成本减半，效率提升20倍——中钢设备基于 DolphinDB 重构万亿级工业数据底座

导语

中钢设备打造的带式焙烧机数字孪生工厂，通过使用 DolphinDB 多模引擎与流计算框架，解决了带式焙烧机场景下海量工控数据存储、复杂工艺实时计算与高效分析的难题，推动球团工艺精细化管控迈入新阶段。

一、背景介绍

作为国内钢铁行业的领军者，中钢设备（下称 A 公司）率先在球团产线上探索数字孪生、工业大脑与元宇宙工厂的深度融合。

其核心生产单元——球团厂年产能超过 500 万吨，产线配置 10万+ 传感器点位，以秒级频率实时采集温度、压力、设备状态等多维数据，日均数据量高达 86.4 亿条，全年数据规模突破 3 万亿条，对数据底座的吞吐能力提出了极高要求。同时，球团工艺复杂，尤其带式焙烧机工段，从原料配比到烧结温控，每个环节的细微波动都有可能影响成品质量。因此，这也对数据底座的实时计算效率和复杂分析能力提出了严苛要求。

如何构建一个具备秒级响应能力、支撑工艺仿真、实时计算和智能决策的数据底座，同时满足“一总部多基地”的集团级数据集成要求，是 A 公司亟待解决的问题。

二、面临挑战

A 公司原先采用分层技术架构：数据采集层需针对 OPC UA、MQTT 及私有 TCP 协议定制开发对接程序；存储层依赖 SQL Server 集群存储海量时序数据；计算层则通过 Flink+Spark+Python 组合，实现实时与离线数据清洗，并借助消息队列与本地数据库进行分层缓存，以缓解集群压力。然而，这一架构在数据存储、计算以及系统运维等方面都存在一定局限，具体表现为：

存储、查询效率低：基于 SQL Server 的行式存储架构压缩率低，历史数据累积后写入性能大幅下降，产量统计等报表生成时延超过 10 分钟。同时，高磁盘空间占用率也使得存储成本升高。
实时计算时延高：在 A 公司的业务场景中，滤波、复位处理等自定义算法的复杂程度高，开发难度大，单条数据处理时延超过 1000ms，无法满足工艺调控秒级的实时性需求，影响生产效率和产品质量的稳定性。
数据孤岛问题突出：在这一架构中，宽表、窄表等异构模型分库存储，时序数据、工控配置和监测信息分散在不同的数据库里。跨设备分析时需要频繁执行表关联操作，性能瓶颈分析显示，这类操作的耗时在整个数查询过程中占比超过 70%。
运维成本居高不下：数据处理链路依赖 Flink、Spark、Python 等多组件拼凑，架构臃肿且兼容性差。运维团队需同时维护协议对接、计算逻辑和缓存机制，技术迭代与优化空间被严重压缩。

这一传统分层架构在应对海量时序数据、复杂工艺计算与集团级协同管控时暴露出的缺陷，制约着 A 公司球团产线的数智化进程。为此，A 公司正在寻求一套能够打通“采-存-算-分析”全链路的创新方案。

三、解决方案

在寻求更优解决方案时，DolphinDB 凭借其多模存储引擎、实时计算框架和丰富的数据分析函数库，成为 A 公司构建一体化数据底座的理想选择。DolphinDB 不仅支持万亿级数据的高效存储与快速查询，还具备毫秒级的实时滤波与复位计算能力，以及敏捷的探索性数据分析（EDA）效率，助力 A 公司打通数据流转全链路。

分布式存储突破性能瓶颈：DolphinDB 采用列式存储与分区技术构建分布式存储引擎，单表可高效管理万亿行数据，写入和查询时延均可降至毫秒级。此外，列式存储的压缩率较行式存储可提升 15 倍，大幅降低了磁盘空间占用，显著优化存储成本。
实时计算性能提升 20 倍：DolphinDB 内置 10+ 流计算引擎，可通过增量优化技术，将滤波、复位和降采样等自定义算子时延从 1000ms 降至 50ms 以内，满足 A 公司每秒 10 万条数据的实时计算需求。
多模态存储打破数据孤岛：DolphinDB 提供 OLAP、TSDB 和 OLTP 存储引擎，支持时序模型与关系模型混合存储。A 公司可将时序数据、工控配置和设备监测信息统一存储在 DolphinDB 中，无需再花费大量时间执行复杂关联操作。
一体化架构降本增效：DolphinDB 通过“插件+多模存储引擎+流计算框架+脚本引擎”的一体化设计，将数据采集、协议解析、实时计算、分析建模等全流程整合在同一平台，降低 A 公司的开发、运维和管理成本。

四、方案效果

在 DolphinDB 的赋能下，A 公司在数据管理上实现了多维突破。

在性能层面，新方案将数据查询时延从分钟级降至毫秒级，实时计算响应速度提升 20 倍；在成本层面，依托 DolphinDB 的列式存储机制，整体存储成本降低 50%。

从管理维度而言，新方案沉淀了物料状态跟踪、累积量滤波等四类工艺分析计算模型，并构建了标准化模块管理体系，有力支撑数字孪生与工业大脑的智能决策。