進(jin)(jin)行(xing)處(chu)理(li)、分(fen)析(xi)、可視化展示。同時也(ye)需要(yao)(yao)對(dui)(dui)公(gong)司貨(huo)運船只進(jin)(jin)行(xing)實時監控，運用 GPS 平臺(tai)的分(fen)析(xi)處(chu)理(li)能力對(dui)(dui)船只的航運軌跡進(jin)(jin)行(xing)預(yu)判(pan)，計算其是否偏離航線。這些 GPS 數(shu)據來自于中天云商(shang) App，只要(yao)(yao)運輸車(che)(che)輛司機打開云商(shang) App，系統每(mei)隔 10 秒會(hui)自動發送該車(che)(che)輛 GPS 信號(hao)到大(da)(da)數(shu)據平臺(tai)，再由大(da)(da)數(shu)據平臺(tai)分(fen)析(xi)處(chu)理(li)。

解決方案：

中天鋼鐵選(xuan)擇 TDengine 作為其 GPS/AIS 調度系統(tong)的(de)數(shu)據庫平臺。TDengine”一(yi)輛車一(yi)張表(biao)” 的(de)模型(xing)很(hen)契合這一(yi)場景，能夠(gou)實現(xian)任何一(yi)臺設備采集的(de)數(shu)據，在(zai)存(cun)儲介(jie)質里都是一(yi)塊一(yi)塊連續存(cun)放的(de)，且(qie)按照時(shi)間(jian)排(pai)序，保證了在(zai)查詢單個(ge)設備一(yi)個(ge)時(shi)間(jian)段的(de)數(shu)據時(shi)，查詢性能能夠(gou)有(you)數(shu)量(liang)級的(de)提升。

在數據處理路徑上，大數據平(ping)臺(tai)(tai)將(jiang) ERP 中(zhong)關聯過合同的(de) MMSI 信息同步(bu)到 GPS 平(ping)臺(tai)(tai)，由 GPS 平(ping)臺(tai)(tai)挑選(xuan)出 300 條船(chuan)舶的(de) MMSI 同步(bu)至船(chuan)達通(tong)平(ping)臺(tai)(tai)，同時將(jiang)接收(shou)數據接口地(di)址發送到船(chuan)達通(tong)平(ping)臺(tai)(tai)，船(chuan)達通(tong)平(ping)臺(tai)(tai)會(hui)根據 MMSI 編(bian)號以(yi)及推(tui)送地(di)址，每隔 10 分鐘將(jiang)該船(chuan)只的(de)最新位(wei)置以(yi)及動(dong)靜(jing)態(tai)信息推(tui)送至 GPS 平(ping)臺(tai)(tai)。

根(gen)據(ju)業務不(bu)同，中天(tian)鋼鐵創建(jian)了兩張超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)，分別為(wei)車超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)與船超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)。超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)是具(ju)有(you)共(gong)同 Schema 的(de)(de)共(gong)同元數據(ju)表(biao)(biao)(biao)(biao)的(de)(de)集合(he)，可以(yi)認為(wei)創建(jian)一個超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)，它(ta)下(xia)面能夠再次創建(jian)很多子表(biao)(biao)(biao)(biao)，對(dui)超(chao)級表(biao)(biao)(biao)(biao)的(de)(de)查(cha)詢相當于作用到它(ta)下(xia)面所有(you)的(de)(de)子表(biao)(biao)(biao)(biao)。

實施效果：

1. 系統運行穩定：目前 TDengine 在中天鋼鐵的生產環境中運行平穩，通過對生產環境的機器進行檢測，CPU 使用率平常不到 1%，內存使用率穩定在 25%。
2. 數據處理能力強：在 TDengine 平穩運行的數周時間里，中天鋼鐵的新系統平均每周收錄 3000 多輛車輛表與 100 多條船只表，每張表中數據或多或少，累計數量已達百萬，業務的實際效果也達到了預期。
3. 使用便捷：TDengine 支持的 SQL 查詢語句，讓人無需學習就能立刻上手，降低了使用門檻。
4. 功能擴展容易：TDengine 的開放架構和豐富的 API，使得中天鋼鐵能夠根據業務需求快速擴展系統功能，滿足不斷變化的業務需求。

5.6 中冶京誠車間級數據中心項目

項目背景：

在國家政策推動下，鋼鐵行業數(shu)字(zi)(zi)化(hua)轉型(xing)已(yi)成為高(gao)質量發展的核心(xin)路(lu)徑。中冶(ye)京誠數(shu)字(zi)(zi)科技（北京）有限公司在建設車間級(ji)(ji)數(shu)據(ju)中心(xin)時，面臨(lin)三大(da)(da)挑戰：產線(xian)點位龐大(da)(da)帶來的海量數(shu)據(ju)、傳(chuan)感器(qi)毫(hao)秒級(ji)(ji)采樣(yang)帶來的高(gao)頻數(shu)據(ju)、以及生產調控指令需要的強(qiang)實時性。傳(chuan)統工(gong)業實時數(shu)據(ju)庫(ku)在結構(gou)化(hua)存儲(chu)上(shang)存在瓶頸，關(guan)系型(xing)數(shu)據(ju)庫(ku)也難(nan)以支撐高(gao)并發寫入(ru)與查詢(xun)。

解決方案：

中冶京誠早在(zai) 2021 年(nian)就(jiu)采用(yong) TDengine TSDB 2.x 支撐生產(chan)業務，至今四年(nian)穩定(ding)(ding)運行(xing)零故障，不(bu)僅滿足性能需求，還顯(xian)著降(jiang)低了運維成本。憑借專(zhuan)為時序數(shu)據(ju)優化的(de)架構(gou)，TDengine TSDB 單機每(mei)秒可寫入百萬(wan)行(xing)數(shu)據(ju)，查詢(xun)響應(ying)保(bao)持(chi)在(zai)毫秒級，壓縮(suo)比最(zui)高(gao)達 10:1，從(cong)根(gen)本上降(jiang)低存儲開銷，為鋼鐵智能車間(jian)構(gou)建了穩定(ding)(ding)高(gao)效(xiao)的(de)數(shu)據(ju)底(di)座，助(zhu)力工藝(yi)優化與能效(xiao)提升。

在數(shu)據庫選(xuan)型方面(mian)，中(zhong)(zhong)(zhong)冶京(jing)誠進行了嚴格(ge)測試與比對。國(guo)(guo)(guo)家政策(ce)明確要求關鍵行業實現國(guo)(guo)(guo)產(chan)(chan)(chan)化替代(dai)，而(er)鋼鐵作(zuo)為國(guo)(guo)(guo)民經濟(ji)支(zhi)柱產(chan)(chan)(chan)業，更(geng)需規避數(shu)據安全與技術封(feng)鎖風險。因此在車間級數(shu)據中(zhong)(zhong)(zhong)心建設中(zhong)(zhong)(zhong)，中(zhong)(zhong)(zhong)冶京(jing)誠選(xuan)擇國(guo)(guo)(guo)產(chan)(chan)(chan)產(chan)(chan)(chan)品，并通(tong)過調研篩選(xuan)出三家廠商進行壓力測試，最終選(xuan)擇了 TDengine。

實施效果：

1. 寫入、查詢性能高：TDengine TSDB 在數據文件塊的頭部存儲了該數據文件塊的統計信息，包括最大值、最小值和數據總和，當查詢處理涉及這些計算結果時，可以直接利用這些預計算值，無須再訪問數據文件塊的具體內容。對于那些硬盤 I/O 成為瓶頸的查詢場景，其利用預計算結果可以有效減輕讀取硬盤 I/O 的壓力，從而提高查詢速度。
2. 壓縮率高：TDengine TSDB 在存儲架構上采用了列式存儲技術，還采用了差值編碼技術，大幅度減少存儲所需的信息量。對數據進行二次壓縮，壓縮率通常可以達到 10% 以內，在某些情況下甚至能達到更高。以其中一個超級表 mot 為例，存儲數據量接近 400 億條，壓縮率為 10%，占據空間大小為 272GB，查詢最新數據耗時是 0.08s 左右，極大降低了存儲成本。其他超級表（ritmodel、pv）壓縮率能達到 2%、3% 左右。
3. 運維成本低：自 2021 年上線 TDengine TSDB 2.x 并升級至 版本以來，系統始終保持穩定運行。雙副本機制確保了高可用性，在版本升級與日常運維方面也比較簡便。
4. 資源占用低：服務端資源占用低，CPU、內存使用穩定，減輕了硬件負擔，降低了能源消耗。

六、TDengine 對鋼鐵行業數字化轉型的價值分析

6.1 提升生產效率與質量

TDengine 通過高效的(de)數據(ju)處理和(he)(he)分(fen)析能力(li)，為(wei)鋼鐵企業提升(sheng)生產效率和(he)(he)產品質量提供(gong)了有(you)力(li)支持：

實時監控與快速響應：

TDengine 的毫(hao)秒(miao)級查詢(xun)響應能力(li)，使(shi)操作人員能夠實(shi)時(shi)(shi)監(jian)控(kong)生產過程中的關鍵參(can)數，及時(shi)(shi)發現(xian)異(yi)常并采(cai)取(qu)措施，避免(mian)生產事故和(he)質量(liang)問題。例如(ru)，在首自信項(xiang)目中，TDengine 實(shi)現(xian)了毫(hao)秒(miao)級高性(xing)能查詢(xun)，復雜查詢(xun)時(shi)(shi)間(jian) 1 秒(miao)以內，為實(shi)時(shi)(shi)監(jian)控(kong)和(he)決策提供(gong)了有力(li)支持。

自動化與智能化：

TDengine 內置(zhi)的 AI 智(zhi)能體 TDgpt 可(ke)以(yi)自(zi)動(dong)(dong)完成預測(ce)、異常檢測(ce)、數據補(bu)全等操作，減少人工干預，提(ti)高生產自(zi)動(dong)(dong)化水(shui)平。例如，在山東鋼鐵的智(zhi)慧冶煉系統中，通(tong)過 AI 和大數據技術，實現了 12 分鐘自(zi)動(dong)(dong)出(chu)鋼，能耗降低 15%。

工藝優化：

通(tong)過對(dui)歷史生產數據的(de)分析(xi)，TDengine 可以幫助企業優(you)化生產工(gong)藝(yi)參數，提(ti)高生產效率和產品(pin)質(zhi)量。例如，撫(fu)順特(te)鋼(gang)通(tong)過引入 TDengine，實現了(le)(le)對(dui)生產工(gong)藝(yi)的(de)精準(zhun)分析(xi)和優(you)化，提(ti)高了(le)(le)產品(pin)質(zhi)量的(de)穩定性和一(yi)致性。

案例證明：

首鋼股份冷軋公司部署 67 個(ge)工(gong)業 4.0 數(shu)字化(hua)應(ying)用案(an)例，其中 61% 運用了人工(gong)智能，提(ti)高(gao)了端到端過程控制精度，消除(chu)了制約關鍵質(zhi)量和(he)產(chan)能提(ti)升的(de)瓶頸，解決(jue)了客戶面臨(lin)的(de)質(zhi)量難題，生產(chan)線效率(lv)提(ti)高(gao) 21.2 個(ge)百(bai)分點(dian)，產(chan)品缺陷率(lv)下降 35 個(ge)百(bai)分點(dian)，高(gao)端產(chan)品銷售額增長 36 個(ge)百(bai)分點(dian)，客戶投訴率(lv)減少 55 個(ge)百(bai)分點(dian)。

6.2 降低成本與能耗

TDengine 通過高效的(de)數據(ju)管理和(he)(he)優化，幫助鋼鐵企業降低成本和(he)(he)能耗：

硬件成本降低：

TDengine 的高壓縮(suo)率和高效(xiao)性能(neng)，大幅降(jiang)低了硬件投資成本。例如，首自信項目中，原(yuan)本需要 10 臺(tai)服務器的業務，現在(zai)僅需 3 臺(tai)即可支(zhi)撐，硬件采購成本減少約 70%。

運維成本降低：

TDengine 的(de)(de)簡潔架構(gou)和(he)自(zi)動化管理功能，降(jiang)低(di)了運維(wei)成本。例如，首自(zi)信(xin)項(xiang)目(mu)中，系(xi)統內(nei)置的(de)(de)自(zi)動化監控(kong)與分析功能有效降(jiang)低(di)人(ren)工(gong)巡檢頻(pin)次，運維(wei)人(ren)力成本下降(jiang)約(yue) 20%。中冶(ye)京誠項(xiang)目(mu)中，TDengine TSDB 自(zi) 2021 年上線以來始(shi)終(zhong)保持穩定(ding)運行，雙副本機制確保了高可(ke)用性(xing)，在(zai)版本升(sheng)級(ji)與日常運維(wei)方面也(ye)比(bi)較簡便。

能源成本降低：

通(tong)過對能(neng)(neng)源(yuan)消耗(hao)數據的分析和優化，TDengine 可(ke)以幫助企業(ye)降(jiang)(jiang)低(di)能(neng)(neng)源(yuan)消耗(hao)。例(li)如，興澄特鋼通(tong)過數字化生產(chan)模式，使噸鋼能(neng)(neng)耗(hao)下降(jiang)(jiang) 15%~20%、耗(hao)水量降(jiang)(jiang)低(di) 30%。山東鋼鐵的智慧(hui)冶煉系(xi)統使能(neng)(neng)耗(hao)降(jiang)(jiang)低(di) 15%，每噸鋼還能(neng)(neng)節省 30 公(gong)斤的煤。

存儲成本降低：

TDengine 的高(gao)壓縮率(lv)顯著(zhu)降低了存(cun)儲成本(ben)。例如，首自信(xin)項目(mu)中(zhong)，TDengine 實現了高(gao)達 10% 的存(cun)儲空間壓縮率(lv)。中(zhong)冶(ye)京誠(cheng)項目(mu)中(zhong)，超(chao)級(ji)表(biao) mot 的壓縮率(lv)為 10%，其他(ta)超(chao)級(ji)表(biao)的壓縮率(lv)能達到 2%~3%。

6.3 優化決策與管理

TDengine 通過(guo)提供(gong)實時、準確的(de)數據支持(chi)，幫助鋼鐵企業優化決策和管理(li)：

數據驅動決策：

TDengine 提供的(de)(de)實(shi)時數據(ju)和分析能(neng)力(li)，使(shi)企業能(neng)夠(gou)從(cong)經(jing)驗決(jue)策(ce)(ce)轉向數據(ju)驅(qu)動決(jue)策(ce)(ce)，提高(gao)(gao)決(jue)策(ce)(ce)的(de)(de)科學(xue)性(xing)和準確(que)性(xing)。例(li)如，撫順特鋼(gang)通過(guo)引入 TDengine，實(shi)現(xian)了(le)從(cong)經(jing)驗決(jue)策(ce)(ce)到數據(ju)驅(qu)動決(jue)策(ce)(ce)的(de)(de)轉變，提高(gao)(gao)了(le)決(jue)策(ce)(ce)的(de)(de)科學(xue)性(xing)和準確(que)性(xing)。

全流程管理：

TDengine 可(ke)以幫(bang)助企(qi)業實(shi)現從原(yuan)材(cai)料采購到產品交付的全流(liu)程數據(ju)管理(li)，提高管理(li)的精細化水平。例如，博(bo)思(si)格鋼(gang)鐵通過引入 TDengine，實(shi)現了對鋼(gang)卷全生命(ming)周期的數據(ju)分析與追(zhui)溯，提高了管理(li)的精細化水平。

協同管理：

TDengine 支持多(duo)部門、多(duo)系統(tong)的(de)數(shu)據共享和協(xie)(xie)同(tong)，促進業(ye)務間的(de)協(xie)(xie)同(tong)發展，為企(qi)業(ye)創造更大價值。例如，撫(fu)順特鋼通過引入 TDengine，實現了質量(liang)、設(she)備、能源等(deng)多(duo)目標協(xie)(xie)同(tong)優化(hua)，促進了業(ye)務間的(de)協(xie)(xie)同(tong)發展。

案例證明：

在首自信項目中，依托 TDengine TSDB 的快速查詢與分(fen)(fen)析能(neng)力(li)，質量缺陷追(zhui)溯時間由小時級縮短至分(fen)(fen)鐘級，最快僅需 5 分(fen)(fen)鐘即可定位問題(ti)根源(yuan)，整體效率(lv)提升約 80%。這(zhe)表明 TDengine 能(neng)夠顯著提升決策(ce)效率(lv)和管理水平。

6.4 加速數字化轉型進程

TDengine 作為一款專為工業(ye)互聯網設(she)計的(de)大數據平臺，能夠加速鋼鐵企業(ye)的(de)數字化轉型進程：

數據整合與共享：

TDengine 能夠整合來(lai)自(zi)不(bu)(bu)同系統、不(bu)(bu)同設備的(de)(de)數據(ju)(ju)，打(da)破(po)數據(ju)(ju)孤(gu)(gu)島(dao)，實(shi)現數據(ju)(ju)的(de)(de)統一管理和(he)共(gong)享。例如(ru)，撫(fu)順特鋼通過(guo)引(yin)入 TDengine，有效(xiao)解決了工序之(zhi)間的(de)(de)信息(xi)孤(gu)(gu)島(dao)問題，實(shi)現了生產(chan)環節的(de)(de)無縫銜接。

開放生態：

TDengine 的開放架構(gou)和豐富的 API，使其(qi)能夠與(yu)其(qi)他系統和工具集成(cheng)，構(gou)建完整(zheng)的數字化生態系統。例如，TDengine 支持標準 SQL 和多種(zhong)編程語(yu)言，可(ke)以與(yu) Grafana、PowerBI 等可(ke)視(shi)化工具無縫(feng)集成(cheng)，為企業提供全面的數據分析和展示(shi)能力。

國產化替代：

在國家推動關鍵行業國產化替代的背景(jing)下，TDengine 作(zuo)為(wei)國產時序數(shu)據庫，為(wei)鋼(gang)鐵企業提供(gong)了(le)安全、可靠的技術選擇(ze)。例如，中冶京(jing)誠在車(che)間級數(shu)據中心建設中，選擇(ze) TDengine 作(zuo)為(wei)國產替代方案，規避了(le)數(shu)據安全與技術封鎖(suo)風(feng)險。

未來擴展性：

TDengine 的分(fen)布式架構和水平擴(kuo)展能力(li)，能夠滿(man)足鋼鐵企業未來業務增(zeng)長(chang)和數(shu)字化轉型(xing)的需(xu)求。例如(ru)，TDengine 支(zhi)持 10 億級數(shu)據采集點的水平擴(kuo)展，能夠輕松應對鋼鐵企業大規模(mo)部署的需(xu)求。

6.5 增強行業競爭力

TDengine 通過提升企業(ye)的(de)生產效(xiao)率(lv)、產品質量和管(guan)理水(shui)平，增強了鋼鐵企業(ye)的(de)行業(ye)競爭力：

差異化競爭：

通過(guo)數字化轉型，鋼(gang)鐵企業可以實現(xian)產品差異化和服務差異化，提高市場競爭(zheng)力。例如(ru)，首鋼(gang)股(gu)份冷軋公司通過(guo)數字化轉型，高端產品銷售額增長(chang) 36 個(ge)(ge)百分(fen)點(dian)，客戶投訴率減(jian)少 55 個(ge)(ge)百分(fen)點(dian)，增強了市場競爭(zheng)力。

創新能力：

TDengine 提(ti)供(gong)的數(shu)據(ju)分析和挖掘(jue)能(neng)力，為(wei)鋼(gang)鐵(tie)企(qi)(qi)業(ye)的產品創新和工藝創新提(ti)供(gong)了支持。例(li)如，東北大學提(ti)出(chu)的 “人(ren)機混(hun)合(he)智能(neng)” 模(mo)式，專門(men)用(yong)于破解鋼(gang)鐵(tie)生產 “黑箱(xiang)”，相關技術已(yi)在(zai)多(duo)家鋼(gang)企(qi)(qi)落(luo)地應(ying)用(yong)，推動(dong)了行業(ye)創新。

綠色發展：

TDengine 支持的能源管理和優化(hua)(hua)，有助于(yu)鋼(gang)鐵企(qi)業(ye)實(shi)現(xian)綠色發展(zhan)，減(jian)少碳排放(fang)，提高環(huan)境效益。例如，興澄(cheng)特鋼(gang)通過數(shu)字(zi)化(hua)(hua)生產(chan)模式，使(shi)噸鋼(gang)能耗下降 15%~20%、耗水(shui)量降低 30%，實(shi)現(xian)了綠色發展(zhan)。

案例證明：

“隨著(zhu)鋼(gang)鐵(tie)行業同(tong)質化(hua)(hua)競(jing)爭(zheng)速度加快，產品差異越來(lai)越小，未來(lai)鋼(gang)鐵(tie)企業之間(jian)的競(jing)爭(zheng)，主要(yao)取決于在數字化(hua)(hua)轉型、智(zhi)能(neng)化(hua)(hua)應(ying)用上面能(neng)否(fou)領先(xian)對手。” 寶鋼(gang)股份總經理劉寶軍的這一觀點表明，數字化(hua)(hua)轉型已成為(wei)鋼(gang)鐵(tie)企業提(ti)升(sheng)競(jing)爭(zheng)力的關(guan)鍵因素。而(er) TDengine 作(zuo)為(wei)一款(kuan)專(zhuan)為(wei)工業互聯網設計的大(da)數據平(ping)臺，能(neng)夠為(wei)鋼(gang)鐵(tie)企業提(ti)供(gong)強大(da)的數字化(hua)(hua)支(zhi)持，幫(bang)助(zhu)企業在競(jing)爭(zheng)中脫穎而(er)出。

七、未來展望與建議

7.1 TDengine 在鋼鐵行業的發展趨勢

隨著鋼(gang)鐵行(xing)業數字化轉型的(de)深(shen)入，TDengine 在(zai)鋼(gang)鐵行(xing)業的(de)應用(yong)將呈現以(yi)下發展趨(qu)勢：

AI 深度融合：

TDengine 將與 AI 技術深度(du)融合，提(ti)供更(geng)強大的數據分析和預測能力。例如(ru)，TDengine 內置的 TDgpt AI 智(zhi)能體將進一步(bu)提(ti)升，能夠更(geng)好地(di)理解鋼鐵生產(chan)過程中(zhong)的復雜(za)模式和規律，為生產(chan)決策(ce)提(ti)供更(geng)智(zhi)能的支(zhi)持。

邊緣計算應用：

隨(sui)著(zhu) 5G 和(he)邊緣(yuan)計(ji)算(suan)技術的發(fa)展，TDengine 將更(geng)多地(di)應用于鋼鐵企業的邊緣(yuan)計(ji)算(suan)場(chang)景，實(shi)現數據的本地(di)處理和(he)實(shi)時決策，減少(shao)延遲和(he)帶寬(kuan)需求。

云原生部署：

云原(yuan)生(sheng)技術(shu)將(jiang)成為 TDengine 部(bu)署(shu)的(de)(de)主流(liu)方式，提供更高的(de)(de)靈活性(xing)、可擴展性(xing)和可靠性(xing)，滿足(zu)鋼鐵企業分布式、跨地域的(de)(de)業務需求。

行業定制化：

TDengine 將(jiang)針對(dui)鋼鐵(tie)行業的(de)(de)(de)特定需求，提供(gong)更(geng)多定制化的(de)(de)(de)功能和解決(jue)方案，如針對(dui)高(gao)爐、轉(zhuan)爐、軋機等特定設備(bei)的(de)(de)(de)數據(ju)分析模(mo)型和算法。

生態系統擴展：

TDengine 的(de)生態系統將(jiang)進一步擴展，與更多(duo)的(de)工業軟件(jian)和平臺集成，如 MES、ERP、CRM 等(deng)，為鋼鐵企(qi)業提(ti)供更全(quan)面的(de)數字化解決方案。

7.2 鋼鐵企業實施建議

基于 TDengine 在鋼(gang)鐵(tie)行業的(de)應用經驗和發展趨勢，為(wei)鋼(gang)鐵(tie)企業提供以下實施建議：

總體規劃，分步實施：

鋼鐵企業(ye)應(ying)(ying)根(gen)據(ju)自(zi)身的數字(zi)化轉(zhuan)型戰(zhan)略，制定 TDengine 應(ying)(ying)用的總體規劃，并按(an)照業(ye)務(wu)優先級分步實施，確(que)保(bao)投資回(hui)報最大化。例(li)如，可(ke)以先從生產監控、設備(bei)管(guan)理等(deng)關鍵場景入手，逐步擴展到質(zhi)量追溯、能(neng)源管(guan)理等(deng)其他場景。

數據治理先行：

在實施 TDengine 之前，企(qi)業應(ying)先進行數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)治(zhi)理(li)，明(ming)確(que)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)標準(zhun)和規范，確(que)保數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的質量和一致性。例如，可以建立(li)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)字典，統一數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)采集、存儲和分析(xi)的標準(zhun)，為 TDengine 的應(ying)用奠定良好基礎。

人才培養：

鋼鐵企業(ye)應加強數據(ju)管理和(he)分(fen)析人才(cai)(cai)的(de)培(pei)養(yang)(yang)(yang)，提(ti)高(gao)員工的(de)數據(ju)素養(yang)(yang)(yang)和(he)技能。例如(ru)，可以組織 TDengine 使用培(pei)訓，培(pei)養(yang)(yang)(yang)既懂鋼鐵生(sheng)產又懂數據(ju)分(fen)析的(de)復合型人才(cai)(cai)，為數字化轉(zhuan)型提(ti)供(gong)人才(cai)(cai)支(zhi)持(chi)。

試點示范：

在全面推(tui)(tui)廣之(zhi)前(qian)，可(ke)以選擇典(dian)型(xing)車間或產線(xian)進行(xing)試點(dian)，驗(yan)證 TDengine 的(de)應用效果(guo)和價(jia)值，形(xing)成可(ke)復制、可(ke)推(tui)(tui)廣的(de)經驗(yan)和模式。例如(ru)，可(ke)以選擇一(yi)條(tiao)軋鋼生(sheng)產線(xian)或一(yi)座(zuo)高爐進行(xing)試點(dian)，總結經驗(yan)后(hou)再(zai)逐步推(tui)(tui)廣到(dao)其(qi)他生(sheng)產線(xian)。

持續優化：

TDengine 的應(ying)用(yong)(yong)是一個持續優(you)化的過程，企業(ye)應(ying)建立反(fan)饋(kui)機制，收(shou)集(ji)用(yong)(yong)戶反(fan)饋(kui)，不斷(duan)優(you)化應(ying)用(yong)(yong)場景和(he)分(fen)析(xi)模(mo)(mo)型(xing)(xing)，提(ti)高應(ying)用(yong)(yong)效果。例(li)如，可以定(ding)期(qi)評估 TDengine 的應(ying)用(yong)(yong)效果，根據業(ye)務需求和(he)技術(shu)發展，不斷(duan)優(you)化數據模(mo)(mo)型(xing)(xing)和(he)分(fen)析(xi)算法。

7.3 結語

鋼鐵行(xing)業(ye)(ye)作為國民經(jing)濟的支柱產業(ye)(ye)，正面臨著轉(zhuan)(zhuan)型升(sheng)級的重要(yao)機遇和挑戰。數字化(hua)轉(zhuan)(zhuan)型已成為鋼鐵行(xing)業(ye)(ye)實現高(gao)質(zhi)量(liang)發(fa)展的必(bi)由之路，而數據管理是數字化(hua)轉(zhuan)(zhuan)型的基(ji)礎和關鍵。

TDengine 作為(wei)一(yi)款專(zhuan)為(wei)工業(ye)互聯網設(she)計的(de)(de)高性能(neng)時序(xu)數(shu)據(ju)庫，憑(ping)借(jie)其(qi)卓越的(de)(de)性能(neng)、高效(xiao)的(de)(de)壓縮率(lv)和強大的(de)(de)分析能(neng)力，為(wei)鋼鐵(tie)企業(ye)提(ti)供了理(li)想的(de)(de)數(shu)據(ju)管(guan)理(li)平(ping)臺。通(tong)過(guo)在生產監(jian)控、質量追溯、設(she)備維護、能(neng)源(yuan)管(guan)理(li)等場景的(de)(de)應用，TDengine 幫助鋼鐵(tie)企業(ye)提(ti)升生產效(xiao)率(lv)、降低成本(ben)、優化決策(ce)，加(jia)速(su)了數(shu)字化轉型進(jin)程。

隨著 AI、邊緣計算(suan)、云計算(suan)等(deng)技術的(de)發展，TDengine 將(jiang)與更多先進技術融合，為(wei)鋼鐵(tie)企業(ye)(ye)提供更智能(neng)、更全面的(de)解決方(fang)案。我們(men)相(xiang)信，在 TDengine 等(deng)先進技術的(de)支持(chi)下，鋼鐵(tie)行業(ye)(ye)將(jiang)實現(xian)從(cong)傳(chuan)統制(zhi)造向智能(neng)制(zhi)造的(de)轉(zhuan)變，成(cheng)為(wei)智慧型(xing)、高效(xiao)能(neng)、綠色(se)化的(de)現(xian)代產業(ye)(ye)，為(wei)中國式現(xian)代化事(shi)業(ye)(ye)作出(chu)新的(de)貢獻。

鋼鐵(tie)企(qi)業(ye)(ye)應抓住(zhu)數(shu)字化轉型(xing)的機遇，積極采用(yong) TDengine 等先進(jin)技術(shu)，推(tui)動企(qi)業(ye)(ye)的數(shu)字化、智能化升級，提(ti)升核(he)心競(jing)爭力(li)，在激烈的市場(chang)競(jing)爭中脫穎而出。正如(ru)中國(guo)(guo)鋼鐵(tie)工業(ye)(ye)協(xie)會(hui)黨(dang)委副(fu)書記、副(fu)會(hui)長(chang)(chang)兼秘(mi)書長(chang)(chang)姜維(wei)所言：”中國(guo)(guo)鋼鐵(tie)在數(shu)字化強大實力(li)的支持下，必(bi)將成為世界鋼鐵(tie)的引領者(zhe)、創(chuang)造者(zhe)。”