工業大數據

工業大數據是指在工業領域中產生的大量數據，通過采集、存儲、處理和分析這些數據，從中提取有價值的信息和洞察，用于優化生產過程、提高效率、降低成本、改進產品質量以及預測和預防故障等工業應用。工業大數據可以包括來自傳感器、監控設備、生產線、供應鏈等各個環節的數據，涵蓋多種形式的數據類型，如結構化數據、非結構化數據、時間序列數據等。工業大數據的分析和利用可以幫助企業實現智能化生產和管理，提升競爭力和創新能力。

下載白(bai)皮書(shu)

中文名：工業大數據

英文名：Industrial Big Data

核心：高效的數據分析

用途：優化生產流程

工業大數據的定義

工業(ye)大(da)數(shu)據(ju)是指在工業(ye)領域中生(sheng)成、收(shou)集和存儲(chu)的(de)(de)大(da)規模數(shu)據(ju)集合。這些(xie)數(shu)據(ju)集合涵蓋了從(cong)傳感(gan)器(qi)、監控設備、生(sheng)產(chan)線(xian)、供應鏈等多個來源采(cai)集的(de)(de)大(da)量數(shu)據(ju)。工業(ye)大(da)數(shu)據(ju)的(de)(de)特點包括以下幾(ji)個方(fang)面：

數據規模：工業大數據的規模通常非常龐大，以TB或PB為單位進行計量。這些數據集合可能包含數百萬或數十億個數據點，涵蓋了廣泛的時間范圍和各種數據類型。
數據類型：工業大數據可以包括多種類型的數據，包括結構化數據、非結構化數據和時間序列數據。結構化數據是以表格形式存儲的數據，如傳感器測量數據、工藝參數等。非結構化數據包括文本、圖像、視頻等形式的數據。時間序列數據是按時間順序排列的數據，用于分析趨勢和預測。
數據來源：工業大數據的來源非常廣泛，包括傳感器、監控設備、生產設備、供應鏈系統等。這些數據可以是實時生成的，也可以是歷史數據的存檔。數據收集可以通過物聯網設備、傳感器網絡、工業自動化系統等進行。
數據處理和分析：工業大數據的處理和分析是關鍵步驟。數據處理包括數據清洗、整合和轉換，以確保數據的質量和一致性。數據分析涉及使用各種數據分析技術和算法，如統計分析、機器學習、人工智能等，從數據中提取有價值的信息和洞察。

工業(ye)(ye)大(da)(da)數據(ju)的(de)分析(xi)和(he)利用可以為(wei)企業(ye)(ye)帶(dai)來許多好處，包(bao)括優化(hua)生產過程、提高生產效率、降低成(cheng)本(ben)、改進產品質(zhi)量(liang)、預測和(he)預防故障(zhang)等。通(tong)過對工業(ye)(ye)大(da)(da)數據(ju)的(de)深度分析(xi)和(he)應用，企業(ye)(ye)可以實現智(zhi)能化(hua)生產和(he)管(guan)理，提升競爭力，并開拓新(xin)的(de)商業(ye)(ye)機會。

工業大數據發展歷程

工(gong)業大(da)(da)數據(ju)的(de)發(fa)展歷程可以追溯(su)到(dao)過去幾十年的(de)工(gong)業自動化和信息化進(jin)程。以下是工(gong)業大(da)(da)數據(ju)發(fa)展的(de)主要里程碑：

傳感器和自動化技術的發展：20世紀80年代和90年代，隨著傳感器技術和自動化技術的不斷進步，工業設備和生產線開始廣泛采集各種數據，實現自動化控制和生產監控。
數據存儲和處理技術的進步：隨著計算機技術和存儲技術的不斷進步，企業能夠存儲和處理大規模的工業數據。數據庫技術和數據倉庫技術的發展為工業大數據的存儲和管理提供了基礎。
互聯網和物聯網的興起：2000年代以來，互聯網和物聯網的興起為工業大數據的發展提供了新的機遇。企業可以通過互聯網連接和物聯網設備實時收集和傳輸大量的工業數據。
大數據技術的崛起：隨著大數據技術的興起，如分布式計算、云計算、大數據存儲和處理技術的發展，企業能夠更好地管理和分析大規模的工業數據。
數據分析和智能化應用的發展：近年來，數據分析和人工智能技術的快速發展，為工業大數據的價值提取和應用提供了更多的可能性。機器學習、深度學習、預測分析等技術被廣泛應用于工業數據的分析和預測。
工業4.0的推動：工業4.0的概念提出了將物聯網、大數據、人工智能等技術應用于工業生產和管理的新模式。工業4.0的推動促進了工業大數據的應用和發展，并推動了工業智能化的進程。

綜上所述，工業(ye)大數(shu)據的(de)發展(zhan)(zhan)是一個逐步演進(jin)的(de)過程，受到傳感器(qi)技術(shu)(shu)、自動(dong)化(hua)技術(shu)(shu)、計算機技術(shu)(shu)、互聯網技術(shu)(shu)、大數(shu)據技術(shu)(shu)和人工智能技術(shu)(shu)等多個因素的(de)推(tui)動(dong)。隨著技術(shu)(shu)的(de)不(bu)斷(duan)進(jin)步和應用場(chang)景的(de)不(bu)斷(duan)拓展(zhan)(zhan)，工業(ye)大數(shu)據將繼續發揮重要作用，幫(bang)助企業(ye)實(shi)現智能化(hua)生產和管理，并推(tui)動(dong)工業(ye)領域的(de)創新和發展(zhan)(zhan)。

工業大數據的特征

工業大(da)數據(ju)的特征包括(kuo)以下幾個方面：

大規模（Volume）：工業大數據涉及到龐大的數據量，通常是TB或PB級別的數據。這些數據來自于各種傳感器、機器和工業設備，是典型的時序數據。
多樣性（Variety）：它包括各種類型的數據，如結構化數據（如數據庫記錄）、半結構化數據（如日志文件）和非結構化數據（如圖像、視頻和音頻）。
實時性（Real-Time）：工業大數據以極高的速度產生，需要實時快速處理和分析。實時數據處理在許多工業應用中尤為重要。
價值（Value）：雖然數據量巨大，但真正有價值的數據可能只占很小一部分。關鍵在于能夠有效地從大量數據中提取有用信息。
可靠性（Veracity）：在工業環境中，數據的準確性和可靠性至關重要，尤其是當這些數據用于關鍵決策和自動化過程時。
復雜性（Complexity）：工業大數據來自多個來源，可能需要整合不同格式和來自不同設備的數據，這增加了處理和分析的復雜性。

這些特征共同構成了工業大數據的獨特性，它們提供了改進和優化工業流程的巨大機遇，同時也對于如何存儲、管理和分析這些數據提出了挑戰。工業大數據的產生通常來源于各種傳感器、機器和工業設備，是較為典型的時序數據。近年來，隨著時序數據庫（Time Series Database，TSDB）的出現及發展，如 TDengine，國(guo)內(nei)外越來越多的工(gong)業企業開(kai)始(shi)選擇用這一類數據庫來處(chu)理工(gong)業數據。

工業大數據的處理流程

工業(ye)大數據的(de)處理流(liu)程可以分為幾個(ge)關鍵步(bu)驟，每個(ge)步(bu)驟都是理解和利(li)用這些數據的(de)重要組成部分：

數據采集：這是流程的起點，涉及從各種來源（如傳感器、機器、生產線、日志文件等）收集數據。在這個階段，需要確保數據的準確性和完整性。
數據預處理：收集的數據通常是原始的，可能包含錯誤、重復或不完整的信息。預處理步驟包括清洗數據、格式化、處理缺失值和異常值，以便于進一步分析。
數據存儲和管理：處理過的數據需要存儲在數據庫或數據倉庫中。這一步驟確保數據的安全存儲和高效訪問，并可能涉及大數據技術如 TDengine 或云存儲解決方案。
數據分析：這是處理流程中的核心步驟，涉及對數據進行統計分析、模式識別、預測分析等。使用數據挖掘和機器學習算法可以從數據中提取深層次的見解和知識。
數據可視化：通過圖表、儀表盤和其他可視化工具，將分析結果呈現出來，幫助用戶更容易理解數據和分析結果。
決策和行動：最終，基于分析結果做出決策并采取行動，如優化生產流程、預測設備維護需求、提升產品質量等。
反饋和優化：在實際應用中持續監控和評估所采取行動的效果，并根據反饋調整和優化數據處理流程。

整(zheng)個流程是迭代的(de)，不斷(duan)調整(zheng)和(he)優化以適應新的(de)數據和(he)業務需求，從而(er)最大化工業大數據的(de)價值。

工業大數據在處理上面臨的挑戰

工業大數據處理面臨(lin)的挑戰主要(yao)可以分(fen)為以下(xia)幾個方(fang)面：

行業特定的 IT 資源短缺：在工業制造等特定領域，IT 專業人員相對較少，企業在使用復雜的數據處理系統時更依賴于系統集成公司，這增加了技術應用和維護的難度。
現有系統的局限性：許多工業企業仍在使用基于傳統操作系統（如 Windows）的舊版工業軟件，如 PI System和 Wonderware。這些系統在界面和功能上相對過時，與現代的網絡和移動應用相比顯得落后。
高昂的成本和封閉性：傳統工業軟件的費用通常基于測點數量收費，費用高昂，且在擴展測點時需要重新談判許可證。此外，這些系統通常是封閉的，與第三方軟件的集成困難，限制了新技術的應用。
企業并購和系統多樣性：大型制造集團通常通過并購和分拆擁有多條生產線和多座工廠，導致存在多個不同的工業數據管理系統，使得數據集成和管理變得復雜。
數據清洗和治理挑戰：整合不同系統的數據需要進行數據清洗、轉換和治理，這些看似簡單的任務在實施時卻具有高門檻。
長期投資與回報不匹配：過去十年，許多企業嘗試通過建設工業互聯網平臺來解決傳統數據處理問題，但這通常需要長期投資和高額的人員成本，而實際回報卻未達預期，導致企業決策層對工業互聯網和 AI 技術的態度普遍不高。

工業互聯網的成功與否與工業大數據的處理息息相關，但在工業大數據的處理上仍然存在著很多問題。即使是一些較為流行的時序數據庫，也未能完全解決企業業務發展中面臨的數據處理難題，遑論老牌的實時數據庫，一些(xie)問(wen)題(ti)如系統復雜導(dao)致的(de)運維難度(du)大、系統封(feng)閉難以(yi)(yi)與第三方軟件對接、自有分(fen)析能力弱、價格(ge)昂(ang)貴維護成(cheng)本高、非標準 SQL 學習成(cheng)本高，以(yi)(yi)及缺乏(fa)真(zhen)正的(de)云原(yuan)生化和水平擴展能力等(deng)問(wen)題(ti)，仍(reng)然難以(yi)(yi)忽視。

作為一款高性能、分布式的物聯網、工業大數據平臺，TDengine 針對工業大數據的核心特征進行了功能設計和優化，大幅提高了數據插入和查詢的性能，有效降低了硬件或云服務的成本高性能處理能力可以應對海量工業大數據的存儲和分析需求；同時其還提供水平擴展的能力，隨著數據量的增加，只需簡單地增加服務器擴容，即可滿足不斷增長的工業大數據處理需求；具備開放開源的生態環境，提供業界流行的標準 SQL 接口以及 Python、R 或其他開發接口，方便使用者集成各種機器學習、人工智能算法或其他應用。一些企業的實踐顯示，相比傳統的數據處理方案，在應對工業大數據處理上，TDengine 更為降本增效。

工業大數據的有效處理方案

TDengine 可以為工業大數據處理提供一個有效、靈活且成本可控的解決方案，適應不同規模和需求的企業，有望打破傳統工業軟件市場的壟斷，促進工業數字化轉型的進程。當前，TDengine 已經成功應用于眾多工業企業的工業大數據架構改造項目中。通過引入 TDengine，這(zhe)些能源項(xiang)目實現了以下(xia)優化(hua)改造(zao)：

減少組件數量：傳統的工業大數據架構可能需要部署多個組件來處理時序數據的存儲、處理和分析。而引入TDengine 后，能夠將多個組件整合為一個集成化的解決方案，大大減少了組件的數量和復雜度。
簡化架構復雜度：傳統的工業大數據架構往往需要復雜的數據流轉和處理流程，包括數據清洗、數據傳輸、數據存儲等。而 TDengine 除了時序數據庫功能外，還提供了流式計算、數據訂閱等功能，通過其高性能和高可擴展性，能夠簡化整個架構的復雜度，提高數據處理效率。
降低存儲成本：由于能源數據的規模龐大，傳統的存儲方法可能需要投入大量的存儲資源。而 TDengine 通過優化存儲結構和壓縮算法，可以顯著降低存儲成本，同時保證數據的高可靠性和高可用性。
提升業務響應實時性：能源項目對業務的實時性要求較高，需要快速響應和處理實時數據。引入 TDengine 后，能夠實現高效的數據寫入、查詢和分析，保證業務的實時性要求得到滿足。

TDengine 提供的極簡架構使得企業在工業大數據處理方面能夠輕松進行運維和管理。通過 TDengine，企業不再需要繁瑣的中間庫和中間表，簡化了數據處理流程，提高了效率。它還具備高效的數據存儲和即席查詢分析功能，讓工業大數據的處理更加高效；提供了豐富的接口支持和強大的聚合函數、窗口函數，使用戶能夠進行更加靈活和高級的數據分析。此外，TDengine 還提供了數(shu)據(ju)同(tong)步工具(ju)，簡化從各(ge)種數(shu)據(ju)源（如(ru) OPC-UA、OPC-DA、MQTT 等）到數(shu)據(ju)庫的(de)數(shu)據(ju)接(jie)入(ru)過程，無(wu)需編(bian)寫一(yi)行代碼即(ji)可完成數(shu)據(ju)的(de)實(shi)(shi)時收集(ji)和(he)存儲，幫助(zhu)企業(ye)更好地應對實(shi)(shi)時數(shu)據(ju)處理的(de)需求。

綜上所述，高效的數據庫工具如 TDengine 對(dui)于工業(ye)(ye)(ye)企業(ye)(ye)(ye)處理(li)和(he)分析大規模和(he)復雜(za)的工業(ye)(ye)(ye)大數據(ju)(ju)至關重要。它們能夠幫助企業(ye)(ye)(ye)克服數據(ju)(ju)挑(tiao)戰，提(ti)高生產(chan)效率，優(you)化資源配置，并推動工業(ye)(ye)(ye)行業(ye)(ye)(ye)的轉型和(he)發展(zhan)。

工業大數據處理相關案例

數益工聯 x TDengine

“TDengine 的寫入和(he)查詢的效(xiao)率非(fei)常高，平均在(zai) 10ms 以內，性(xing)能(neng)完全滿足我們的要求(qiu)。給人印象最(zui)深刻(ke)的是超強的數據(ju)(ju)壓縮(suo)能(neng)力(li)，以某(mou)個客戶的數據(ju)(ju)情況為例：運行一個月時間，產(chan)生約 3.2 億(yi)條記錄的數據(ju)(ju)，每(mei)條記錄包含約 800 列，實際(ji)占用的磁盤(pan)空(kong)間竟然不到 30GB。”

業務背景

工業設備物聯采集是數字化工廠建設的基礎，設備在運行過程中會產生大量有價值的數據，例如：設備狀態、實時工藝參數、合格報廢數量、生產節拍、異常報警信息等，設備物聯采集可以為后續的數據分析挖掘提供最基礎、透明、可靠的數據來源。我們對自研工業物聯采集平臺的定位是：可對物聯數據進行采集、存儲和查詢，可用于單個工廠或多個工廠的設備物聯采集。基于業務場景的需求，我們決定選擇時序數據庫作為物聯采集平臺的核心組件，并調研了 InfluxDB、OpenTSDB、TDengine 幾款市面流行的產品，通過充分的測試和驗證，TDengine 可以充分(fen)我們我們的(de)業務需求。

架構圖

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中天鋼鐵 x TDengine

“目前 TDengine 在我們的(de)(de)生產環境(jing)中(zhong)運行平(ping)穩，通(tong)過(guo)對生產環境(jing)的(de)(de)機器(qi)進行檢測，CPU 使用(yong)率(lv)平(ping)常不到 1%，內存使用(yong)率(lv)穩定在 25%。在 TDengine 平(ping)穩運行的(de)(de)數周時間里，中(zhong)天鋼(gang)鐵的(de)(de)新(xin)系統平(ping)均每周收錄 3000 多(duo)(duo)輛車輛表與 100 多(duo)(duo)條(tiao)船只表，每張(zhang)表中(zhong)數據(ju)或多(duo)(duo)或少，累計數量已達(da)(da)百萬(wan)，業務的(de)(de)實際效果(guo)也達(da)(da)到了(le)預期。”

業務背景

為了滿足業務發展需求，中天鋼鐵需要新開發一套功能，對廠內每輛運輸車輛貨運船只的實時 GPS 位置進行追蹤和實時監控，通過大數據平臺對 GPS 坐標進行處理、分析、可視化展示。這些 GPS 數據來自于中天云商 App，只要運輸車輛司機打開云商 App，系統每隔 10 秒會自動發送該車輛 GPS 信號到大數據平臺，再由大數據平臺分析處理，數據量之大可見一斑。本質上來講，行車記錄、行船記錄都是時序數據，也因此，從數據特點出發中天鋼鐵開始對時序數據庫進行選型調研，在進行性能對比后選擇了 TDengine。

架構圖

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廣州某企業工業互聯網項目 x TDengine

“對應于我們應用的 TDengine 三節點（24 核，62GB）集群，程序輕輕松松就達到(dao) qps 每(mei)秒 1 萬記(ji)錄(lu)的(de)寫(xie)入性(xing)能。至于查詢(xun)性(xing)能，以當(dang)天的(de)功率曲線為(wei)例，按照(zhao) 1 分鐘 1 個記(ji)錄(lu)，總共(gong) 1440 個計(ji)算(suan)(suan)數(shu)據(ju)計(ji)算(suan)(suan)，可以輕松地在 1 秒鐘內通過 1 句 SQL 聚合當(dang)天 1 萬條(tiao)記(ji)錄(lu)而(er)得到(dao)；還(huan)有(you)每(mei)月的(de)日溫度曲線，總共(gong) 30 個計(ji)算(suan)(suan)數(shu)據(ju)，當(dang)月的(de) 30 萬條(tiao)記(ji)錄(lu)，也可以通過 avg 函數(shu)結合 Interval 在秒級查詢(xun)的(de)時(shi)間(jian)間(jian)隔內返回。”

業務背景

在作者所在企業的工業互聯網項目中，框架技術組件非常“重”，用 Hadoop 的 HDFS/Hive 做原始數據保留、使用 HBase 保存計算后的數據、利用消息中間件 Kafka 同步各類數據庫，計算框架是使用 Flink 還是 Spark、分布式協調上選擇 ZooKeeper……這也導致學習和運維成本非常高。在深入接觸 TDengine 后，作者發現其優勢完全可以解決自身痛點——以設備數據模型創建超級表，以設備為單個子表，按時間先后順序連續存儲數據。在查詢的時候，可以提供預計算的統計數據，可以基于設備單個子表的 tag 做聚合的功能，結合流計算中的滑動窗口、滾動窗口概念，還可以快速地基于原始數據得到聚合統計結果。作者所在團隊開始基于 TDengine 進行數據架構升級，并將經驗匯總成用戶案例在 TDengine 官網進行發表。

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格創東智 x TDengine

“目前我們已經將 TDengine 應(ying)用(yong)在(zai)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)采集、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)處(chu)理、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)邊緣(yuan)計(ji)算、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)存(cun)儲等(deng)諸多方(fang)面(mian)(mian)，在(zai)實(shi)際業務中(zhong)也展現出了超強性(xing)能，特別是(shi)在(zai)處(chu)理超高(gao)頻(pin)的數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)采集、邊緣(yuan)智能計(ji)算框架、數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)流引擎和數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)模型等(deng)方(fang)面(mian)(mian)效果顯著，面(mian)(mian)對海量數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)輕松實(shi)現實(shi)時全生命周期管理。”

業務背景

作為東智工業應用智能平臺產品家族的物聯網平臺，G-Things 為工業設備提供了安全可靠的連接通信能力，其支持數據采集、規則引擎、數據轉發、指令下發、數據可視化，同時提供開放的 API 與第三方系統快速對接，為工業企業提供高效率、低成本、高可靠的工業物聯網解決方案。為了讓用戶在最大程度上實現降本增效，G-Things 在接入不同的租戶時，會從用戶類型(輕量級、重量級等)、設備規模、設備采集的數據量等角度幫助用戶選擇適配合理的時序數據持久化落地方案。格創東智將 TDengine、Cassandra、OpenTSDB 在同等條件之下進行了相關的讀寫性能對比測試，TDengine 以(yi)最優性能脫穎而出。

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從以上案例中可以明顯看出，在工業大數據場景下，處理龐大的時序數據需求是一個挑戰。傳統的數據解決方案可能無法滿足這種特殊需求，還因日漸臃腫的架構產生更加高昂的維護成本，而如 TDengine 一(yi)般專(zhuan)業(ye)的(de)時序數據庫則(ze)顯示出更加明顯的(de)優(you)勢。通過進行架構改造，上述企業(ye)成功(gong)實現(xian)了工業(ye)大(da)數據處理的(de)降本(ben)增效目標(biao)。如果你也面臨著(zhu)類似的(de)困擾，可(ke)以添(tian)加小T微信(xin)（tdengine）尋求幫助，和專(zhuan)業(ye)的(de)解決(jue)方案(an)架構師進行一(yi)對一(yi)的(de)溝通。