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某重工集团数据库迁移及系统革新建设
80 亿条历史数据平滑迁移 | 盘问性能提升 30% | 设备故障率降低了 65% | 加工效率提升了 20%
作为行业一大龙头的某重工集团建立于 2009 年，是中国领先、国际知名的汽车与装备制造集团，业务涵盖动力系统、商用车、工程机械、智能物流、农业装备、豪华游艇、金融与效劳等七大板块。其中，发动机、重卡、变速箱等产销量全球第一。
在工业制造领域某重工集团属于标准的离散型制造业，其在山推设备制造数字化革新项目中运用 SCADA 系统（数据收罗与监视控制系统），主要包括：生产数据收罗、生产数据推送、收罗数据剖析等功效，在设备生产历程中需要对数据进行实时收罗，监控运行状态，提升生产效率和治理效能。
数据汇总存储难：工业生产包括时序及关系型多种数据，协议涉及 Modbus、LoRa 等诸多类型，难以进行统一收罗和存储治理；
生产数据利用率低：原有系统收罗数据只存不必，导致利用率低且展示滞后性大，难以辅助治理人员进行决策数据；
多库应用运维本钱高：原有 SCADA 系统为应对异构数据接纳多库接入，性能扩展受限且运维人员投入及数据存储本钱高；
人员及产线事情统计难：产线工人保存虚报工时情况，产线设备运行情况需人工统计，生产环节不透明，导致产能下降；
生产工期准确评估难：产线排期缺乏数据支持，往往通过主观臆断划定产品交期，导致设备利用率和人员事情饱和度低；
设备故障预测难：运维检修排班不对理，无规则避产线突发性故障，导致非计划�；�，影响产能。
KaiwuDB 多协议集成计划：以 KaiwuDB 多模数据库为焦点，建设多协议集成的数据平台，实现多源异构数据接入，且支持历史数据平滑迁移导入；
数据汇入与剖析同步进行：基于 KaiwuDB+KDP 的就土地算和实时剖析技术，实现系统对生产数据的高速存储和实时剖析，剖析结果有效支持治理层制定生产决策；
KaiwuDB多引擎+弹性扩展：KaiwuDB 具备自适应时序引擎、关系引擎以及剖析盘算引擎，应对多源异构数据接入，实现一库多用，降低运维本钱；同时支持弹性扩展，满足产线扩张带来的数据增长需求；
产线运行数据接入剖析：操作台运行数据入库统计并剖析，综合研判一线工人的工时和产线运行状况，实现增产增效；
智能计划产线排期：生产数据接入 KDP 剖析系统，综合剖析各条产线的产能及效率，助力工厂合理计划生产排期，制止延期交付；
建立生产流程预警机制：利用 KaiwuDB+KDP 构建生产预警库，精准预测生产周期中可能泛起的设备过载等危害，合理进行检修排班，制止非计划停产和人员过多投入。
原有系统数据平滑迁移：原系统共 80 亿条历史数据，统一平滑迁移至 KaiwuDB，实现一库多用；
数据支持能力有效提升：种种设备接入达 5000 余台，包管日增量共计 1 亿条的数十种类型数据高效汇入 KaiwuDB，单节点最高可达 50 万/秒的入库速率，资助某重工集团 SCADA 系统的数据入库性能提升 2-8 倍；
工厂级数据共享：工厂各作业情况实现数据全面收罗，生产数据与运营治理数据相互关联，高效协同提高生产效率；
数据可用性和效劳能力大幅提升：系统实现了高效数据读写，支持庞大场景数据聚合剖析、海量数据实时剖析，资助某重工集团在多场景盘问剖析性能提升了 10%-30%；减少了异常�；�，提高了设备利用率，有效提升了数据可用性和效劳能力。
