2021年工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫行業(yè)研究報告

2021年工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫行業(yè)研究報告工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫定義&發(fā)展歷程工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫發(fā)展概況工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫行業(yè)應用工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫行業(yè)未來展望2341目錄CONTENTS1.1

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫定義1.2

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程2.1

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模2.2

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫競爭情況2.3

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫市場驅動因素3.1

流程工業(yè)與離散制造業(yè)對比3.2

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫下游行業(yè)痛點3.3

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫下游行業(yè)需求3.4

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫為中心的數(shù)字化解決方案3.5

流程工業(yè)與離散制造業(yè)代表行業(yè)應用情況3.6

典型行業(yè)應用案例4.1

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫技術/產(chǎn)品發(fā)展趨勢4.2

工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫市場發(fā)展趨勢核心觀點3實時數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模預計2025年達到269億元，CAGR為36.6%；其中離散制造業(yè)應用實時數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模將于2024年突破100億。流程與離散型制造業(yè)流程差異大，但生產(chǎn)中痛點部分重合，從而產(chǎn)生對應用實時數(shù)據(jù)庫需求，雖產(chǎn)生需求原因不盡相同，但預期達到目的相似，便于借助流程工業(yè)經(jīng)驗，快速覆蓋離散制造業(yè)市場。流程工業(yè)代表行業(yè)（電力、石油、鋼鐵）對于實時數(shù)據(jù)庫應用較早且較成熟，應用場景產(chǎn)出價值高；離散制造代表行業(yè)（汽車、家電、飛機）滲透率不及流程工業(yè)，但潛在測點數(shù)量大，未來空間大。行業(yè)未來趨勢：技術方面，邊緣算力下沉，軟件接口協(xié)議統(tǒng)一化；產(chǎn)品方面，應用場景增加，產(chǎn)品功能更豐富完整；市場方面，規(guī)模膨脹，產(chǎn)品加速，行業(yè)頭部效應顯露。工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫定義&發(fā)展歷程系統(tǒng)集成 過程監(jiān)控 數(shù)據(jù)追溯 統(tǒng)計報表 指標分析 ······平臺管理及工具集故障報警開放接口核心模塊關鍵技術基礎數(shù)據(jù)SQL OPAPI（C/C++/C#/JAVA/Golang/Python/Nodejs ） WEBAPI OPC MQTT矢量圖形展示元數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)分區(qū) 安全管理 數(shù)據(jù)響應 數(shù)據(jù)整理 計算引擎動態(tài)內存管控加密傳輸協(xié)議海量數(shù)據(jù)壓縮分散式集群管理接入層數(shù)據(jù)源物聯(lián)網(wǎng)標準協(xié)議 物聯(lián)網(wǎng)連接器 數(shù)據(jù)集成平臺DCS/PLC/SCADA 傳感器 執(zhí)行器 機器人智能儀器/儀表 圖像互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)庫實時數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù) 報警信息 日志信息 用戶權限工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫是處理對實時性要求高的時標型信息的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)5◆工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫指在工業(yè)相關行業(yè)中應用的實時數(shù)據(jù)庫，服務對象為上級實時系統(tǒng)（負責在使用現(xiàn)場實時地采集數(shù)據(jù)、接受實時處理請求并執(zhí)行相應的實時處理）。實時數(shù)據(jù)庫是實時系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫技術相結合的產(chǎn)物，最起初是基于先進控制和優(yōu)化控制而出現(xiàn)的，屬于實時系統(tǒng)三大子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心。中國數(shù)字化發(fā)展大背景下，工業(yè)對數(shù)據(jù)的應用不再停留在查看階段，需進一步與時間結合，掌握數(shù)據(jù)隨時間的變化。? 傳感器獲得時標? 導出數(shù)據(jù)獲得時標時標? 外部有效期? 內部有效期有效性? 處理速度? 實時響應實時性實時數(shù)據(jù)庫根本特征數(shù)據(jù)有效期 事務截止期實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構世界上實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品于1990年代面世，中國對其研究起步稍晚61960年代 1970年代 1980年代中期 1990年代中期 21世紀計算機數(shù)據(jù)庫始于1960年代，當時使用計算機存儲數(shù)據(jù)對私營個體來說已經(jīng)具備經(jīng)濟效益性。當時IBM采用的SABRE系統(tǒng)在幫助American Airlines管理其預定數(shù)據(jù)的工作上取得了重大成功。在70年代出現(xiàn)的關系數(shù)據(jù)庫，以UBC開發(fā)的Ingres以及IBMSanJose的SystemR為典型，讓數(shù)據(jù)誕生了邏輯性。但隨著發(fā)達國家傳統(tǒng)工業(yè)化技術水平遇到瓶頸，關系數(shù)據(jù)庫在存儲及分析海量工業(yè)數(shù)據(jù)時顯得力不從心，“實時數(shù)據(jù)庫”的概念便應運而生。英國于20世紀80年代中期開始了最早的實時數(shù)據(jù)庫研究。隨著流程工業(yè)和航天工業(yè)的發(fā)展，在美國誕生了以工業(yè)監(jiān)控為目的的實時數(shù)據(jù)庫，并在1988年3月份的ACM sigmodrecord上發(fā)表了實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)專輯。國內的實時數(shù)據(jù)庫研究開始得晚一些。隨著國內工業(yè)界對分布式控制系統(tǒng)的廣泛引進和應用，教育科技界率先進行實時數(shù)據(jù)庫的理論研究。當時對實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究主要來解決實時系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理問題或為RTDBS提供時間驅動調度和資源分配算法。在國家層面，中國將“ 實時數(shù)據(jù)庫” 看作是與操作系統(tǒng)同一級別的基礎軟件，國內很多大型工業(yè)企業(yè)都已經(jīng)應用上了實時數(shù)據(jù)庫軟件。上世紀，中國的實時數(shù)據(jù)庫市場一直處于被國外品牌壟斷的局面，但是在過去幾年國家鼓勵以及企業(yè)對安全性愈發(fā)重視的影響下，更多本土自主研發(fā)產(chǎn)品質量達到了世界領先水平。到了90年代，出現(xiàn)了最早的實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。1994年DBx公司發(fā)布的Zip-RTDBMS和1995年Martin Marieta公司發(fā)布的Eagle SpeedRTDBMS被公認為是高度符合實時要求而開發(fā)的。實時數(shù)據(jù)庫在流程工業(yè)全世界范圍內大行其道，源于以太網(wǎng)的逐步普及；主要應用于工業(yè)監(jiān)控、控制和公用工程。工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫發(fā)展概況全球數(shù)據(jù)量未來爆炸性增長，將于2025年達到175ZB8◆引自IDC：無論數(shù)據(jù)是被創(chuàng)建、采集或是復制，所有這些數(shù)據(jù)的集合稱為全球數(shù)據(jù)圈。全球數(shù)據(jù)圈還在經(jīng)歷急劇擴張。IDC預測，全球數(shù)據(jù)圈將從2018年的33ZB（澤字節(jié)）增至2025年的175ZB，CAGR為23%?！鬒DC預測，全世界到2025

年將有超過1500

億臺聯(lián)網(wǎng)設備，其中大多數(shù)都會實時創(chuàng)建數(shù)據(jù)。例如，制造車間里的自動化設備要依靠實時數(shù)據(jù)來實現(xiàn)工藝控制和改進。實時數(shù)據(jù)在2017年占到數(shù)據(jù)圈的15%，而到2025年將接近30%。0306090120150180億歐智庫：全球數(shù)據(jù)圈的每年規(guī)模（ZB）0%10%20%30%40%0102030405060億歐智庫：實時數(shù)據(jù)占比實時數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模預計2025年達到269億元，CAGR為36.6%9◆經(jīng)中國信通院測算，中國數(shù)據(jù)庫整體市場規(guī)模將于2025年達到688億元，CAGR為23.4% ，與數(shù)據(jù)總量增速相近。◆經(jīng)億歐智庫測算，中國實時數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模將于2025年達到269億元，CAGR為36.6% ，處于成長期中前段；其中離散制造業(yè)應用實時數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模將于2024年突破100億，于2025年超過流程工業(yè)應用規(guī)模?！綦x散制造行業(yè)中的數(shù)據(jù)采集市場規(guī)模預計為流程工業(yè)的50-100倍，但是由于數(shù)據(jù)量增長受到采集硬件技術限制，會在未來逐漸釋放。2413093684936116880.00100.00200.00300.00400.00500.00600.00700.00800.002020 2021e 2022e 2023e 2024e 2025e億歐智庫：中國數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模（億元）38 5065 8318 103 1243140701011450.0050.00100.00150.00200.00250.00300.002020 2021e 2022e 2023e 2024e 2025e億歐智庫：中國實時數(shù)據(jù)庫市場規(guī)模（億元）流程 離散5680104152203269CAGR23.4%CAGR36.6%目前行業(yè)內玩家可分為：海外傳統(tǒng)、國內傳統(tǒng)、組態(tài)軟件、開源數(shù)據(jù)庫10? 國外企業(yè)目前仍處于世界領先水平，在電力、化工、石油等行業(yè)中使用率較高，價格也相對高昂。其中PI的全球裝機量最多，據(jù)統(tǒng)計，2019年全世界超過75個國家的5000套PI系統(tǒng)正在投入運行。? 中國的傳統(tǒng)實時數(shù)據(jù)庫企業(yè)多數(shù)是在基于國外的開發(fā)基礎上，進一步研制具有自身特色的實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品在價格上具有一定優(yōu)勢，性能不弱于海外產(chǎn)品，更重要的是在后期調試維護環(huán)節(jié)的快速響應優(yōu)于海外廠商。? 開源數(shù)據(jù)庫是以存儲帶有時間序列的數(shù)據(jù)為核心功能的數(shù)據(jù)庫軟件，非傳統(tǒng)意義上的實時數(shù)據(jù)庫。雖然開源數(shù)據(jù)庫可以免費使用，但其存儲容量受限，運維服務無法跟上，對于未來制造業(yè)引用場景來說并非理想之選。? 組態(tài)軟件是用于數(shù)據(jù)采集與過程控制的專用軟件，實時數(shù)據(jù)庫是組態(tài)軟件的核心之一。由生產(chǎn)組態(tài)軟件企業(yè)開發(fā)的實時數(shù)據(jù)庫是基于主要軟件開發(fā)的經(jīng)驗基礎上開發(fā)而成的產(chǎn)品。實際的應用情況是伴隨主要軟件作為配套軟件一同銷售，較多在小點數(shù)場景中采用，數(shù)據(jù)變化頻率，歷史數(shù)據(jù)保存期等指標均弱于傳統(tǒng)實時數(shù)據(jù)庫。海外傳統(tǒng)廠商典型代表 典型代表國內傳統(tǒng)廠商組態(tài)軟件廠商典型代表開源數(shù)據(jù)庫典型代表市面上典型代表五款產(chǎn)品比較：PI和OpenPlant全面領先于其他產(chǎn)品11可靠性 實時計算速度 數(shù)據(jù)讀取速度 壓縮比 價格 跨平臺能力 安全性 運維服務 硬件協(xié)議兼容OSIPI麥杰Open

PlantGEiHistorian三維力控InfluxDB強/高 弱/低海外廠商安全性和運維服務均不如國內廠商PI市面價格最高，目前有降低趨勢，麥杰產(chǎn)品在國內處于較高水平海外廠商普遍跨平臺能力較差，均只支持windows平臺硬件協(xié)議兼容性方面，PI和三維力控分別在海外和國內最為全面智能制造相關政策的推行是行業(yè)主要外部驅動因素12◆隨著勞動力成本的逐年上升以及全球市場對工業(yè)產(chǎn)品高質量的需求，美國、德國、英國、日本等發(fā)達國家自2010年后陸續(xù)發(fā)布了數(shù)字化工業(yè)改革的國家戰(zhàn)略?！糁袊鳛楣I(yè)制造大國，也相繼頒布多項政策文件，倡導智能制造，反復明確強調了工業(yè)數(shù)字化發(fā)展的大方向。實時數(shù)據(jù)庫作為實現(xiàn)智能制造的基礎軟件，其發(fā)展同步受到政策推動?！粢咔槌蔀閭鹘y(tǒng)制造業(yè)意識覺醒的催化劑，在近兩年受到疫情的影響下，傳統(tǒng)制造業(yè)暴露出的問題也讓企業(yè)自身意識到數(shù)字化改革的重要性。201520162017201820192020《中國制造2025》《智能制造發(fā)展規(guī)劃》《增強制造業(yè)核心競爭力三年行動計劃（2016~2020 年）》《智能制造綜合標準化與新模式應用項目管理工作細則》《國家智能制造標準體系建設指南（2018年改版）》《產(chǎn)業(yè)結構調整指導目錄（2019年本，征求意見稿）》《關于深化新一代信息技術與制造業(yè)融合發(fā)展的指導意見》20182020 《工業(yè)和信息化部關于工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導意見》明確提出建設制造強國；到2025年，制造業(yè)整體素質大幅提升到2025年智能制造支撐體系基本建立，重點產(chǎn)業(yè)初步實現(xiàn)轉型制造業(yè)重點領域突破一批重大關鍵技術實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化制造業(yè)重點領域突破一批重大關鍵技術實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化到2019年，累計制修訂300項以上智能制造標準加快發(fā)展數(shù)字化、人工智能和先進制造業(yè)，產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級以智能制造為主攻方向，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展打造資源富集、應用繁榮、產(chǎn)業(yè)進步的工業(yè)大數(shù)據(jù)生態(tài)體系制造業(yè)為提升競爭力挖掘數(shù)據(jù)潛在價值成為行業(yè)主要內部驅動因素13◆實時數(shù)據(jù)庫的需求增長主要來源于兩點：數(shù)據(jù)本身價值隨著科技技術的提升、為了實現(xiàn)降本增效所需要更先進的數(shù)字技術。? 將從原先的粗放型數(shù)據(jù)轉變?yōu)楦毣?、顆粒度更小的數(shù)據(jù)，這主要得益于傳感器技術的發(fā)展，采集的數(shù)據(jù)種類以及頻率得到了很大提升。? 數(shù)據(jù)的作用不再是簡單的實時顯示，歷史數(shù)據(jù)對企業(yè)建立模型進行預測性維護及戰(zhàn)略決策有很大價值。? 設備智能化改造&應用場景增多，導致可采集數(shù)據(jù)量暴增，帶來巨大的數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)檢索壓力。數(shù)據(jù)時間價值數(shù)據(jù)規(guī)模擴大數(shù)據(jù)精細化工業(yè)數(shù)據(jù) 升級延伸? 存儲更多數(shù)據(jù)? 采集響應更快速? 計算模型更多元? 更多功能&性質基于云計算、超連接、數(shù)字孿生等關鍵數(shù)字技術的應用作為支撐，實現(xiàn)精準管控、降本增效。對數(shù)據(jù)庫需求實時數(shù)據(jù)庫關系數(shù)據(jù)庫◆傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫無法存儲和讀寫如此大容量、高頻的數(shù)據(jù)，而實時數(shù)據(jù)庫通過專為快速讀寫設計的時標型數(shù)據(jù)結構、高頻緩存等技術，可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的實時讀寫操作，成為數(shù)字技術能更好應用的底層保障。工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫行業(yè)應用流程與離散型制造業(yè)流程差異大，流程制造業(yè)數(shù)據(jù)采集自動化程度高15◆工業(yè)生產(chǎn)主要可以分為流程型和離散型兩大類，兩者在產(chǎn)品結構、質量管理、庫房物料管理、作業(yè)計劃調度以及數(shù)據(jù)采集方面不盡相同。? 流程型以大批量生產(chǎn)為主，企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品是不間斷地通過生產(chǎn)設備，經(jīng)過一系列加工裝置使原材料進行化學或物理變化，最終得到產(chǎn)品。? 離散型的產(chǎn)品往往由多個零件經(jīng)過一系列不連續(xù)的工序的加工最終裝配而成。流程制造業(yè) 離散制造業(yè)產(chǎn)品結構 ? 上級物料和下級物料之間的數(shù)量關系往往不固定，可能隨外界條件不同而不同。? 伴隨產(chǎn)出的不只是產(chǎn)品或中間產(chǎn)品，還可能細分為主產(chǎn)品、副產(chǎn)品、協(xié)產(chǎn)品、回流物和廢物。? 最終產(chǎn)品由固定個數(shù)的零件或部件組成，數(shù)量關系明確并且固定。質量管理 ? 一般采用對同一生產(chǎn)批號產(chǎn)品進行各工序上的抽樣檢驗。 ? 對單件小批生產(chǎn)，一般需要檢驗每個零件，每道工序的加工質量。? 對批量生產(chǎn)，一般采用首檢，抽檢，SPC分析相結合。庫房物料管理 ? 一般不設中間半成品庫房，配方原料庫位一般設置在工序旁邊。? 配方領料不是根據(jù)工序分別領料，而是根據(jù)生產(chǎn)計劃一次領料放在工序庫位中。? 一般對半成品庫也設有相應的庫房。? 各工序根據(jù)生產(chǎn)作業(yè)計劃以及配套清單分別進行領料。作業(yè)計劃調度 ? 以流水生產(chǎn)線方式組織,連續(xù)的生產(chǎn)方式，只存在連續(xù)的工藝流程，不存在與離散企業(yè)對應的嚴格的工藝路線。? 因此，作業(yè)計劃調度不需要也無法精確到工序級別，而是以整個流水生產(chǎn)線為單元進行調度。? 需要根據(jù)優(yōu)先級、工作中心能力、設備能力、均衡生產(chǎn)等方面對工序級、設備級的作業(yè)計劃進行調度。? 這種調度是基于有限能力的調度并通過考慮生產(chǎn)中的交錯，重疊和并行操作來準確地計算工序的開工時間，完工時間，準備時間，排隊時間以及移動時間。數(shù)據(jù)采集 ? 自動化程度較高，設備控制級大量采用DCS、PLC。? 檢測驅動方面，各種智能儀表，數(shù)字傳感器已普遍應用。? 過程控制則廣泛采用以小型機為主的自動控制系統(tǒng)。? 以手工上報為主，并可以結合條形碼采集等半自動信息采集技術進行工時，設備、物料、質量等信息的采集。? 數(shù)據(jù)采集方式時間間隔較大，容易受人為因素影響，需注意數(shù)據(jù)準確性。流程工業(yè)與離散制造痛點部分重合，大部分解法背后需實時數(shù)據(jù)庫支撐16◆流程工業(yè)與離散制造由于工藝流程差別，引發(fā)出不同痛點。歸類分析后，大部分痛點的數(shù)字化解法背后都需要實時數(shù)據(jù)庫的大容量和低時延特點作為技術支撐。流程管控要求高安全風險高設備保護個性化需求高產(chǎn)品結構復雜同質化問題后市場增值服務多工藝流程問題現(xiàn)場監(jiān)控問題質量檢測問題產(chǎn)品附加值低供應鏈管理問題決策輔助不準確工序零散調度復雜運維困難能耗污染大停機成本高流程工業(yè)離散制造海量數(shù)據(jù)處理&存儲建立數(shù)據(jù)平臺信息互通 優(yōu)化工藝流程 提升溝通效率 降低能耗 故障預測數(shù)據(jù)算法更優(yōu)化設備管理更科學數(shù)據(jù)更多更精細獲取&傳輸數(shù)據(jù)時延更低初步解法技術要求根源技術? 設備管理? 降低人工開支? 應對爆發(fā)性增長的數(shù)據(jù)規(guī)模? 設備可靠性維護? 提升流程工業(yè)生產(chǎn)線效率? 數(shù)據(jù)總量增加流程工業(yè)與離散制造對實時數(shù)據(jù)庫需求原因不同，但需求目的具有共性17流程工業(yè)代表行業(yè)：發(fā)電、石化、鋼鐵、水利離散制造代表行業(yè)：飛機、汽車、家電、電子流程型工作具有不間斷的特性，停機停產(chǎn)成本極高，因此需要有大量歷史數(shù)據(jù)帶入預測模型對長時間工作的設備進行隱患排查，做到防范于未然而并非亡羊補牢。如同汽車引擎有最效率轉速，流程工業(yè)產(chǎn)線也存在最佳運行功率，企業(yè)需要借助實時數(shù)據(jù)權衡生產(chǎn)線的運轉功率、能源消耗、產(chǎn)出效率給出最優(yōu)解決方案。設備智能改造、傳感器數(shù)量增加、新能源新場景的出現(xiàn)導致所需收集的數(shù)據(jù)量增加近年來，各種控制系統(tǒng)在電力、石化、鋼鐵等流程工業(yè)中得到了廣泛的應用，平均每年在各類設備上的傳感器增速為5%-10%。CAGR:5% -10%傳感器數(shù)量目前企業(yè)現(xiàn)場的數(shù)字化改造程度不夠深，對過程數(shù)據(jù)的重視程度不夠高，當前已有的數(shù)據(jù)存儲技術無法應對未來離散制造行業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模的爆發(fā)式增長。目前手工/半自動收集上報數(shù)據(jù)現(xiàn)象仍然普遍，運用數(shù)字化采集和實時數(shù)據(jù)庫，降低點檢人工數(shù)量，降低人工開支。以汽車領域制造機械臂為例，傳統(tǒng)機械臂從20個傳感器傳輸數(shù)據(jù)增加到目前120個傳感器，未來預估每年存在20%-30%的增量空間。雖然停機停產(chǎn)成本低于流程行業(yè)，但是實時數(shù)據(jù)庫能夠實現(xiàn)更智能的設備管理，降低不良率，分析安全生產(chǎn)時間等指標仍可以大幅降低損失，提升效率。CAGR:20% -30%◆由于制造業(yè)對實時數(shù)據(jù)庫需求具有共性，流程行業(yè)應用經(jīng)驗具有一定復制性，便于實時數(shù)據(jù)庫市場在離散行業(yè)中快速擴張。機械臂傳感器數(shù)量以實時數(shù)據(jù)庫為核心的工業(yè)高適應性一體化解決方案，泛用性強18◆無論在流程行業(yè)還是在離散行業(yè)當中，針對企業(yè)生產(chǎn)、管理、智能化轉型等難題，核心的解決方案是采用以實時數(shù)據(jù)庫為底層數(shù)據(jù)基底，結合邊緣計算技術、云技術等先進的信息技術的一體化數(shù)據(jù)平臺，來打通傳統(tǒng)生產(chǎn)全流程時間和空間上的壁壘，再因地制宜根據(jù)使用場景，進一步優(yōu)化開發(fā)符合企業(yè)自身需求的附加功能，實現(xiàn)一套核心系統(tǒng)解決多行業(yè)難題。數(shù)據(jù)接入 數(shù)據(jù)傳輸 數(shù)據(jù)存儲 業(yè)務分析 價值實現(xiàn)邊緣計算 實時數(shù)據(jù)庫 云計算生產(chǎn)系統(tǒng)各類供應商 投入 轉換/控制 產(chǎn)出 客戶/市場數(shù)據(jù)源輸入數(shù)據(jù)源分析反饋邊緣數(shù)據(jù)計算邊緣協(xié)同組件IoT管理協(xié)議轉換組件實時計算數(shù)據(jù)讀取生產(chǎn)數(shù)據(jù) 日志信息物流數(shù)據(jù) 報警信息無損壓縮 用戶權限存儲信息銷售數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù) 員工數(shù)據(jù)核心功能有損壓縮模型搭建數(shù)據(jù)可視化質量管控運營管理人工智能引擎數(shù)據(jù)備份管理虛擬計算企業(yè)應用服務流程工業(yè)代表行業(yè)：傳統(tǒng)電力19◆行業(yè)簡介：電力行業(yè)是我國核心流程工業(yè)之一，2021年全年用電需求增長率約為6%-7%。隨著雙碳目標的提出，高碳排能源發(fā)電比例可預見性下降，傳統(tǒng)發(fā)電企業(yè)亟需從“量變”過渡至“質變”，發(fā)電全流程精細化、智能化管理是有效提高能源生產(chǎn)效率的重要途徑 。 ◆電力行業(yè)當前數(shù)字化情況：應用廠級監(jiān)控信息系統(tǒng)（SIS：Supervisory

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System ）幫助電廠優(yōu)化資源，實時數(shù)據(jù)庫是SIS系統(tǒng)的核心組成部分，通過對來自于多系統(tǒng)的連接和海量時域數(shù)據(jù)的連續(xù)分析，可以完成機組性能指標運算，業(yè)務邏輯管理等任務。◆實時數(shù)據(jù)庫在電力行業(yè)中作用：? 海量數(shù)據(jù)的高效壓縮和安全存儲：在電力生產(chǎn)的全流程中，數(shù)據(jù)測點密集且數(shù)量龐大，總數(shù)據(jù)采集點數(shù)量會達到數(shù)十萬個。? 電力生產(chǎn)管理：實時數(shù)據(jù)庫為搭建一套實時生產(chǎn)管理系統(tǒng)提供各種在線或離線的過程數(shù)據(jù)。其中重點監(jiān)控汽輪機、發(fā)電機，根據(jù)電壓、負荷的分配調整，實時掌握發(fā)電設備的軸系扭矩、溫度、震動等關鍵參數(shù)。? 確保設備穩(wěn)定性：核電廠是實時數(shù)據(jù)庫下游應用中對設備穩(wěn)定性要求最高的場景之一，實時數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)高頻吞吐功能在系統(tǒng)中必不可少。集中發(fā)電 輸電 配電 售電由于供電廠設備數(shù)量眾多，對監(jiān)測要求高，實時數(shù)據(jù)庫目前集中運用于電力行業(yè)發(fā)電階段（尤其是火電廠）。輸配電環(huán)節(jié)對實時數(shù)據(jù)庫的應用涉及電網(wǎng)的用電數(shù)據(jù)采集、存儲、查詢、分析等。用電結構化數(shù)據(jù)半結構化數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)庫處理目標產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)顏色含義（后6頁相同部分顏色含義相同）◆電力行業(yè)數(shù)據(jù)特點：較多應用實時數(shù)據(jù)庫有應用實時數(shù)據(jù)庫較少/沒有應用實時數(shù)據(jù)庫流程工業(yè)代表行業(yè)：新能源發(fā)電20◆行業(yè)簡介：隨著“碳達峰”“碳中和” 的目標提出，我國電力結構開始向綠色低碳轉型，預計至2030年，我國一次能源結構中清潔能源占比將達到31%，以光伏、風電為發(fā)展重心，近年來發(fā)電成本已經(jīng)大幅下降。通過數(shù)字化手段實現(xiàn)新能源發(fā)電的轉型是實現(xiàn)國家搭建分布式智能電網(wǎng)的重要環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)進一步實現(xiàn)生產(chǎn)降本增效，實現(xiàn)新能源電力平價上網(wǎng)?！魧崟r數(shù)據(jù)庫在新能源發(fā)電行業(yè)中作用：? 運營管理：為企業(yè)的生產(chǎn)、運營提供方便快捷的信息處理手段。為各主管提供有效的管理工具和決策支持工具，從而優(yōu)化企業(yè)資源配置，提高管理效率和生產(chǎn)效率。? 實時監(jiān)測控制：以風力發(fā)電為例：對內部監(jiān)測，齒輪油溫度、齒輪箱的震動，都可能是故障即將發(fā)生的信號；對外部監(jiān)測，氣象數(shù)據(jù)如氣壓、溫度、風向和湍流強度都被納入模型的計算中，進行更準確的天氣及性能預測，實現(xiàn)設備反控，減小惡劣環(huán)境影響。? 降本增效：提升生產(chǎn)效率：通過實時的內外部監(jiān)測和設備的調整，最大限度利用環(huán)境資源，提升轉換效率；降低維護成本：風力發(fā)電機前三年的設備磨合期故障率較高；最后五到十年期間，風機開始磨損，故障率再度攀升，導致設備停機造成巨大損失。通過搭建數(shù)據(jù)模型對突發(fā)事件提前預防，延長設備壽命，減少風機非停次數(shù)和停機時間?！粜履茉窗l(fā)電行業(yè)當前數(shù)字化情況：新能源發(fā)電在智能生產(chǎn)上仍處于起步階段，整體信息化水平不高。在生產(chǎn)和管理過程當中，存在信息化管理水平低，機組運行和生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)無法實時統(tǒng)計的現(xiàn)象。主要受限于兩大因素：工作環(huán)境復雜多變以及有效數(shù)據(jù)采集困難。建立集團監(jiān)管中心進行數(shù)據(jù)匯集智能化處理，對分布式區(qū)域子站集控中心實行兩級管理模式。對升壓站、輸變電線路產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行同緯度分析處理，為后期運維提供基礎數(shù)據(jù)分布發(fā)電 輸電 配電 售電 用電數(shù)據(jù)采集頻率線路采用秒級監(jiān)測頻率，與監(jiān)測網(wǎng)絡同步；發(fā)電機設備應用毫秒級實時獲取設備狀態(tài)。數(shù)據(jù)點位數(shù)量海上風機單體設備有400-500個數(shù)據(jù)點，陸上風機有100-200個數(shù)據(jù)點；光伏產(chǎn)業(yè)點位更多，升壓站、裂變器、電表等具體點位數(shù)量與工藝和光伏發(fā)電板的部署方式相關。數(shù)據(jù)點位數(shù)量增速未來新能源發(fā)電數(shù)據(jù)點位數(shù)量將保持平均每年40%-50%的增速?！粜履茉窗l(fā)電行業(yè)數(shù)據(jù)特點：流程工業(yè)代表行業(yè)：石油化工21◆行業(yè)簡介：石油化工行業(yè)是以石油和天然氣為原料，生產(chǎn)石油產(chǎn)品和石油化工產(chǎn)品的加工工業(yè)。供給環(huán)節(jié)點多、線長、面廣，使得對日常生產(chǎn)管理、安全防范、事故方案以及事故應急救援等的規(guī)范變得異常困難，保證生產(chǎn)線的安全可靠是底線要求。我國的煉油加工、化學品隨著人力成本提高、環(huán)保標準強化，專業(yè)人才缺失，企業(yè)生產(chǎn)成本也在逐年上升?！羰袠I(yè)當前數(shù)字化情況：中國目前石油化工行業(yè)的數(shù)字化程度還有提高空間，與電力行業(yè)相比存在不小差距。傳統(tǒng)化工廠基建不包含廠級監(jiān)控所需要設備，生產(chǎn)方式高度依靠專業(yè)人人力，數(shù)字化基礎差；生產(chǎn)鏈條過長導致橫向信息脫節(jié)，在各部門之間形成“信息孤島”?！魧崟r數(shù)據(jù)庫在石化行業(yè)中作用：? 安全預警：實時數(shù)據(jù)庫對石油工業(yè)設備的異常狀態(tài)能進行實時報警甚至通過數(shù)據(jù)模型進行預測性警示，鞏固石油工業(yè)的安全底線。? 環(huán)境監(jiān)測：由于污染力強，石油行業(yè)生產(chǎn)流程對環(huán)境監(jiān)測需求極高?；趯崟r數(shù)據(jù)庫的環(huán)境檢測預警信息化，污染源檢測，保證檢測結果的科學性、真實性和可靠性。? 降低生產(chǎn)成本：從鉆井到管道，有許多影響油氣公司生產(chǎn)成本的內外部因素，例如，巖石分析用于確定挖掘油井的適當位置，將井下數(shù)據(jù)與附近的石油生產(chǎn)數(shù)據(jù)配對可以使石油公司實時調整他們的策略。越高頻的數(shù)據(jù)處理，得出結果越精準，做出的決策越到位?？碧?開發(fā) 鉆井 開采數(shù)字平臺上傳至數(shù)字化生產(chǎn)指揮系統(tǒng)，重點監(jiān)視開采、運輸、提煉階段運輸◆石化行業(yè)數(shù)據(jù)特點：? 產(chǎn)業(yè)鏈條長，多環(huán)節(jié)導致數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多。? 勘探環(huán)節(jié)已經(jīng)應用數(shù)據(jù)采集，環(huán)境數(shù)據(jù)中非結構化數(shù)據(jù)占比較高，難以處理。提煉 生產(chǎn)對不同的工藝流程，不同的系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯總，形成統(tǒng)一的平臺采油 采氣根據(jù)采油廠的規(guī)模和具體需求，總點位數(shù)量約為10萬-50萬點。天然氣輸送過程的中間廠站數(shù)據(jù)點位數(shù)量約在1萬個。流程工業(yè)代表行業(yè)：鋼鐵生產(chǎn)22◆行業(yè)簡介：傳統(tǒng)鋼鐵行業(yè)為典型長流程行業(yè)，鋼鐵行業(yè)作為我國重要的原材料流程制造行業(yè)，具備生產(chǎn)工藝復雜、供應鏈冗長等典型特征，當今正面臨設備維護成本高、工業(yè)知識隱形程度高、下游需求日益?zhèn)€性化、環(huán)保壓力增大等挑戰(zhàn)?！翡撹F行業(yè)當前數(shù)字化情況：我國鋼鐵行業(yè)在十幾年前已經(jīng)開始鋪設實時數(shù)據(jù)庫應用，目前大多數(shù)的鋼鐵企業(yè)均實現(xiàn)了生產(chǎn)設備、檢測儀器等基礎過程自動化。雖然70% 以上鋼廠都已強調應用實時數(shù)據(jù)采集相關技術，但是在實際使用中實現(xiàn)工序串聯(lián)并動態(tài)調整工藝參數(shù)的企業(yè)仍占少數(shù)?！魧崟r數(shù)據(jù)庫在鋼鐵行業(yè)中作用：? 技術質量管理：按過往品控程序，產(chǎn)品質量呈波動變化。運用實時數(shù)據(jù)庫進行表面質量100% 秒級數(shù)據(jù)采樣，實現(xiàn)“動態(tài)調整” 來解決“動態(tài)變化”。 對于存在缺陷產(chǎn)品實現(xiàn)回溯追蹤，精準定位故障環(huán)節(jié)，提升產(chǎn)品質管水平。? 現(xiàn)場管理：過去企業(yè)更多采用分級數(shù)據(jù)篩選，人工采集關鍵數(shù)據(jù)點，頻率慢，間隔大（2分鐘/點至5分鐘/點之間波動），擬合曲線不精準，只有監(jiān)控和趨勢管理的作用。實時數(shù)據(jù)庫高頻采數(shù)和傳輸功能大大提升了擬合精準度，縮短數(shù)據(jù)采集上報時間，保證決策的時效性和科學性。? 廠區(qū)管理：鋼廠廠區(qū)較大，裝置多而又分散，無法及時了解生產(chǎn)現(xiàn)場情況，很難做到各種設施協(xié)同運行的系統(tǒng)管理。實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為各級管理部門提供遠程實時生產(chǎn)過程信息，幫助調度人員及時調整物流方向，減少非計劃停車，保持廠區(qū)平穩(wěn)運行。燒結 煉鐵 淬火 模鑄實時數(shù)據(jù)庫覆蓋各個環(huán)節(jié)，淬火與軋鋼環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)測點占比較多。鋼鐵生產(chǎn)步驟極多，對應鋼廠車間眾多，各個分廠實時數(shù)據(jù)庫并行運行，物理上分散。軋鋼◆鋼鐵行業(yè)數(shù)據(jù)特點：設備監(jiān)控數(shù)據(jù)（毫秒級）例：一條軋機線布置100多個數(shù)據(jù)采集點，產(chǎn)生的高頻數(shù)據(jù)量約10000個。在熱軋鋼階段，實時數(shù)據(jù)庫基本覆蓋整條產(chǎn)線的參數(shù)快速監(jiān)控，以0.5秒為一個時間節(jié)點進行采集。工藝流程數(shù)據(jù)（秒級）例：關鍵的工藝參數(shù)、溫度、濕度、機組運行速度、張力等，包括軋制力、電流等等都需要進行過程管控以及動態(tài)模型分析。基礎物流數(shù)據(jù)（平均3次/分鐘）例：生產(chǎn)物流、鋼卷的動態(tài)庫存、運輸狀態(tài)等。焦化 ……? 設備種類眾多，導致私有化協(xié)議眾多，影響交付周期? 穩(wěn)定性、采集頻率以及安全性是OEM廠商選擇實時數(shù)據(jù)庫的重要考慮因素。離散制造代表行業(yè)：汽車制造23◆行業(yè)簡介：汽車制造可以作為其他離散制造行業(yè)的標桿，生產(chǎn)一輛汽車大約需要一萬多個不可拆解的獨立零部件組成。面對如此復雜的制造流程，汽車行業(yè)對于生產(chǎn)線數(shù)字化來實現(xiàn)降本增效有著迫切的訴求?！羝囍圃煨袠I(yè)當前數(shù)字化情況：雖然實時數(shù)據(jù)庫在行業(yè)內使用時間較短，但是對各大汽車制造企業(yè)來說并不陌生，目前已經(jīng)應用于制造的“沖壓-焊裝-涂裝-總裝”全部四大流程當中，主要集中于總焊車間（95%測點部署于總焊車間設備）。◆實時數(shù)據(jù)庫在汽車制造行業(yè)中作用：? 大量數(shù)據(jù)采集：目前平均每個工廠點數(shù)達到4-5萬點，95%測點部署于總焊車間設備?？?、焊以外的車間預計覆蓋后的測點量級為總、焊車間總測點量的一半。所有車間全設備覆蓋后，測點量級預計達到10萬點以上。? 工廠狀況管理：用數(shù)據(jù)掌握廠內的安全狀況、設備運行穩(wěn)定性、產(chǎn)品不良率、產(chǎn)線每月不停線時間以及安全生產(chǎn)時間等要素。? 自我調節(jié)：數(shù)據(jù)模型建立完善后，汽車制造企業(yè)有望通過大數(shù)據(jù)演變學習進行自適應性調節(jié)，實現(xiàn)對系統(tǒng)的有效反控制和全局調節(jié)。沖壓 焊裝 涂裝 總裝目前總、焊車間設備覆蓋率<50%，預計全部覆蓋時間為3-4年限制覆蓋進度原因：企業(yè)預算有限，無法短時間內完全部署除總、焊車間外，其他車間覆蓋率較低，預計于總、焊車間接近完全覆蓋后開始推進限制覆蓋進度原因：設備數(shù)量較少，工藝流程重要度低于總、焊車間分鐘級采集秒級采集毫秒級采集機床機器人電機對應設備代表◆汽車制造行業(yè)數(shù)據(jù)特點：總裝離散制造代表行業(yè)：家電制造24◆行業(yè)簡介：作為世界工廠，中國家電制造業(yè)經(jīng)歷30余年的發(fā)展為全球各地提供超過半數(shù)的家電。但隨著產(chǎn)業(yè)環(huán)境不斷調整，改變傳統(tǒng)的大規(guī)模、勞動密集型制造模式，從“中國制造”向“中國智造”轉型同樣成為家電制造行業(yè)的戰(zhàn)略方向?！艏译娭圃煨袠I(yè)當前數(shù)字化情況：家電生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能化改造不是一蹴而就，需要前期大量投入，收益形成的先決條件是形成規(guī)模效應，導致目前行業(yè)整體數(shù)字化水平呈兩極分化，海爾、美的等頭部企業(yè)成為行業(yè)數(shù)字化標桿，更多中小企業(yè)仍然缺乏信息化基礎。◆實時數(shù)據(jù)庫在家電制造行業(yè)中作用：? 設備控制：提供生產(chǎn)全過程的數(shù)據(jù)收集，歷史數(shù)據(jù)的查詢和檢索的功能，留住了整個價值不可估量的設備數(shù)據(jù)，后期通過這些數(shù)據(jù)針對特定工藝工序進行調整產(chǎn)，保證最終產(chǎn)品的質量以及產(chǎn)品生產(chǎn)的節(jié)奏控制。? 強化集團管控：打通數(shù)據(jù)傳輸壁壘，幫助集團對上下游企業(yè)的制造工廠進行集中管控；提升管理效率，管理人員不需要巡視現(xiàn)場，只需要通過設備動態(tài)的、歷史的區(qū)域曲線來了解生產(chǎn)線運行狀況。? 減少停機損失：設備停機將多項數(shù)據(jù)與報警信息和處理辦法打包處理，上傳至智能運維應用當中。之后有報警時，通過系統(tǒng)自動通知當班的工程師，立即在現(xiàn)場進行報警消除工作。通過這種方式大幅縮短了停機時間，對產(chǎn)品生產(chǎn)效率提升了15%-20%.◆家電制造行業(yè)數(shù)據(jù)特點：? 數(shù)據(jù)點位規(guī)模大，在一條產(chǎn)品的生產(chǎn)線上數(shù)據(jù)點位總量達到300萬-500萬。以洗衣機滾筒制造工廠為例，部件加工工廠部署超過70萬點位。? 設備數(shù)據(jù)采集多以秒級為主，在注塑、沖壓、發(fā)泡、吸附環(huán)節(jié)的設備要求采集頻率達到毫秒級別。家電產(chǎn)品種類成千上萬，工藝流程復雜且細節(jié)多，根據(jù)產(chǎn)品的不同存在巨大差異對設備的監(jiān)控和產(chǎn)線自動化程度提升是首要訴求對產(chǎn)品全生命周期的管理幫助企業(yè)實現(xiàn)資源最優(yōu)化配置物料配送 產(chǎn)品生產(chǎn) 質量檢測 成品入庫 銷售離散制造代表行業(yè)：飛機制造25◆行業(yè)簡介：飛機制造行業(yè)是典型的數(shù)字化推進程度較低的離散制造行業(yè)，也是與國際水平相差較大的制造行業(yè)，具有多學科交叉、工程邊緣性問題多、尖端性問題突出的特點?！麸w機制造行業(yè)當前數(shù)字化情況：飛機制造行業(yè)實時數(shù)據(jù)庫滲透率約為零，目前處于基礎測試與規(guī)劃的階段。2.飛機制造業(yè)尖端程度高，私有化率小，部門設備行業(yè)獨有，導致數(shù)據(jù)采集難度加大?！魧崟r數(shù)據(jù)庫在飛機制造行業(yè)中作用：? 邊緣車間設備管理：飛機配件多為進口，使用場景有限，飛機結構件加工包含多個環(huán)節(jié)，產(chǎn)生的制造信息來源于不同部門、時間段、人員和設備，實時數(shù)據(jù)庫保證多設備狀態(tài)反饋到位。? 成品運維監(jiān)測：目前波音和空客已應用實時數(shù)據(jù)庫對成品飛機進行運行監(jiān)測，國內此類需求將會出現(xiàn)自民航總局與各航空公司。運維方面未來發(fā)展空間大，但目前國內的飛機制造技術不如國外先進，未在運維中應用實時數(shù)據(jù)。零部件制造 部裝 整裝飛機制造尖端程度高，私有化率小，部門設備行業(yè)獨有，數(shù)據(jù)采集難度大。飛機沒有整裝生產(chǎn)線，國內飛機制造基本在手工線上借助輔助機器設備生產(chǎn)。（大型機械如船舶、動車等制造業(yè)都存在類似問題）◆飛機制造行業(yè)數(shù)據(jù)特點：? 飛機制造對于工藝精度要求極高，對于數(shù)據(jù)采集數(shù)量與頻次要求高，預計平均一個廠內需要布置10萬個點位并達到毫秒級別的數(shù)據(jù)采集頻率。26? 只用8臺服務器（雙機熱備）組成全球最大規(guī)模（超1000W點）實時數(shù)據(jù)在線集群，大大節(jié)約了硬件投入和后期維護投入，為企業(yè)節(jié)省大量成本。? 2020年已接入實時數(shù)據(jù)點數(shù)超過700萬點，十四五期間將再增加一倍。? 需求部門或組織提供數(shù)據(jù)服務的能力大大提升，使集團從數(shù)據(jù)使用者逐漸成為數(shù)據(jù)分析服務提供者。? 實時數(shù)據(jù)平臺為提供更多深層次服務打好基礎，比如建立智能故障診斷和預測模型，減少非停次數(shù)和停機時間，優(yōu)化庫存、采購和維修計劃。? 兩級配置：實時庫采用區(qū)域集控中心、集團監(jiān)管中心兩級配置。? 多重備份：數(shù)據(jù)分別存儲于多個服務器，實現(xiàn)多點備份保障數(shù)據(jù)完整性，且配備一個異地災備中心以存儲鏡像數(shù)據(jù)。? 實時庫+分析庫：融合實時庫高刷新率、高性能斷面數(shù)據(jù)查詢和高性能趨勢數(shù)據(jù)查詢的特點，以及分析庫對海量數(shù)據(jù)的在線統(tǒng)計、即席查詢、多維鉆取、數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢。行業(yè)應用案例：知名能源集團運用實時數(shù)據(jù)系統(tǒng)建立新能源發(fā)電運維中心某知名能源集團新能源發(fā)電運維項目? 新能源分布較廣、環(huán)境復雜多變，運維成本居高不下。? 對工作人員的專業(yè)技能要求較高。? 新能源場站、區(qū)域中心等數(shù)字化建設不足，基礎設備不完善。? 管理實效性難以突破，精細化監(jiān)管無力支撐。? 應用者為世界500強的發(fā)電企業(yè)，發(fā)電裝機容量在世界范圍名列前茅。? 新能源板塊正在成為電力集團轉型升級重要戰(zhàn)略支撐。為實現(xiàn)存量提效、增量高效，客戶積極尋求加快新能源產(chǎn)業(yè)信息化管理、數(shù)字化發(fā)展、智能化運維的解決方案。項目背景客戶痛點方案配置項目效果平臺界面展示27? 硬件配置：工廠端安裝邊緣智能終端，通過無線網(wǎng)絡，實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時采集、存儲和傳輸，支持PLC遠程調試。? 軟件配置：于云端部署海量數(shù)據(jù)管理平臺及實時數(shù)據(jù)庫，在平臺上搭建設備KPI管理應用，通過設備生產(chǎn)、運行數(shù)據(jù)構建KPI指標管理體系，結合數(shù)據(jù)庫計算引擎，實現(xiàn)設備指標的實時分析及可視化展示。行業(yè)應用案例：知名家電集團搭建產(chǎn)線實時數(shù)據(jù)管理平臺及設備KPI管理某知名家電集團產(chǎn)線數(shù)據(jù)管理平臺項目? 工業(yè)設備數(shù)量多、各產(chǎn)線自動化水平不一、工廠地理位置分散、數(shù)據(jù)鏈路不通暢等原因導致無法快速集中獲取數(shù)據(jù)。? 設備效率、質量等指標需手工計算，無法實時監(jiān)控生產(chǎn)情況。? 缺乏技術方案處理中心端高并發(fā)海量實時數(shù)據(jù)。? 應用者為全球領先的生活解決方案服務商，深入全球160個國家和地區(qū)，服務全球10億+用戶家庭。? 客戶期望采集產(chǎn)線設備獲得生產(chǎn)、運行數(shù)據(jù)，獲取工廠生產(chǎn)運行信息后，通過設備生產(chǎn)效能指標分析，逐步優(yōu)化生產(chǎn)流程、完善排產(chǎn)計劃，實現(xiàn)節(jié)能增效。項目效果機臺產(chǎn)能實時數(shù)據(jù)平臺界面? 解決內網(wǎng)PLC無法支撐遠程調試功能，減少PLC改動風險。? 實現(xiàn)設備遠程實時監(jiān)管，提升管理精細度及水平。? 實現(xiàn)設備KPI考核，掌握設備效能，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，實現(xiàn)降本增效。? 實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已能夠處理300萬點生產(chǎn)數(shù)據(jù)秒級并發(fā)，未來會擴展至1000萬點。項目背景客戶痛點方案配置28? 總述：數(shù)據(jù)平臺側提供工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能終端、實時數(shù)據(jù)庫支撐物聯(lián)網(wǎng)平臺，為企業(yè)提供準確、完整、安全的數(shù)據(jù)支持。? 以焊裝各環(huán)節(jié)為例：采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能終端，對生產(chǎn)線上設備（如機器人、上百部焊鉗和中頻自適應焊機）的輸送線狀態(tài)、故障報警、生產(chǎn)、工藝參數(shù)等數(shù)據(jù)進行實時采集，然后將數(shù)據(jù)上傳（或經(jīng)計算后再上傳）到廠級服務器。行業(yè)應用案例：知名汽車集團應用智能制造實時數(shù)據(jù)管理解決方案某知名汽車集團數(shù)據(jù)管理項目? 設備智能化程度高，信息化建設相對滯后，IT與OT難以融合。? 生產(chǎn)工藝繁多，生產(chǎn)現(xiàn)場自動化方案各不相同，設備采集困難。? 上層應用煙囪矗立，數(shù)據(jù)彼此孤立，難以實現(xiàn)質量追溯。? 應用者為全球領先的年輕車企，其整車工廠在雷諾日產(chǎn)三菱聯(lián)盟工廠綜合競爭力排名中實現(xiàn)9年7冠。? 客戶期望采集產(chǎn)線設備獲得生產(chǎn)、運行數(shù)據(jù)，獲取工廠生產(chǎn)運行信息后，通過設備生產(chǎn)效能指標分析，逐步優(yōu)化生產(chǎn)流程、完善排產(chǎn)計劃，實現(xiàn)節(jié)能增效。項目效果車身焊點質量追溯界面? 針對種類繁多的產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)450個大類的協(xié)議對接。? 以焊裝車間為例：解決每臺焊機不能聯(lián)網(wǎng)的“信息孤島“情況，對數(shù)據(jù)進行全面分析，數(shù)據(jù)匯聚之后可進行質量追溯，解決問題數(shù)據(jù)來源問題，數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)率從20%提高到90%以上，人力優(yōu)化超50%。項目背景客戶痛點方案配置工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫行業(yè)未來展望2實時數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展兩大趨勢30◆實時數(shù)據(jù)庫開發(fā)的理念是為了實現(xiàn)工業(yè)監(jiān)控。其數(shù)據(jù)讀取以及存儲壓縮能力作為核心功能一直在升級迭代，但是為了滿足工業(yè)企業(yè)更高標準要求，突破原有應用場景限制，開辟新的增量市場，在技術層面首先需要和多種信息技術，尤其是邊緣計算結合互補；再者為了降低企業(yè)應用難度、提升使用感受，需要高度統(tǒng)一協(xié)議接口，進一步提高系統(tǒng)一體化水平。? 實時數(shù)據(jù)庫當前采集頻率已經(jīng)突破毫秒級，超越了多數(shù)設備數(shù)據(jù)采集需求的上限。雖然性能已經(jīng)達到單體設備采集標準，但是設備數(shù)量未來幾年將快速增長，與物聯(lián)網(wǎng)、云計算、邊緣計算等不同技術橫向融合是提升自身價值的重要途經(jīng)，其中以邊緣計算與實時數(shù)據(jù)庫的相關性最強。1與各類信息技術的高度耦合，邊緣計算將算力下沉 系統(tǒng)一體化程度提升，軟件協(xié)議接口統(tǒng)一化? 硬件上，設備由企業(yè)采購，但是不同品牌的智能制造設備數(shù)據(jù)測點反饋的數(shù)據(jù)真實性、時效性會略有不同；? 軟件上，目前不同實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品適用的開發(fā)平臺或多或少存在限制，接口標準眾多難以高度統(tǒng)一，激化設備和軟件數(shù)據(jù)對接問題。? 對實時系統(tǒng)的一體化成為企業(yè)、設備提供商、實時數(shù)據(jù)庫提供商的統(tǒng)一需求。分布式計算 算力下沉設備數(shù)量設備供應商實時數(shù)據(jù)庫企業(yè)難以 數(shù)據(jù)采集難度了解所有設備，數(shù)據(jù)采集難度大幅上升企業(yè)無法獲得真實有效信息企業(yè)設備供應商數(shù)據(jù)庫供應商簡化上下級數(shù)據(jù)傳輸通道，提高數(shù)據(jù)采集效率及數(shù)據(jù)真實性，降低再開發(fā)費用生產(chǎn)符合統(tǒng)一協(xié)議標準、普適性高的設備，幫助企業(yè)從源頭實現(xiàn)實時系統(tǒng)高度一體化降低數(shù)據(jù)采集難度，提升數(shù)據(jù)真實有效性，加快實時數(shù)據(jù)庫向更多行業(yè)應用的腳步當數(shù)據(jù)過于龐大，集中化的處理方式很難響應實時的數(shù)據(jù)分析需求時，需要通過邊緣設備實時響應的處理并反饋，采取這種分級處理的方式能夠有效提升時效性數(shù)據(jù)的價值，同時減輕存儲系統(tǒng)的負擔。尤其在離散制造業(yè)當中，行業(yè)碎片化程度高且呈橫向分布，應用邊緣計算技術可以更契合離散制造系統(tǒng)實時工業(yè)軟件開發(fā)。1 2 實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品升級兩大方向31◆行業(yè)中多數(shù)企業(yè)以往對數(shù)據(jù)本身關注度不夠，只是做簡單的存儲，對數(shù)據(jù)分析能力不足。隨著時間的累積，企業(yè)的潛在需求提升，對數(shù)據(jù)分析能力要求提高，實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品為適應需求的變化有兩個升級方向。功能升級，應用場景增加 更完整成熟的實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品? 實時數(shù)據(jù)庫目前主要還是應用于傳統(tǒng)大型工業(yè)例如火電廠、核電廠、煉鋼廠等，這些行業(yè)實時數(shù)據(jù)的并發(fā)量和處理量已經(jīng)處于金字塔頂端，印證了實時數(shù)據(jù)庫核心功能已經(jīng)具備“向下”兼容的能力，例如汽車、家具、食品等行業(yè)。? 可結合云平臺技術，突破現(xiàn)場控制監(jiān)控的瓶頸，賦能于更多的場景當中。? 相較于Influxdb和opentsdb等開源平臺，完整的實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品更適用于工業(yè)制造領域。? 制造業(yè)企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)公司相比，缺少專業(yè)研發(fā)優(yōu)化人員，更多是使用者的身份，對產(chǎn)品的首要需求是穩(wěn)定、可維護。? 工業(yè)智能生產(chǎn)采用的架構比較類似，已建立一套相對成熟的體系，標準化、成熟度高的實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品更契合工業(yè)需求。? 成熟的實時數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品需要提供標準的數(shù)據(jù)挖掘模式，對于基本的過程參數(shù)、不同工序之間一些標準的產(chǎn)品無需企業(yè)進行進一步開發(fā)應用。安全 產(chǎn)能 自動化需求低 高 以家具行業(yè)為例的制造業(yè)對實時數(shù)據(jù)庫的最大訴求是提升產(chǎn)線自動化水平。云平臺 實時數(shù)據(jù)庫遠程設備遙控 無人智能巡檢 遠程診斷最大程度實現(xiàn)工廠自動化生產(chǎn)，實現(xiàn)無人化“黑燈工廠”減少企業(yè)人力成本，提高生產(chǎn)效率。工業(yè)企業(yè) 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開源產(chǎn)品定制化程度高，自身漏洞較多，需要后期調整優(yōu)化，額外的開發(fā)成本對工業(yè)企業(yè)來說也是一筆不小的支出。工業(yè)場景中，80%以上的監(jiān)測數(shù)據(jù)都是實時數(shù)據(jù)，過去企業(yè)沒有重視保存歷史數(shù)據(jù)，如今對數(shù)據(jù)價值挖掘及應用的需求和實際使用的情況之間存在巨大缺口，市場有很大上升空間，預計至2025年達到269億元的規(guī)模。以數(shù)據(jù)為核心競爭力的意識將在制造業(yè)中蔓延滲透至大大小小各個細分行業(yè)，未來大量應用實時數(shù)據(jù)庫成為必然趨勢。中國工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫市場發(fā)展方向一：市場規(guī)模急速膨脹32◆中國工業(yè)實