某重工集团数据库迁移及系统改造建设

　　作为行业一大龙头的某重工集团成立于 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、金融与服务等七大板块。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改造项目中运用 SCADA 系统（数据采集与监视控制系统），主要包括：生产数据采集、生产数据推送、采集数据分析等功能，在设备生产过程中需要对数据进行实时采集，监控运行状态，提升生产效率和管理效能。

数据汇总存储难：工业生产包含时序及关系型多种数据，协议涉及 Modbus、LoRa 等诸多类型，难以进行统一采集和存储管理；

生产数据利用率低：原有系统采集数据只存不用，导致利用率低且展示滞后性大，难以辅助管理人员进行决策数据；

多库应用运维成本高：原有 SCADA 系统为应对异构数据采用多库接入，性能扩展受限且运维人员投入及数据存储成本高；

人员及产线工作统计难：产线工人存在虚报工时情况，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，往往通过主观臆断规定产品交期，导致设备利用率和人员工作饱和度低；

设备故障预测难：运维检修排班不合理，无法规避产线突发性故障，导致非计划停机，影响产能。

KaiwuDB 多协议集成方案：以 KaiwuDB 多模数据库为核心，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；

数据汇入与分析同步进行：基于 KaiwuDB+KDP 的就地计算和实时分析技术，实现系统对生产数据的高速存储和实时分析，分析结果有效支持管理层制定生产决策；

KaiwuDB多引擎+弹性扩展：KaiwuDB 具备自适应时序引擎、关系引擎以及分析计算引擎，应对多源异构数据接入，实现一库多用，降低运维成本；同时支持弹性扩展，满足产线扩张带来的数据增长需求；

产线运行数据接入分析：操作台运行数据入库统计并分析，综合研判一线工人的工时和产线运行状况，实现增产增效；

智能规划产线排期：生产数据接入 KDP 分析系统，综合分析各条产线的产能及效率，助力工厂合理规划生产排期，避免延期交付；

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出现的设备过载等风险，合理进行检修排班，避免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：各类设备接入达 5000 余台，保证日增量共计 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，帮助某重工集团 SCADA 系统的数据入库性能提升 2-8 倍；

工厂级数据共享：工厂各作业环境实现数据全面采集，生产数据与运营管理数据互相关联，高效协同提高生产效率；

数据可用性和服务能力大幅提升：系统实现了高效数据读写，支持复杂场景数据聚合分析、海量数据实时分析，帮助某重工集团在多场景查询分析性能提升了 10%-30%；减少了异常停机，提高了设备利用率，有效提升了数据可用性和服务能力。