TDengine 在智能制造中的核心价值

简介

智能制造与数据库技术的深度融合，已成为现代工业技术进步的一个重要里程碑。随着信息技术的飞速发展，智能制造已经成为推动工业转型升级的关键动力。在这一进程中，数据库技术扮演着不可或缺的角色，它不仅承载着海量的生产数据，还为智能制造提供了强大的数据支持和服务。

特别是随着大数据、云计算等前沿技术的崛起，TDengine 凭借灵活多变的数据模型和卓越的数据处理能力，在智能制造领域大放异彩。TDengine 能够高效地管理和分析制造过程中的各类数据，从生产线的实时监控到产品质量的精细管理，再到供应链的优化协调，它都能提供精准可靠的数据支持。

智能制造面临的挑战

依照传统的 IEC 62264-1 层次模型，工业制造领域被划分为 5 个层级—现场设备层、现场控制层、过程监控层、生产管理层及企业资源层。这一模型清晰地描绘了从生产现场的实时操作到企业管理层面的战略规划，每一层级的跃迁都伴随着数据量的急剧增长和需求的变化，如下图所示。这种层级划分不仅反映了工业制造过程中信息流动的复杂性，也揭示了随着生产规模的扩大和自动程度的提高，对数据处理能力和效率的要求也在不断提升。

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随着工业数字化的巨浪席卷而来，我们见证了数据采集量的爆炸式增长和分析需求的日益复杂化，随之而来的问题和挑战也愈发凸显。

海量设备数据采集：在过去的十余年里，制造业的数字化进程取得了显著进展。工厂的数据采集点从传统的数千个激增至数十万甚至数百万个。面对如此庞大的数据采集需求，传统的实时数据库已显得力不从心。
动态扩容：随着数据的逐步接入，初期的硬件配置往往较为有限。随着业务量的增加和数据量的上升，硬件资源必须迅速扩展以满足业务的正常运行。然而，一旦系统上线运行，通常不允许进行停机扩容，这就要求系统在设计时就要考虑到未来的扩展性。
数据关联与多维分析：传统工业实时数据库通常只包含几个固定的字段，如变量名、变量值、质量戳和时间戳，缺乏信息间的关联性，这使得复杂的多维分析变得难以执行。
截面查询与插值查询：为了满足报表和其他统计需求，系统需要支持历史截面查询以及按指定时间间隔进行的线性插值查询。
第三方系统数据库对接：除了设备数据以外，还须采集来自各个生产系统的数据，这些系统通常位于过程监控层或生产管理层。这就要求系统能够实时采集数据、迁移历史数据，并在网络断开时能够断线续传。除了 API 以外，常见的对接方式还包括数据库对接，例如，与 LIMIS 对接，采集其关系型数据库中存储的时序数据，或与第三方生产数据库（如 AVEVA PI System 或 Wonderware 系统）对接，获取实时、历史和报警数据。
与 SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，监控控制与数据采集）系统对接：SCADA 系统作为过程监控层的核心，汇集了站内和厂区的所有生产数据，并提供了直观易用的开发、运行和管理界面。然而，其自带的传统实时数据库在分析能力和高密度点位容量上存在限制，通常仅支持约 1 万个点位。因此，将 SCADA 系统与性能更优越的数据库相结合，充分发挥双方的优势，通过面向操作技术层的模块化组态开发，为工业控制系统注入新的活力，已成为工业数字化发展的重要方向。