寧德新能源（ATL）是全球領先的消費鋰電池制造商，其智能制造車間擁有超1萬臺生產設備、100萬+數據采集點位，每分鐘產生超 1000 萬條時序數據。面對海量工業設備數據的實時處理挑戰，團隊在深入評估了時序數據庫 InfluxDB 與 TDengine 后，最終選擇 TDengine 構建(jian)新一代數(shu)(shu)據平(ping)臺(tai)。該方案不僅(jin)實(shi)現數(shu)(shu)據寫入(ru)速度提(ti)(ti)升(sheng) 3 倍、存儲(chu)成本(ben)降低 70%，還將(jiang)集(ji)群規模從原方案的(de) 50 臺(tai)服務器大幅精(jing)簡至 10 臺(tai)，有效(xiao)支(zhi)撐(cheng)毫秒級異常(chang)檢測(ce)與設備健康度分析，為預測(ce)性維(wei)護提(ti)(ti)供穩定(ding)、高(gao)效(xiao)的(de)實(shi)時數(shu)(shu)據支(zhi)撐(cheng)。本(ben)文將(jiang)詳細解析這一技(ji)術架構的(de)設計(ji)思路、實(shi)施路徑(jing)及其在智能制造中的(de)實(shi)際成效(xiao)。

隨著寧德新(xin)能源(yuan)數(shu)字化轉型的持續深入，企業對生產(chan)過程中(zhong)設備運行狀態、環(huan)境參數(shu)等數(shu)據的實(shi)時(shi)洞(dong)察與精細化管控提出了更高要(yao)求。在構建(jian)設備健(jian)康度（PHM）、產(chan)品質(zhi)量預警、單(dan)工序閉環(huan)控制等關(guan)鍵應(ying)用(yong)時(shi)，也暴露(lu)出數(shu)據采集量大、配(pei)置靈活性要(yao)求高、實(shi)時(shi)計算(suan)能力強依賴等一(yi)系列挑戰。主要(yao)表現為：

• 海量數據存儲與處理壓力  

生產(chan)線數(shu)千臺設備(bei)每(mei)秒(miao)生成(cheng)數(shu)萬條數(shu)據，傳統(tong)關系(xi)型數(shu)據庫面臨寫入(ru)延遲高、存儲成(cheng)本激(ji)增(zeng)的(de)瓶頸。  

• 實時分析能力不足  

質量檢(jian)測與設備健康(kang)狀態需秒級響應，原有(you)系統無法滿足實(shi)時告警與可(ke)視化需求。  

• 多源異構數據整合困難  

生產數(shu)(shu)據、環境數(shu)(shu)據、供應鏈數(shu)(shu)據分散在多個(ge)系統中，難以實現統一分析。  

選型與技術對比

針對(dui)在實際(ji)業務中(zhong)遇到的問題，我們智能控制組對(dui)多(duo)款時序數據庫進行了(le)深(shen)入評估對(dui)比(bi)。綜合(he)系統穩定(ding)性(xing)、讀寫性(xing)能、軟(ruan)硬件總(zong)體(ti)成本、開發友好性(xing)以(yi)及運維便(bian)捷性(xing)等(deng)多(duo)個維度后，最終選擇了(le) TDengine 作(zuo)為平臺方案。

TDengine 在數據(ju)壓(ya)縮率、寫入(ru)速(su)度、分析效率和分布式架構等(deng)關鍵(jian)能力(li)(li)上表現出顯著優勢，不僅在當前場景(jing)下全面(mian)領先于其他方案(an)，也具備良好(hao)的擴展性(xing)，可支(zhi)持更(geng)多未來功能與(yu)應用場景(jing)，助力(li)(li)企(qi)業加快(kuai)開發進度與(yu)業務落地(di)。

測試結果顯示，TDengine 在關鍵指標上全面領先，且硬件成本僅為 InfluxDB 的 40%。

落地實踐

在智(zhi)能(neng)制(zhi)造體系(xi)中，寧德(de)新(xin)能(neng)源廣泛融合(he)了工業物聯(lian)網、PLC、傳感器、機器視(shi)覺及 AI 等先進技術，構建起(qi)高度自動化(hua)的生(sheng)產流程，實現對生(sheng)產過程的數據實時監控與質量控制(zhi)。

各類(lei)設備產生的 PLC 數(shu)據需通(tong)過特(te)定協議進行采(cai)集，由(you) IoT Gateway（物(wu)聯網網關）完成(cheng)協議轉換后，經由(you) Broker 傳輸至物(wu)聯網基礎平臺集群。平臺集群再(zai)將數(shu)據分別寫(xie)入 TDengine 時序數(shu)據庫、Oracle 數(shu)據庫及預警平臺。

其中(zhong)，TDengine 強大的(de)時序數(shu)據存儲(chu)能力，使得設備(bei)采集的(de)全部數(shu)據得以(yi)實時落庫，為 MES 系(xi)統(tong)提(ti)供了(le)穩定(ding)可靠的(de)數(shu)據支撐。同時，借助(zhu) Grafana 與(yu)(yu)帆軟 BI，相關數(shu)據也可被(bei)直觀地可視化分析與(yu)(yu)展示(shi)，大幅提(ti)升了(le)生產運維(wei)的(de)效率與(yu)(yu)智(zhi)能化水平。

• 在數據采集過程中，系統支持按需動態增減配置，以 PLC 為單位進行管理。每個 PLC 內的采集點位可根據業務部門的實際需求靈活調整。整體系統架構如下：

• 在 TDengine 中，我們采用了動態建表策略：無需預先創建子表，系統在寫入數據時會自動為每個設備生成對應的獨立子表，實現了數據接入的即插即用，極大提升了部署效率與靈活性。

• 采集點位支持動態新增、修改和刪除。當前系統設計采用統一的超級表架構，以“設備名+參數名”作為唯一的子表維度。當新增參數時，系統會自動創建對應的子表，實現數據結構的靈活擴展與高效管理。

落地效果

目(mu)前，項目(mu)的(de)生產系統集群(qun)運行的(de)是 TDengine 3.3.2.12 版本，采用 3 節點部署，每(mei)臺服務器配置為 96 核(he) CPU(s)、192GB 內存及 2 塊 7.6TB SSD，主(zhu)要用于(yu)數據的(de)高并發寫(xie)入與(yu)實時(shi)查(cha)詢。

UAT 系統集群則運行 3.3.4.7 版本，同樣為 3 節點部(bu)署，每臺服務器配置(zhi)為 64 核 CPU(s) 和 128GB 內存。通過 taosX 工具從生產系統同步數(shu)(shu)據，主要用于歷史數(shu)(shu)據的(de)存儲與分析查(cha)詢。

當前生產系統已支撐智能制造車間超 1 萬臺設備、超過 100 萬個采集點的數據寫入與存儲。我們采用 C# 語言開(kai)發程序，執行 insert 語句，將物聯網基礎平臺采集(ji)到的數據(ju)高效寫入 TDengine 數據(ju)庫(ku)中。

每分鐘寫入在 800 萬條以上，高峰時段會到 1000 萬條以上。

生產(chan)(chan)系(xi)統(tong)中(zhong)(zhong)的(de)數(shu)據(ju)在寫(xie)入后，會(hui)通過 TDengine 自帶的(de) taosx 工具自動同(tong)步(bu)至(zhi) UAT 集群。生產(chan)(chan)系(xi)統(tong)保留最(zui)近 30 天(tian)的(de)數(shu)據(ju)，滿足實(shi)時和近期(qi)查詢(xun)(xun)需求(qiu)；30 天(tian)以上(shang)的(de)歷史數(shu)據(ju)則僅保存(cun)在 UAT 系(xi)統(tong)中(zhong)(zhong)，用于支持業(ye)務對(dui)歷史數(shu)據(ju)的(de)查詢(xun)(xun)與分析(xi)。此策略(lve)不(bu)僅有效降低了存(cun)儲成本，也顯著(zhu)減輕了生產(chan)(chan)系(xi)統(tong)的(de)查詢(xun)(xun)負(fu)載。

業務人員可(ke)(ke)使用 Python 語(yu)言自(zi)行開發(fa)應用，通過 SQL 查詢訪問(wen) TDengine；同時也支(zhi)持使用帆軟 BI 通過 JDBC 驅動連接 TDengine，實現(xian)數據的可(ke)(ke)視(shi)化分(fen)析與展示(shi)。

業務價值

寧(ning)德新能(neng)(neng)源作(zuo)為鋰電(dian)(dian)池行業(ye)的(de)(de)領軍(jun)企業(ye)，生(sheng)產過程中(zhong)廣泛依(yi)賴傳感器與(yu)智能(neng)(neng)設備，實時采(cai)集溫度、電(dian)(dian)壓(ya)、電(dian)(dian)流等(deng)關(guan)鍵參(can)數，因此時序數據庫在其生(sheng)產監控、質量控制、設備維護(hu)、研發支持及(ji)能(neng)(neng)源管(guan)理等(deng)環節(jie)中(zhong)發揮著(zhu)(zhu)至(zhi)關(guan)重要的(de)(de)作(zuo)用(yong)，能(neng)(neng)夠(gou)顯著(zhu)(zhu)助(zhu)力生(sheng)產效率與(yu)產品質量的(de)(de)提升(sheng)。

為(wei)構建覆蓋全廠區的數據(ju)(ju)中(zhong)樞，其選擇 TDengine 作為(wei)核心時序(xu)數據(ju)(ju)平臺，全面實現以下(xia)能力升(sheng)級：

• 分布式架構，支撐高并發寫入：TDengine 采用列式存儲與“一個設備一張表”的創新模型，輕松承載每秒百萬級數據點的寫入，寫入性能相較原有 InfluxDB 集群提升近兩倍。
• 高效壓縮，降低存儲成本：依托專為時序數據設計的壓縮算法，存儲空間占用降至 InfluxDB 的三分之一，支持長期歷史數據保留與工藝回溯。
• 多源數據融合，支持標準 SQL：通過 TDengine 的 Schemaless 寫入能力，實現設備日志與 MES 系統數據的融合接入，配合標準 SQL 實現跨系統的靈活分析。

“TDengine 幫助我們解決了海量時序數據(ju)處理(li)的(de)燃眉之急。其高性(xing)能(neng)與低(di)資源占(zhan)用的(de)優勢，讓我們在保障業(ye)務連續性(xing)的(de)同時，實現了數據(ju)驅動的(de)智能(neng)制造(zao)升級。” ——ATL 智能(neng)制造(zao)中心技術總監

在實際應用中，TDengine 實時監控超 10,000 臺設備的振動、電流等關鍵指標，預測性維護準確率提升至 95%，為生產穩定(ding)與設(she)備健康(kang)提供堅實保障。

結語

寧德新能(neng)源(yuan)正計劃進一步拓展 TDengine 在數(shu)字(zi)孿生、AI 質檢(jian)等核心場景中的應用，打造鋰(li)電行(xing)業(ye)的工業(ye)互聯網標桿平臺，持續引領新能(neng)源(yuan)產業(ye)的技(ji)術創新。未來規劃包(bao)括：

• 將 TDengine 部署擴展至全球 5 個生產基地，實現統一的數據平臺架構；
• 集成 AI 框架，實現毫秒級工藝參數調優，推動制造過程智能化升級；
• 構建 TB 級時序數據沙箱，供研發團隊進行建模、驗證與算法訓練，釋放數據潛能。

我們(men)期待 TDengine 持(chi)續增強功(gong)能能力，支持(chi)更多(duo)應用場(chang)景，并(bing)進一步提(ti)升 AI 算法的(de)集成能力，助(zhu)力我們(men)加(jia)速開發進程，提(ti)升實際業務(wu)成效。

作者 | 寧德新能(neng)源智能(neng)控制組

關于寧德新能源

寧德新能(neng)源科技有(you)限(xian)公司（ATL）成(cheng)立于 1999 年(nian)，是(shi)一家專注(zhu)于鋰離(li)子(zi)電池研發、生(sheng)產與銷售的(de)高科技企業。作為(wei)全球領先的(de)鋰電池設計與制(zhi)造(zao)商，寧德新能(neng)源深耕 ICT 消(xiao)費領域，其電池方案廣(guang)泛(fan)應(ying)用于智(zhi)能(neng)手機、無人機、筆記本電腦等眾(zhong)多消(xiao)費電子(zi)產品，贏得了行業內廣(guang)泛(fan)認可。