TDengine 在智能制造中的核心價值

簡介

智能制造與數據庫技術的深度融合，已成為現代工業技術進步的一個重要里程碑。隨著信息技術的飛速發展，智能制造已經成為推動工業轉型升級的關鍵動力。在這一進程中，數據庫技術扮演著不可或缺的角色，它不僅承載著海量的生產數據，還為智能制造提供了強大的數據支持和服務。

特別是隨著大數據、云計算等前沿技術的崛起，TDengine 憑借靈活多變的數據模型和卓越的數據處理能力，在智能制造領域大放異彩。TDengine 能夠高效地管理和分析制造過程中的各類數據，從生產線的實時監控到產品質量的精細管理，再到供應鏈的優化協調，它都能提供精準可靠的數據支持。

智能制造面臨的挑戰

依照傳統的 IEC 62264-1 層次模型，工業制造領域被劃分為 5 個層級—現場設備層、現場控制層、過程監控層、生產管理層及企業資源層。這一模型清晰地描繪了從生產現場的實時操作到企業管理層面的戰略規劃，每一層級的躍遷都伴隨著數據量的急劇增長和需求的變化，如下圖所示。這種層級劃分不僅反映了工業制造過程中信息流動的復雜性，也揭示了隨著生產規模的擴大和自動程度的提高，對數據處理能力和效率的要求也在不斷提升。

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隨著工業數字化的巨浪席卷而來，我們見證了數據采集量的爆炸式增長和分析需求的日益復雜化，隨之而來的問題和挑戰也愈發凸顯。

海量設備數據采集：在過去的十余年里，制造業的數字化進程取得了顯著進展。工廠的數據采集點從傳統的數千個激增至數十萬甚至數百萬個。面對如此龐大的數據采集需求，傳統的實時數據庫已顯得力不從心。
動態擴容：隨著數據的逐步接入，初期的硬件配置往往較為有限。隨著業務量的增加和數據量的上升，硬件資源必須迅速擴展以滿足業務的正常運行。然而，一旦系統上線運行，通常不允許進行停機擴容，這就要求系統在設計時就要考慮到未來的擴展性。
數據關聯與多維分析：傳統工業實時數據庫通常只包含幾個固定的字段，如變量名、變量值、質量戳和時間戳，缺乏信息間的關聯性，這使得復雜的多維分析變得難以執行。
截面查詢與插值查詢：為了滿足報表和其他統計需求，系統需要支持歷史截面查詢以及按指定時間間隔進行的線性插值查詢。
第三方系統數據庫對接：除了設備數據以外，還須采集來自各個生產系統的數據，這些系統通常位于過程監控層或生產管理層。這就要求系統能夠實時采集數據、遷移歷史數據，并在網絡斷開時能夠斷線續傳。除了 API 以外，常見的對接方式還包括數據庫對接，例如，與 LIMIS 對接，采集其關系型數據庫中存儲的時序數據，或與第三方生產數據庫（如 AVEVA PI System 或 Wonderware 系統）對接，獲取實時、歷史和報警數據。
與 SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，監控控制與數據采集）系統對接：SCADA 系統作為過程監控層的核心，匯集了站內和廠區的所有生產數據，并提供了直觀易用的開發、運行和管理界面。然而，其自帶的傳統實時數據庫在分析能力和高密度點位容量上存在限制，通常僅支持約 1 萬個點位。因此，將 SCADA 系統與性能更優越的數據庫相結合，充分發揮雙方的優勢，通過面向操作技術層的模塊化組態開發，為工業控制系統注入新的活力，已成為工業數字化發展的重要方向。