工业大数据

工业大数据是指在工业领域中产生的大量数据，通过采集、存储、处理和分析这些数据，从中提取有价值的信息和洞察，用于优化生产过程、提高效率、降低成本、改进产品质量以及预测和预防故障等工业应用。工业大数据可以包括来自传感器、监控设备、生产线、供应链等各个环节的数据，涵盖多种形式的数据类型，如结构化数据、非结构化数据、时间序列数据等。工业大数据的分析和利用可以帮助企业实现智能化生产和管理，提升竞争力和创新能力。

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中文名：工业大数据

英文名：Industrial Big Data

核心：高效的数据分析

用途：优化生产流程

工业大数据的定义

工业大数据是指在工业领域中生成、收集和存储的大规模数据集合。这些数据集合涵盖了从传感器、监控设备、生产线、供应链等多个来源采集的大量数据。工业大数据的特点包括以下几个方面：

数据规模：工业大数据的规模通常非常庞大，以TB或PB为单位进行计量。这些数据集合可能包含数百万或数十亿个数据点，涵盖了广泛的时间范围和各种数据类型。
数据类型：工业大数据可以包括多种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据和时间序列数据。结构化数据是以表格形式存储的数据，如传感器测量数据、工艺参数等。非结构化数据包括文本、图像、视频等形式的数据。时间序列数据是按时间顺序排列的数据，用于分析趋势和预测。
数据来源：工业大数据的来源非常广泛，包括传感器、监控设备、生产设备、供应链系统等。这些数据可以是实时生成的，也可以是历史数据的存档。数据收集可以通过物联网设备、传感器网络、工业自动化系统等进行。
数据处理和分析：工业大数据的处理和分析是关键步骤。数据处理包括数据清洗、整合和转换，以确保数据的质量和一致性。数据分析涉及使用各种数据分析技术和算法，如统计分析、机器学习、人工智能等，从数据中提取有价值的信息和洞察。

工业大数据的分析和利用可以为企业带来许多好处，包括优化生产过程、提高生产效率、降低成本、改进产品质量、预测和预防故障等。通过对工业大数据的深度分析和应用，企业可以实现智能化生产和管理，提升竞争力，并开拓新的商业机会。

工业大数据发展历程

工业大数据的发展历程可以追溯到过去几十年的工业自动化和信息化进程。以下是工业大数据发展的主要里程碑：

传感器和自动化技术的发展：20世纪80年代和90年代，随着传感器技术和自动化技术的不断进步，工业设备和生产线开始广泛采集各种数据，实现自动化控制和生产监控。
数据存储和处理技术的进步：随着计算机技术和存储技术的不断进步，企业能够存储和处理大规模的工业数据。数据库技术和数据仓库技术的发展为工业大数据的存储和管理提供了基础。
互联网和物联网的兴起：2000年代以来，互联网和物联网的兴起为工业大数据的发展提供了新的机遇。企业可以通过互联网连接和物联网设备实时收集和传输大量的工业数据。
大数据技术的崛起：随着大数据技术的兴起，如分布式计算、云计算、大数据存储和处理技术的发展，企业能够更好地管理和分析大规模的工业数据。
数据分析和智能化应用的发展：近年来，数据分析和人工智能技术的快速发展，为工业大数据的价值提取和应用提供了更多的可能性。机器学习、深度学习、预测分析等技术被广泛应用于工业数据的分析和预测。
工业4.0的推动：工业4.0的概念提出了将物联网、大数据、人工智能等技术应用于工业生产和管理的新模式。工业4.0的推动促进了工业大数据的应用和发展，并推动了工业智能化的进程。

综上所述，工业大数据的发展是一个逐步演进的过程，受到传感器技术、自动化技术、计算机技术、互联网技术、大数据技术和人工智能技术等多个因素的推动。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，工业大数据将继续发挥重要作用，帮助企业实现智能化生产和管理，并推动工业领域的创新和发展。

工业大数据的特征

工业大数据的特征包括以下几个方面：

大规模（Volume）：工业大数据涉及到庞大的数据量，通常是TB或PB级别的数据。这些数据来自于各种传感器、机器和工业设备，是典型的时序数据。
多样性（Variety）：它包括各种类型的数据，如结构化数据（如数据库记录）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如图像、视频和音频）。
实时性（Real-Time）：工业大数据以极高的速度产生，需要实时快速处理和分析。实时数据处理在许多工业应用中尤为重要。
价值（Value）：虽然数据量巨大，但真正有价值的数据可能只占很小一部分。关键在于能够有效地从大量数据中提取有用信息。
可靠性（Veracity）：在工业环境中，数据的准确性和可靠性至关重要，尤其是当这些数据用于关键决策和自动化过程时。
复杂性（Complexity）：工业大数据来自多个来源，可能需要整合不同格式和来自不同设备的数据，这增加了处理和分析的复杂性。

这些特征共同构成了工业大数据的独特性，它们提供了改进和优化工业流程的巨大机遇，同时也对于如何存储、管理和分析这些数据提出了挑战。工业大数据的产生通常来源于各种传感器、机器和工业设备，是较为典型的时序数据。近年来，随着时序数据库（Time Series Database，TSDB）的出现及发展，如 TDengine，国内外越来越多的工业企业开始选择用这一类数据库来处理工业数据。

工业大数据的处理流程

工业大数据的处理流程可以分为几个关键步骤，每个步骤都是理解和利用这些数据的重要组成部分：

数据采集：这是流程的起点，涉及从各种来源（如传感器、机器、生产线、日志文件等）收集数据。在这个阶段，需要确保数据的准确性和完整性。
数据预处理：收集的数据通常是原始的，可能包含错误、重复或不完整的信息。预处理步骤包括清洗数据、格式化、处理缺失值和异常值，以便于进一步分析。
数据存储和管理：处理过的数据需要存储在数据库或数据仓库中。这一步骤确保数据的安全存储和高效访问，并可能涉及大数据技术如 TDengine 或云存储解决方案。
数据分析：这是处理流程中的核心步骤，涉及对数据进行统计分析、模式识别、预测分析等。使用数据挖掘和机器学习算法可以从数据中提取深层次的见解和知识。
数据可视化：通过图表、仪表盘和其他可视化工具，将分析结果呈现出来，帮助用户更容易理解数据和分析结果。
决策和行动：最终，基于分析结果做出决策并采取行动，如优化生产流程、预测设备维护需求、提升产品质量等。
反馈和优化：在实际应用中持续监控和评估所采取行动的效果，并根据反馈调整和优化数据处理流程。

整个流程是迭代的，不断调整和优化以适应新的数据和业务需求，从而最大化工业大数据的价值。

工业大数据在处理上面临的挑战

工业大数据处理面临的挑战主要可以分为以下几个方面：

行业特定的 IT 资源短缺：在工业制造等特定领域，IT 专业人员相对较少，企业在使用复杂的数据处理系统时更依赖于系统集成公司，这增加了技术应用和维护的难度。
现有系统的局限性：许多工业企业仍在使用基于传统操作系统（如 Windows）的旧版工业软件，如 PI System和 Wonderware。这些系统在界面和功能上相对过时，与现代的网络和移动应用相比显得落后。
高昂的成本和封闭性：传统工业软件的费用通常基于测点数量收费，费用高昂，且在扩展测点时需要重新谈判许可证。此外，这些系统通常是封闭的，与第三方软件的集成困难，限制了新技术的应用。
企业并购和系统多样性：大型制造集团通常通过并购和分拆拥有多条生产线和多座工厂，导致存在多个不同的工业数据管理系统，使得数据集成和管理变得复杂。
数据清洗和治理挑战：整合不同系统的数据需要进行数据清洗、转换和治理，这些看似简单的任务在实施时却具有高门槛。
长期投资与回报不匹配：过去十年，许多企业尝试通过建设工业互联网平台来解决传统数据处理问题，但这通常需要长期投资和高额的人员成本，而实际回报却未达预期，导致企业决策层对工业互联网和 AI 技术的态度普遍不高。

工业互联网的成功与否与工业大数据的处理息息相关，但在工业大数据的处理上仍然存在着很多问题。即使是一些较为流行的时序数据库，也未能完全解决企业业务发展中面临的数据处理难题，遑论老牌的实时数据库，一些问题如系统复杂导致的运维难度大、系统封闭难以与第三方软件对接、自有分析能力弱、价格昂贵维护成本高、非标准 SQL 学习成本高，以及缺乏真正的云原生化和水平扩展能力等问题，仍然难以忽视。

作为一款高性能、分布式的物联网、工业大数据平台，TDengine 针对工业大数据的核心特征进行了功能设计和优化，大幅提高了数据插入和查询的性能，有效降低了硬件或云服务的成本高性能处理能力可以应对海量工业大数据的存储和分析需求；同时其还提供水平扩展的能力，随着数据量的增加，只需简单地增加服务器扩容，即可满足不断增长的工业大数据处理需求；具备开放开源的生态环境，提供业界流行的标准 SQL 接口以及 Python、R 或其他开发接口，方便使用者集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用。一些企业的实践显示，相比传统的数据处理方案，在应对工业大数据处理上，TDengine 更为降本增效。

工业大数据的有效处理方案

TDengine 可以为工业大数据处理提供一个有效、灵活且成本可控的解决方案，适应不同规模和需求的企业，有望打破传统工业软件市场的垄断，促进工业数字化转型的进程。当前，TDengine 已经成功应用于众多工业企业的工业大数据架构改造项目中。通过引入 TDengine，这些能源项目实现了以下优化改造：

减少组件数量：传统的工业大数据架构可能需要部署多个组件来处理时序数据的存储、处理和分析。而引入TDengine 后，能够将多个组件整合为一个集成化的解决方案，大大减少了组件的数量和复杂度。
简化架构复杂度：传统的工业大数据架构往往需要复杂的数据流转和处理流程，包括数据清洗、数据传输、数据存储等。而 TDengine 除了时序数据库功能外，还提供了流式计算、数据订阅等功能，通过其高性能和高可扩展性，能够简化整个架构的复杂度，提高数据处理效率。
降低存储成本：由于能源数据的规模庞大，传统的存储方法可能需要投入大量的存储资源。而 TDengine 通过优化存储结构和压缩算法，可以显著降低存储成本，同时保证数据的高可靠性和高可用性。
提升业务响应实时性：能源项目对业务的实时性要求较高，需要快速响应和处理实时数据。引入 TDengine 后，能够实现高效的数据写入、查询和分析，保证业务的实时性要求得到满足。

TDengine 提供的极简架构使得企业在工业大数据处理方面能够轻松进行运维和管理。通过 TDengine，企业不再需要繁琐的中间库和中间表，简化了数据处理流程，提高了效率。它还具备高效的数据存储和即席查询分析功能，让工业大数据的处理更加高效；提供了丰富的接口支持和强大的聚合函数、窗口函数，使用户能够进行更加灵活和高级的数据分析。此外，TDengine 还提供了数据同步工具，简化从各种数据源（如 OPC-UA、OPC-DA、MQTT 等）到数据库的数据接入过程，无需编写一行代码即可完成数据的实时收集和存储，帮助企业更好地应对实时数据处理的需求。

综上所述，高效的数据库工具如 TDengine 对于工业企业处理和分析大规模和复杂的工业大数据至关重要。它们能够帮助企业克服数据挑战，提高生产效率，优化资源配置，并推动工业行业的转型和发展。

工业大数据处理相关案例

数益工联 x TDengine

“TDengine 的写入和查询的效率非常高，平均在 10ms 以内，性能完全满足我们的要求。给人印象最深刻的是超强的数据压缩能力，以某个客户的数据情况为例：运行一个月时间，产生约 3.2 亿条记录的数据，每条记录包含约 800 列，实际占用的磁盘空间竟然不到 30GB。”

业务背景

工业设备物联采集是数字化工厂建设的基础，设备在运行过程中会产生大量有价值的数据，例如：设备状态、实时工艺参数、合格报废数量、生产节拍、异常报警信息等，设备物联采集可以为后续的数据分析挖掘提供最基础、透明、可靠的数据来源。我们对自研工业物联采集平台的定位是：可对物联数据进行采集、存储和查询，可用于单个工厂或多个工厂的设备物联采集。基于业务场景的需求，我们决定选择时序数据库作为物联采集平台的核心组件，并调研了 InfluxDB、OpenTSDB、TDengine 几款市面流行的产品，通过充分的测试和验证，TDengine 可以充分我们我们的业务需求。

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中天钢铁 x TDengine

“目前 TDengine 在我们的生产环境中运行平稳，通过对生产环境的机器进行检测，CPU 使用率平常不到 1%，内存使用率稳定在 25%。在 TDengine 平稳运行的数周时间里，中天钢铁的新系统平均每周收录 3000 多辆车辆表与 100 多条船只表，每张表中数据或多或少，累计数量已达百万，业务的实际效果也达到了预期。”

业务背景

为了满足业务发展需求，中天钢铁需要新开发一套功能，对厂内每辆运输车辆货运船只的实时 GPS 位置进行追踪和实时监控，通过大数据平台对 GPS 坐标进行处理、分析、可视化展示。这些 GPS 数据来自于中天云商 App，只要运输车辆司机打开云商 App，系统每隔 10 秒会自动发送该车辆 GPS 信号到大数据平台，再由大数据平台分析处理，数据量之大可见一斑。本质上来讲，行车记录、行船记录都是时序数据，也因此，从数据特点出发中天钢铁开始对时序数据库进行选型调研，在进行性能对比后选择了 TDengine。

架构图

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广州某企业工业互联网项目 x TDengine

“对应于我们应用的 TDengine 三节点（24 核，62GB）集群，程序轻轻松松就达到 qps 每秒 1 万记录的写入性能。至于查询性能，以当天的功率曲线为例，按照 1 分钟 1 个记录，总共 1440 个计算数据计算，可以轻松地在 1 秒钟内通过 1 句 SQL 聚合当天 1 万条记录而得到；还有每月的日温度曲线，总共 30 个计算数据，当月的 30 万条记录，也可以通过 avg 函数结合 Interval 在秒级查询的时间间隔内返回。”

业务背景

在作者所在企业的工业互联网项目中，框架技术组件非常“重”，用 Hadoop 的 HDFS/Hive 做原始数据保留、使用 HBase 保存计算后的数据、利用消息中间件 Kafka 同步各类数据库，计算框架是使用 Flink 还是 Spark、分布式协调上选择 ZooKeeper……这也导致学习和运维成本非常高。在深入接触 TDengine 后，作者发现其优势完全可以解决自身痛点——以设备数据模型创建超级表，以设备为单个子表，按时间先后顺序连续存储数据。在查询的时候，可以提供预计算的统计数据，可以基于设备单个子表的 tag 做聚合的功能，结合流计算中的滑动窗口、滚动窗口概念，还可以快速地基于原始数据得到聚合统计结果。作者所在团队开始基于 TDengine 进行数据架构升级，并将经验汇总成用户案例在 TDengine 官网进行发表。

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格创东智 x TDengine

“目前我们已经将 TDengine 应用在数据采集、数据处理、数据边缘计算、数据存储等诸多方面，在实际业务中也展现出了超强性能，特别是在处理超高频的数据采集、边缘智能计算框架、数据流引擎和数据模型等方面效果显著，面对海量数据轻松实现实时全生命周期管理。”

业务背景

作为东智工业应用智能平台产品家族的物联网平台，G-Things 为工业设备提供了安全可靠的连接通信能力，其支持数据采集、规则引擎、数据转发、指令下发、数据可视化，同时提供开放的 API 与第三方系统快速对接，为工业企业提供高效率、低成本、高可靠的工业物联网解决方案。为了让用户在最大程度上实现降本增效，G-Things 在接入不同的租户时，会从用户类型(轻量级、重量级等)、设备规模、设备采集的数据量等角度帮助用户选择适配合理的时序数据持久化落地方案。格创东智将 TDengine、Cassandra、OpenTSDB 在同等条件之下进行了相关的读写性能对比测试，TDengine 以最优性能脱颖而出。

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从以上案例中可以明显看出，在工业大数据场景下，处理庞大的时序数据需求是一个挑战。传统的数据解决方案可能无法满足这种特殊需求，还因日渐臃肿的架构产生更加高昂的维护成本，而如 TDengine 一般专业的时序数据库则显示出更加明显的优势。通过进行架构改造，上述企业成功实现了工业大数据处理的降本增效目标。如果你也面临着类似的困扰，可以添加小T微信（tdengine）寻求帮助，和专业的解决方案架构师进行一对一的沟通。