宁德新能源（ATL）是全球领先的消费锂电池制造商，其智能制造车间拥有超1万台生产设备、100万+数据采集点位，每分钟产生超 1000 万条时序数据。面对海量工业设备数据的实时处理挑战，团队在深入评估了时序数据库 InfluxDB 与 TDengine 后，最终选择 TDengine 构建新一代数据平台。该方案不仅实现数据写入速度提升 3 倍、存储成本降低 70%，还将集群规模从原方案的 50 台服务器大幅精简至 10 台，有效支撑毫秒级异常检测与设备健康度分析，为预测性维护提供稳定、高效的实时数据支撑。本文将详细解析这一技术架构的设计思路、实施路径及其在智能制造中的实际成效。
随着宁德新能源数字化转型的持续深入，企业对生产过程中设备运行状态、环境参数等数据的实时洞察与精细化管控提出了更高要求。在构建设备健康度（PHM）、产品质量预警、单工序闭环控制等关键应用时，也暴露出数据采集量大、配置灵活性要求高、实时计算能力强依赖等一系列挑战。主要表现为：
- 海量数据存储与处理压力
生产线数千台设备每秒生成数万条数据，传统关系型数据库面临写入延迟高、存储成本激增的瓶颈。
- 实时分析能力不足
质量检测与设备健康状态需秒级响应，原有系统无法满足实时告警与可视化需求。
- 多源异构数据整合困难
生产数据、环境数据、供应链数据分散在多个系统中，难以实现统一分析。
选型与技术对比
针对在实际业务中遇到的问题，我们智能控制组对多款时序数据库进行了深入评估对比。综合系统稳定性、读写性能、软硬件总体成本、开发友好性以及运维便捷性等多个维度后，最终选择了 TDengine 作为平台方案。
TDengine 在数据压缩率、写入速度、分析效率和分布式架构等关键能力上表现出显著优势，不仅在当前场景下全面领先于其他方案，也具备良好的扩展性，可支持更多未来功能与应用场景，助力企业加快开发进度与业务落地。
测试结果显示，TDengine 在关键指标上全面领先，且硬件成本仅为 InfluxDB 的 40%。
落地实践
在智能制造体系中，宁德新能源广泛融合了工业物联网、PLC、传感器、机器视觉及 AI 等先进技术，构建起高度自动化的生产流程，实现对生产过程的数据实时监控与质量控制。
各类设备产生的 PLC 数据需通过特定协议进行采集，由 IoT Gateway（物联网网关）完成协议转换后，经由 Broker 传输至物联网基础平台集群。平台集群再将数据分别写入 TDengine 时序数据库、Oracle 数据库及预警平台。
其中，TDengine 强大的时序数据存储能力，使得设备采集的全部数据得以实时落库，为 MES 系统提供了稳定可靠的数据支撑。同时，借助 Grafana 与帆软 BI，相关数据也可被直观地可视化分析与展示，大幅提升了生产运维的效率与智能化水平。
- 在数据采集过程中，系统支持按需动态增减配置，以 PLC 为单位进行管理。每个 PLC 内的采集点位可根据业务部门的实际需求灵活调整。整体系统架构如下：
- 在 TDengine 中，我们采用了动态建表策略：无需预先创建子表，系统在写入数据时会自动为每个设备生成对应的独立子表，实现了数据接入的即插即用，极大提升了部署效率与灵活性。
- 采集点位支持动态新增、修改和删除。当前系统设计采用统一的超级表架构，以“设备名+参数名”作为唯一的子表维度。当新增参数时，系统会自动创建对应的子表，实现数据结构的灵活扩展与高效管理。
落地效果
目前，项目的生产系统集群运行的是 TDengine 3.3.2.12 版本，采用 3 节点部署，每台服务器配置为 96 核 CPU(s)、192GB 内存及 2 块 7.6TB SSD，主要用于数据的高并发写入与实时查询。
UAT 系统集群则运行 3.3.4.7 版本，同样为 3 节点部署，每台服务器配置为 64 核 CPU(s) 和 128GB 内存。通过 taosX 工具从生产系统同步数据，主要用于历史数据的存储与分析查询。
当前生产系统已支撑智能制造车间超 1 万台设备、超过 100 万个采集点的数据写入与存储。我们采用 C# 语言开发程序，执行 insert 语句，将物联网基础平台采集到的数据高效写入 TDengine 数据库中。
每分钟写入在 800 万条以上，高峰时段会到 1000 万条以上。
生产系统中的数据在写入后，会通过 TDengine 自带的 taosx 工具自动同步至 UAT 集群。生产系统保留最近 30 天的数据，满足实时和近期查询需求；30 天以上的历史数据则仅保存在 UAT 系统中，用于支持业务对历史数据的查询与分析。此策略不仅有效降低了存储成本，也显著减轻了生产系统的查询负载。
业务人员可使用 Python 语言自行开发应用，通过 SQL 查询访问 TDengine；同时也支持使用帆软 BI 通过 JDBC 驱动连接 TDengine，实现数据的可视化分析与展示。
业务价值
宁德新能源作为锂电池行业的领军企业，生产过程中广泛依赖传感器与智能设备，实时采集温度、电压、电流等关键参数，因此时序数据库在其生产监控、质量控制、设备维护、研发支持及能源管理等环节中发挥着至关重要的作用，能够显著助力生产效率与产品质量的提升。
为构建覆盖全厂区的数据中枢，其选择 TDengine 作为核心时序数据平台，全面实现以下能力升级：
- 分布式架构，支撑高并发写入：TDengine 采用列式存储与“一个设备一张表”的创新模型，轻松承载每秒百万级数据点的写入，写入性能相较原有 InfluxDB 集群提升近两倍。
- 高效压缩，降低存储成本：依托专为时序数据设计的压缩算法，存储空间占用降至 InfluxDB 的三分之一，支持长期历史数据保留与工艺回溯。
- 多源数据融合，支持标准 SQL：通过 TDengine 的 Schemaless 写入能力，实现设备日志与 MES 系统数据的融合接入，配合标准 SQL 实现跨系统的灵活分析。
“TDengine 帮助我们解决了海量时序数据处理的燃眉之急。其高性能与低资源占用的优势，让我们在保障业务连续性的同时，实现了数据驱动的智能制造升级。” ——ATL 智能制造中心技术总监
在实际应用中，TDengine 实时监控超 10,000 台设备的振动、电流等关键指标，预测性维护准确率提升至 95%，为生产稳定与设备健康提供坚实保障。
结语
宁德新能源正计划进一步拓展 TDengine 在数字孪生、AI 质检等核心场景中的应用，打造锂电行业的工业互联网标杆平台，持续引领新能源产业的技术创新。未来规划包括：
- 将 TDengine 部署扩展至全球 5 个生产基地，实现统一的数据平台架构；
- 集成 AI 框架，实现毫秒级工艺参数调优，推动制造过程智能化升级；
- 构建 TB 级时序数据沙箱，供研发团队进行建模、验证与算法训练，释放数据潜能。
我们期待 TDengine 持续增强功能能力，支持更多应用场景，并进一步提升 AI 算法的集成能力，助力我们加速开发进程，提升实际业务成效。
作者 | 宁德新能源智能控制组
关于宁德新能源
宁德新能源科技有限公司（ATL）成立于 1999 年，是一家专注于锂离子电池研发、生产与销售的高科技企业。作为全球领先的锂电池设计与制造商，宁德新能源深耕 ICT 消费领域，其电池方案广泛应用于智能手机、无人机、笔记本电脑等众多消费电子产品，赢得了行业内广泛认可。
