钢铁行业数字化转型研究报告：TDengine 赋能智慧钢铁新未来

一、行业背景与数字化转型趋势

1.1 钢铁行业发展现状与挑战

钢铁行业作为国民经济的支柱产业，正面临产能过剩、环保压力和质量提升等多重挑战，迫切需要借助智能制造实现高效、绿色、安全的生产。2025 年的钢铁行业展现出鲜明的发展趋势，智能化和绿色化成为推动其转型升级的关键力量。当前，全球制造业正在经历第四次工业革命的深刻变革，数字技术逐步成为大国博弈的战场。随着我国进入后工业化时代，钢铁行业呈现 “三高三低”（高产量、高成本、高库存、低需求、低价格、低效益）运行态势，只有加大创新力度、融合数字技术，才能走好转型道路、突破生存困局。

在国家 “双碳” 战略以及推动制造业智能化、数字化转型的政策背景下，钢铁企业面临数据规模日益庞大的挑战。特钢领域每日会产生数亿条海量时序数据，传统数据库存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题逐渐凸显，对生产效率和决策及时性造成影响。同时，在钢铁生产过程中，为了精准捕捉生产过程中每一个细微变化和关键参数，数据采集频率需达到 50 毫秒以内，如此高频的数据采集需求，对数据平台的写入速度和查询效率构成了巨大的挑战。

1.2 钢铁行业数字化转型的主要方向

钢铁行业数字化转型已成为高质量发展的核心路径。从 2025 年的发展趋势来看，钢铁行业正在向以下几个方向加速转型：

“AI + 钢铁” 深度融合成为中国钢铁未来降本、提质、增效的有效竞争力。全行业更加积极主动拥抱数字化浪潮，将 “AI + 钢铁” 转化为发展新动能，实现钢铁行业全要素升级。中国宝武旗下宝钢股份制定以 “AI+” 为标志的新一轮数智化转型战略，启动 “全领域、全体系、全场景” 行动方案，未来 3 年内，打造 1000 个以上的 AI 赋能应用场景。

智能制造与工业互联网平台建设成为行业共识。工业互联网平台将连接钢铁生产的各个环节，实现数据的实时共享和协同创新，推动钢铁行业的数字化转型和智能化升级。越来越多的钢铁企业建设了智能集控中心，借助先进的技术手段，实现了对生产过程每一个环节的数据实时监控与反馈。

绿色低碳转型成为行业发展的必然选择。通过 AI 算法对工艺参数进行深入分析，能够智能规划冷却路径，自动分配探伤任务，这一系列智能化操作不仅大幅提高了生产效率，使产品质量更有保障，还显著降低了人力成本，让钢铁生产变得更加高效、精准。中信泰富特钢集团旗下的兴澄特钢 “灯塔工厂” 的全新数字化生产模式改变了以往点对点的节能降耗模式，通过行业能源流数字化实现煤气、蒸汽动态平衡，水电风气各环节设备可以在高负荷和空负荷状态下自动切换，大幅降低各环节的能量消耗，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。

1.3 数字化转型对钢铁企业的价值

钢铁行业数字化转型已经取得了显著成效。截至 2025 年，全行业更加积极主动拥抱数字化浪潮，将 “AI + 钢铁” 转化为发展新动能，实现钢铁行业全要素升级。具体价值体现在以下几个方面：

提升生产效率与产品质量：通过 AI 算法对工艺参数进行深入分析，能够智能规划冷却路径，自动分配探伤任务，大幅提高了生产效率，使产品质量更有保障。首钢股份冷轧公司部署 67 个工业 4.0 数字化应用案例，其中 61% 运用了人工智能，提高了端到端过程控制精度，消除了制约关键质量和产能提升的瓶颈，解决了客户面临的质量难题，生产线效率提高 21.2 个百分点，产品缺陷率下降 35 个百分点，高端产品销售额增长 36 个百分点，客户投诉率减少 55 个百分点。

降低成本与能耗：兴澄特钢通过数字化生产模式改变了以往点对点的节能降耗模式，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。山东钢铁的全国冠军炉靠智慧冶炼系统 12 分钟自动出钢，能耗降低 15%，每吨钢还能赚 30 公斤的煤。

优化决策与管理：通过数字化转型，钢铁企业实现了从传统经验决策向数据驱动决策的转变。数字化技术正在重塑钢铁生产的全流程，通过行业数字化转型评估体系的实施，能够切实帮助企业找到转型过程中存在的堵点、痛点和难点，进而借助智能制造联盟和数字化转型推进中心等平台做好规划，分步有序组织落地实施。

增强行业竞争力：”随着钢铁行业同质化竞争速度加快，产品差异越来越小，未来钢铁企业之间的竞争，主要取决于在数字化转型、智能化应用上面能否领先对手。” 宝钢股份总经理刘宝军表示。中国钢铁在数字化强大实力的支持下，必将成为世界钢铁的引领者、创造者。

二、钢铁行业数据管理痛点与需求分析

2.1 钢铁生产过程中的数据特点

钢铁行业作为典型的流程工业，其生产过程中产生的数据具有以下显著特点：

数据规模庞大：钢铁生产数据规模庞大、实时性要求极高，采集频率往往达到 100ms 甚至更快。在炼钢生产过程中，每日会产生数亿条海量时序数据。尤其是在锻造、轧钢等关键生产环节中，为了精准捕捉生产过程中每一个细微变化和关键参数，数据采集频率需达到 50 毫秒以内。

时序性强：钢铁生产过程中的各种参数，如温度、压力、流量等，都是随时间变化的时序数据，这些数据具有明显的时间序列特征。行车记录、行船记录都是时序数据，天然带有时间戳，这些时序数据到达服务器时都是有序递增的，且时序数据的特点是流量平稳却非常巨大。

多源异构：钢铁企业的数据来源多样，包括 PLC、DCS、SCADA 系统、智能仪表、传感器等，这些数据源产生的数据格式和协议各不相同，形成了多源异构的数据环境。

价值密度不均：钢铁生产数据中，不同时间段的数据价值不同，近期数据对实时监控和调整生产过程具有较高价值，而历史数据则主要用于分析和优化生产工艺。

高实时性要求：钢铁生产是连续的过程，对数据的实时性要求极高。例如，在炼钢过程中，需要实时监控钢水温度、成分等参数，及时调整工艺参数，确保产品质量。

2.2 传统数据管理方案的局限性

面对钢铁行业的数据特点和管理需求，传统数据管理方案存在以下局限性：

性能与扩展性不足：传统关系型数据库在分布式环境中性能与扩展性不足，处理海量时序数据读写效率低。数据量越大，查询越慢，分布式环境中的性能和扩展性有限，不专为时序数据优化，海量时序数据读写性能低。

架构封闭且缺乏分布式扩展能力：工业实时库依赖特定系统，架构封闭且缺乏分布式扩展能力，大多依赖特定系统，限制了跨平台能力，系统封闭，限制了集成与共享。

处理实时性差：Hadoop 组件臃肿、运维成本高，分布式处理效率有限；NoSQL 计算实时性差、资源消耗大，均无法满足新型钢铁生产系统需求。

分析能力有限：传统方案更侧重实时监控和控制，分析能力有限，无法满足对海量数据进行深度分析和挖掘的需求。

成本高昂：传统数据管理方案需要大量的硬件投资和运维成本。例如，在首自信的案例中，原本需要 10 台服务器的业务，使用传统方案成本高昂。

数据孤岛严重：钢铁企业内部存在多个独立的信息系统，如 ERP、MES、LIMS 等，这些系统之间数据不互通，形成了严重的数据孤岛，阻碍了数据的共享和综合利用。

2.3 钢铁行业对数据管理平台的核心需求

针对上述痛点，钢铁行业对数据管理平台提出了以下核心需求：

高性能读写能力：能够处理高频采集的数据，满足钢铁生产过程中的实时监控和控制需求。平台需要具备高并发写入和快速查询能力，以应对钢铁生产过程中产生的海量时序数据。

高效存储与压缩：由于钢铁生产数据量大，如果依赖传统工业实时数据库，往往在结构化存储和压缩方面存在瓶颈，导致高昂的成本。因此需要一款压缩率高、能显著降低存储开销的数据库产品，才可能实现可持续的规模化数据管理，降低成本。

智能化分析能力：平台需要具备强大的数据分析能力，能够对海量历史数据进行挖掘和分析，发现潜在的优化点，支持生产决策和工艺优化。

分布式扩展能力：随着钢铁企业数字化转型的深入，数据量将持续增长，平台需要具备良好的分布式扩展能力，能够根据数据量的增长灵活扩展存储和计算资源。

易用性与运维便捷：系统不仅要性能卓越，还需易用、稳定。理想的平台应具备安装部署简便、后期运维成本低、开发友好，支持多语言与多工具集成，并在稳定性上表现可靠，确保长期运行的安全性和连续性。

开放兼容性：平台需要支持多种数据源的接入，能够与现有系统无缝集成，打破数据孤岛，实现数据的统一管理和共享。

三、TDengine：钢铁行业数字化转型的理想数据平台

3.1 TDengine 产品概述与技术架构

TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。

技术架构：

TDengine 采用了分布式、云原生的架构设计，主要由以下几个核心组件构成：

1. 存储引擎：专为时序数据设计的存储引擎，采用列式存储与两级压缩技术，大幅提升了数据的写入和查询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。
2. 查询引擎：支持标准 SQL 和丰富的时序函数，内置高性能流式计算引擎，具备毫秒级的数据处理和实时分析能力。
3. 集群管理：支持分布式部署和水平扩展，能够稳定支撑上亿级数据采集点与高基数场景，轻松应对工业、能源、车联网等大规模部署需求。
4. 数据订阅：提供灵活的数据订阅机制，支持将数据实时分发给不同的应用系统，实现数据的安全共享。
5. AI 智能体：内置时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，一条 SQL 即可完成预测、异常检测、数据补全和分类等操作，底层基于机器学习算法和时序数据大模型。

3.2 TDengine 的核心技术优势

TDengine 专为时序数据优化，具备以下核心技术优势：

10 倍以上的读写性能提升：

TDengine 设计了新颖的存储引擎，大幅提升了数据的写入和查询速度。相对通用数据库，读、写、数据压缩性能至少高十倍以上；TSBS 基准测试结果显示，相对于 TimescaleDB、InfluxDB，性能也是远超。在三节点三副本架构下，持续写入性能突破 550 万点每秒，面对高并发、多场景混合读写任务仍能保持低延迟响应。单核每秒就能处理至少 2 万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

不到 1/10 的存储成本：

TDengine 提供多种压缩算法，压缩比业界领先，能将数据集压缩至原始大小的 1/10。采用列式存储与两级压缩，压缩率高 10 倍以上，结合多级存储策略降低成本。例如，在首自信项目中，TDengine 实现了高达 10% 的存储空间压缩率。在中冶京诚的案例中，其中一个超级表 mot 存储数据量接近 400 亿条，压缩率为 10%，占据空间大小为 272GB，其他超级表（ritmodel、pv）压缩率能达到 2%、3% 左右。

极简的系统架构：

TDengine 将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS 等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。架构简洁，一套软件即可完成数据接入、存储、加工与能力输出，降低维护成本。

强大的水平扩展能力：

TDengine 原生支持水平扩展，可稳定支撑上亿级数据采集点与高基数场景。支持 10 亿级测点的水平扩展，原生支持水平扩展，可稳定支撑上亿级数据采集点与高基数场景，轻松应对工业、能源、车联网等大规模部署需求。

智能分析能力：

TDengine 支持标准 SQL 和丰富的时序函数，内置高性能流式计算引擎，具备毫秒级的数据处理和实时分析能力。内置的时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，一条 SQL 即可完成预测、异常检测、数据补全和分类等操作。

开放的生态系统：

TDengine 不仅核心代码开源，支持标准 SQL 查询，还提供标准化接口，可以通过 ODBC、JDBC 及各种编程语言连接器集成可视化、AI/BI 工具。支持多种数据源零代码汇聚，兼容边云协同；提供 SQL 扩展与实时流式计算，支持嵌套查询与自定义函数，分析能力强大。

3.3 TDengine 与传统方案的性能对比

通过与传统数据管理方案的对比，TDengine 在钢铁行业数据管理场景中展现出明显优势：

写入性能对比：

在钢铁行业高频数据采集场景下，TDengine 的写入性能远超传统方案。例如，在首自信项目中，TDengine 实现了每秒 25 万条数据的高并发写入。而在中核运行院与中国信通院联合组织的权威测试中，TDengine 在三节点三副本架构下，持续写入性能突破 550 万点每秒。相比之下，传统关系型数据库和工业实时库的写入性能通常在几千到几万条每秒，无法满足钢铁行业高频数据采集的需求。

查询性能对比：

TDengine 的查询性能同样表现优异。在首自信项目中，TDengine 实现了毫秒级高性能查询，复杂查询时间 1 秒以内（如多条件设备数据检索）。而传统方案在处理复杂查询时，尤其是涉及大量历史数据的查询，响应时间往往在秒级甚至分钟级，无法满足实时分析和决策的需求。

压缩率对比：

在存储压缩方面，TDengine 的表现尤为突出。TSBS 基准测试结果显示，InfluxDB 的压缩比在 3.39:1 到 7.44:1 之间，而 TDengine 的压缩比则在 9.89:1 到 87.64:1 之间。在实际应用中，首自信项目中 TDengine 实现了高达 10% 的存储空间压缩率，中冶京诚项目中超级表 mot 的压缩率为 10%，其他超级表的压缩率能达到 2%~3%。相比之下，传统关系型数据库的压缩率通常在 30%~50%，工业实时库的压缩率也通常在 20%~40%。

成本对比：

由于 TDengine 的高性能和高压缩率，使用 TDengine 可以大幅降低硬件成本和运维成本。例如，首自信项目中，原本需要 10 台服务器的业务，现在仅需 3 台即可支撑，硬件采购成本减少约 70%。中天钢铁在使用 TDengine 后，CPU 使用率平常不到 1%，内存使用率稳定在 25%，大幅降低了服务器资源占用。

四、TDengine 在钢铁行业的典型应用场景

4.1 生产过程实时监控与优化

应用场景描述：

在钢铁生产过程中，需要对关键设备和工艺参数进行实时监控，及时发现异常并进行调整，确保生产过程的稳定性和产品质量。TDengine 凭借其高性能的时序数据处理能力，可以实现对钢铁生产全流程的实时监控和优化。

解决方案：

1. 数据采集与汇聚：通过 OPC、MQTT 等协议，将来自 PLC、DCS、智能仪表等设备的数据实时采集到 TDengine 数据库中。
2. 实时监控：利用 TDengine 的高性能查询能力，实时展示关键工艺参数和设备状态，如高炉温度、钢水成分、轧制速度等。
3. 异常检测：通过 TDengine 内置的 TDgpt AI 智能体，实时检测生产过程中的异常情况，如温度异常、压力突变等，并及时发出警报。
4. 优化控制：基于实时数据分析结果，自动调整生产参数，优化生产过程。例如，通过分析钢水温度和成分数据，自动调整冷却路径和时间，确保产品质量。

应用案例：

首自信工业时序数据平台中，TDengine TSDB 以分布式设计高效承接设备产生的高频时序数据写入，确保存储完整与可扩展性；其强大的查询与计算能力进一步配合数据计算、服务等模块，实现快速处理与结果输出；通过分区分片与标签化管理，平台的存储体系与数据字典逻辑实现深度契合，大幅提升了规范化和管理效率。

在设备参数实时监控场景中，针对轧机等关键设备的重要参数（如转速），系统每 5 秒采集一次操作值及其质量状态，帮助运维人员及时掌握设备运行情况。通过统计每个采集点对应的数据量，快速判断采集是否完整，确保各测点正常工作，为后续数据分析和生产决策提供可靠的数据基础。

4.2 产品质量追溯与分析

应用场景描述：

钢铁产品质量追溯是钢铁企业质量管理的重要环节。通过对生产过程数据的全面记录和分析，可以快速定位质量问题的原因，优化生产工艺，提高产品质量。

解决方案：

1. 全流程数据记录：利用 TDengine 高效存储能力，记录生产过程中的所有关键参数和质量数据，包括原料成分、熔炼温度、轧制参数、热处理工艺等。
2. 质量数据分析：通过 TDengine 的 SQL 查询和时序函数，对质量数据进行多维度分析，识别影响产品质量的关键因素。
3. 质量追溯：当产品出现质量问题时，利用 TDengine 的快速查询能力，从成品追溯到生产过程的各个环节，快速定位问题根源。
4. 工艺优化：基于质量数据分析结果，优化生产工艺参数，提高产品质量稳定性。

应用案例：

抚顺特殊钢股份有限公司在建设全流程质量管控系统时，引入了 TDengine 作为核心时序数据平台。该系统以 PDCA 质量管理循环为核心，着力打造覆盖事前规划、事中监控及事后总结的全流程管控平台。通过引入 TDengine，全流程质量管控平台在数据采集、存储和展示能力上得到了显著提升，并逐步实现了数据驱动的智能化生产模式：互联互通，提升工序衔接效率；问题导向，优化工艺推优；多业务协同，提升全局效率。

在首自信项目中，TDengine TSDB 依托卓越的查询性能，尤其是高效的 interval 查询机制与丰富的函数支持，为首自信工业时序数据平台的数据字段、数据计算和数据服务等核心模块提供了毫秒级的响应能力。在产品质量稳定性分析场景中，以钢板厚度等质量指标为例，系统每隔 2520 毫秒获取一次该指标的众数（出现次数最多的值）及其质量状态，并对趋势进行分析，用于评估产品质量的稳定性。

4.3 设备预测性维护

应用场景描述：

钢铁生产设备通常处于高温、高压、高负荷的工作环境，设备故障不仅会影响生产效率，还可能导致安全事故。传统的定期维护方式存在过度维护或维护不足的问题，而预测性维护则可以根据设备的实际运行状况，提前预测设备故障，及时进行维护，提高设备可靠性和利用率。

解决方案：

1. 设备状态监测：通过传感器实时采集设备的运行参数，如振动、温度、电流等，利用 TDengine 高效存储这些时序数据。
2. 异常检测：利用 TDengine 内置的 TDgpt AI 智能体，实时检测设备运行状态的异常变化，及时发现潜在故障。
3. 故障预测：基于历史数据和机器学习算法，建立设备故障预测模型，提前预测设备可能出现的故障。
4. 维护决策支持：根据设备状态监测和故障预测结果，提供维护建议和计划，优化维护资源配置。

应用案例：

中天钢铁在 GPS、AIS 调度中使用 TDengine，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%，系统运行平稳。TDengine 不仅性能高效，在设计上也很人性化，其支持的 SQL 查询语句，让人无需学习就能立刻上手。

在中冶京诚项目中，TDengine TSDB 的使用效果显著：写入、查询性能高，数据处理效率得到了极大的提高；压缩率高，极大降低了存储成本；运维成本低，系统自 2021 年上线以来始终保持稳定运行，双副本机制确保了高可用性，在版本升级与日常运维方面也比较简便。

4.4 能源管理与优化

应用场景描述：

钢铁行业是高能耗行业，能源成本占总成本的 20% 以上。通过能源管理与优化，可以降低能耗，减少碳排放，提高企业的经济效益和环境效益。

解决方案：

1. 能源数据采集：通过智能电表、水表、气表等设备，实时采集能源消耗数据，利用 TDengine 高效存储这些数据。
2. 能源消耗分析：利用 TDengine 的查询和分析能力，对能源消耗数据进行多维度分析，识别能源消耗的高峰和低谷，找出能源浪费的环节。
3. 能源预测：基于历史能源消耗数据和生产计划，预测未来能源需求，为能源采购和分配提供依据。
4. 能源优化控制：根据能源消耗分析和预测结果，优化能源分配和使用，如调整设备启停时间、优化生产流程等。

应用案例：

中信泰富特钢集团旗下的兴澄特钢 “灯塔工厂” 通过行业能源流数字化实现煤气、蒸汽动态平衡，水电风气各环节设备可以在高负荷和空负荷状态下自动切换，大幅降低各环节的能量消耗，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。

河钢数字邯郸威赛博公司技术总监李仁华在 “2025 年钢铁行业智能制造联盟年会暨数字化转型推进中心工作会” 上做了《钢铁企业能源智慧管控与智能调度协同优化系统》报告分享，展示了如何利用数字化技术实现钢铁企业能源的智慧管控和智能调度。

4.5 物流与供应链管理

应用场景描述：

钢铁企业的物流与供应链管理涉及原材料采购、产品运输、库存管理等多个环节，需要对大量的物流数据进行管理和分析，以提高物流效率，降低成本。

解决方案：

1. 物流数据采集：通过 GPS、RFID 等技术，采集运输车辆、船只、货物等的位置和状态数据，利用 TDengine 高效存储这些数据。
2. 物流实时监控：利用 TDengine 的查询和可视化能力，实时监控运输车辆和货物的位置、状态，及时发现异常情况。
3. 路径优化：基于实时交通数据和历史运输数据，优化运输路径，提高运输效率，降低运输成本。
4. 库存管理：通过对原材料和成品库存数据的分析，优化库存水平，减少库存积压和缺货风险。

应用案例：

中天钢铁在 GPS 平台车辆调度中使用了 TDengine，对厂内每辆运输车辆的实时 GPS 位置进行追踪，通过大数据平台对 GPS 坐标进行处理、分析、可视化展示。同时也对公司货运船只进行实时监控，运用 GPS 平台的分析处理能力对船只的航运轨迹进行预判，计算其是否偏离航线。

在中天钢铁的 GPS 平台中，数据处理路径主要为，大数据平台将 ERP 中关联过合同的 MMSI 信息同步到 GPS 平台，由 GPS 平台挑选出 300 条船舶的 MMSI 同步至船达通平台，同时将接收数据接口地址发送到船达通平台，船达通平台会根据 MMSI 编号以及推送地址，每隔 10 分钟将该船只的最新位置以及动静态信息推送至 GPS 平台。

基于 TDengine，GPS 平台会对实时获取的 GPS 数据以及 AIS 数据进行分析处理和存储，再通过每辆车、每条船对应的表，实现车辆船只轨迹可视化。根据业务不同，中天钢铁创建了两张超级表，分别为车超级表与船超级表。超级表是具有共同 Schema 的共同元数据表的集合，可以认为创建一个超级表，它下面能够再次创建很多子表，对超级表的查询相当于作用到它下面所有的子表。

五、TDengine 在钢铁行业的成功案例分析

5.1 首自信工业时序数据平台项目

项目背景：

北京首钢自动化信息技术有限公司（首自信）为某特钢钢铁信息化项目打造高效的数据存储与分析平台，面临着数据规模庞大、实时性要求高、存储成本控制等多重挑战。

解决方案：

首自信基于 TDengine TSDB，构建了统一而高效的时序数据管理体系。依托超级表 + 子表 + 标签架构，平台建立了标准化数据字典，实现跨厂区设备的统一标签管理与毫秒级检索，支撑冷轧、热轧等工序的参数分类查询与全流程质量追溯。

在数据库建模方面，首自信根据业务需求创建了多个超级表，如 production_data_bool、production_data_int、production_data_double 等，并针对不同的数据类型设计了相应的编码与压缩策略。例如：

• 布尔值使用 bit-packing 编码和 zstd 压缩算法，用于设备启停状态监测
• 数值型数据使用 simple8b 编码和 lz4 压缩算法，用于转速、压力等离散数据
• 浮点型数据使用 delta-d 编码和 lz4 压缩算法，用于温度、流量等连续数据

在标签列设计上，所有超级表均包含 deviceid（设备 ID）和 tagname（参数类型）两个标签字段，并结合业务层级（如 “热轧厂–加热炉–温度”）构建三级索引。查询时通过标签值过滤实现分区检索，从而缩小扫描范围并提升查询效率。

实施效果：

1. 高性能写入：实现了每秒 25 万条数据的高并发写入，满足了钢铁生产高频数据采集的需求。
2. 高效查询：实现了毫秒级高性能查询，复杂查询时间 1 秒以内（如多条件设备数据检索），为实时监控和决策提供了有力支持。
3. 高压缩率：实现了高达 10% 的存储空间压缩率，大幅降低了存储成本。
4. 显著的成本节约：原本需要 10 台服务器的业务，现在仅需 3 台即可支撑，硬件采购成本减少约 70%；系统内置的自动化监控与分析功能有效降低人工巡检频次，运维人力成本也随之下降约 20%。
5. 决策效率提升：在质量缺陷追溯环节，依托 TDengine TSDB 的快速查询与分析能力，追溯时间由小时级缩短至分钟级，最快仅需 5 分钟即可定位问题根源，整体效率提升约 80%。

5.2 抚顺特钢全流程质量管控系统

项目背景：

抚顺特殊钢股份有限公司作为国内特钢行业的领军者，生产工艺覆盖了从熔炼、精炼到热处理、机加工以及无损检测等多个复杂环节。整个工艺流程链条长、设备分布广泛，且点位繁多，形成了显著的复杂性特征。尤其是在锻造、轧钢等关键生产环节中，数据采集频率需达到 50 毫秒以内，对数据平台的写入速度和查询效率构成了巨大的挑战。

解决方案：

抚顺特钢引入 TDengine 作为核心时序数据平台，聚焦全厂的 QMS 全流程质量管控系统建设。该系统以 PDCA 质量管理循环为核心，着力打造覆盖事前规划、事中监控及事后总结的全流程管控平台。

在系统架构上，TDengine 作为核心数据平台，负责全流程质量系统的业务建模、数据存储和查询应用，确保工序间以物料为中心的互联互通。通过引入 TDengine，全流程质量管控平台在数据采集、存储和展示能力上得到了显著提升，并逐步实现了数据驱动的智能化生产模式。

实施效果：

1. 打破信息壁垒：通过 TDengine 构建的统一数据平台，有效解决了工序之间的信息孤岛问题，实现了生产环节的无缝衔接，提升了生产效率。
2. 优化工艺推优：基于精准的数据分析，快速定位质量缺陷，并推动生产工艺优化，以解决实际问题为目标推动持续改进。
3. 多业务协同：实现质量、设备、能源等多目标协同优化，促进业务间的协同发展，为企业创造更大价值。
4. 数据驱动决策：通过 TDengine 提供的实时数据和分析能力，实现了从经验决策到数据驱动决策的转变，提高了决策的科学性和准确性。

5.3 博思格钢铁数据平台升级项目

项目背景：

博思格钢铁（苏州）有限公司（BSS）在生产过程中，每条生产线布满传感器，源源不断地产生工艺、设备、能耗等海量数据。早期系统以 PI 平台为主，虽然功能成熟，但在维护成本、扩展灵活性等方面却逐渐显出 “力不从心”。随着产线数字化程度提高，数据的颗粒度更细、维度更复杂，传统平台的 “钢筋逻辑” 亟需重塑。

解决方案：

为了更好地支持钢卷全生命周期的数据分析与追溯，BSS 在二期项目中引入 TDengine TSDB 作为核心时序数据平台，将 PI 系统采集的数据汇聚至 TDengine 平台进行统一存储、建模与分析，从而实现了在统计分析等关键环节对传统平台功能的有效替代。

在数据建模方面，TDengine 采用了 “数据按物走” 的建模方式，天然契合了钢铁制造的流程特性。无论是按钢卷批次统计、按时间区间分析能耗，还是按模块进行生产工艺参数比对，TDengine 都能凭借高性能写入能力和面向产品的数据结构支持，满足复杂多变的业务需求。

实施效果：

1. 成本大幅降低：与 PI 相比，TDengine 不仅协同原有系统完成数据治理与分析，还将系统总成本压缩了一半以上，为博思格构建起一套现代化的时序数据体系。
2. 灵活性提升：TDengine 的灵活建模能力，使得博思格能够根据业务需求快速调整数据模型，适应不断变化的生产需求。
3. 效率提升：从工艺追溯、实验数据分析到物料和能源的全流程可视化，TDengine 成为支撑其智能制造升级的关键基础设施。
4. 数据价值释放：通过 TDengine 强大的查询和分析能力，博思格能够更深入地挖掘数据价值，为生产决策提供更有力的支持。

5.4 靖江特钢高效生产体系建设项目

项目背景：

靖江特殊钢有限公司在炼钢生产过程中，每日会产生数亿条海量时序数据。随着数据规模持续增长，传统数据库存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题逐渐凸显，对生产效率和决策及时性造成影响。

解决方案：

靖江特钢引入 TDengine，构建高效的数据管理体系，支撑炼钢生产各环节的数据存储、查询和分析需求。

实施效果：

1. 查询效率大幅提升：依托 TDengine，在极低存储成本的基础上，数据查询效率大幅提升，实时监控与预警更加灵敏，为生产调度和故障排查提供了有力支持。
2. 生产优化：改造后的平台助力靖江特钢深度分析海量历史数据，挖掘潜在优化点，有效提升了生产效率和产品质量，推动企业向高质量发展迈进。
3. 成本降低：TDengine 的高压缩率和高效性能，大幅降低了存储成本和硬件投资，提高了投资回报率。

5.5 中天钢铁 GPS/AIS 调度系统

项目背景：

中天钢铁需要新开发一套功能，对厂内每辆运输车辆的实时 GPS 位置进行追踪，通过大数据平台对 GPS 坐标进行处理、分析、可视化展示。同时也需要对公司货运船只进行实时监控，运用 GPS 平台的分析处理能力对船只的航运轨迹进行预判，计算其是否偏离航线。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。

解决方案：

中天钢铁选择 TDengine 作为其 GPS/AIS 调度系统的数据库平台。TDengine”一辆车一张表” 的模型很契合这一场景，能够实现任何一台设备采集的数据，在存储介质里都是一块一块连续存放的，且按照时间排序，保证了在查询单个设备一个时间段的数据时，查询性能能够有数量级的提升。

在数据处理路径上，大数据平台将 ERP 中关联过合同的 MMSI 信息同步到 GPS 平台，由 GPS 平台挑选出 300 条船舶的 MMSI 同步至船达通平台，同时将接收数据接口地址发送到船达通平台，船达通平台会根据 MMSI 编号以及推送地址，每隔 10 分钟将该船只的最新位置以及动静态信息推送至 GPS 平台。

根据业务不同，中天钢铁创建了两张超级表，分别为车超级表与船超级表。超级表是具有共同 Schema 的共同元数据表的集合，可以认为创建一个超级表，它下面能够再次创建很多子表，对超级表的查询相当于作用到它下面所有的子表。

实施效果：

1. 系统运行稳定：目前 TDengine 在中天钢铁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%。
2. 数据处理能力强：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。
3. 使用便捷：TDengine 支持的 SQL 查询语句，让人无需学习就能立刻上手，降低了使用门槛。
4. 功能扩展容易：TDengine 的开放架构和丰富的 API，使得中天钢铁能够根据业务需求快速扩展系统功能，满足不断变化的业务需求。

5.6 中冶京诚车间级数据中心项目

项目背景：

在国家政策推动下，钢铁行业数字化转型已成为高质量发展的核心路径。中冶京诚数字科技（北京）有限公司在建设车间级数据中心时，面临三大挑战：产线点位庞大带来的海量数据、传感器毫秒级采样带来的高频数据、以及生产调控指令需要的强实时性。传统工业实时数据库在结构化存储上存在瓶颈，关系型数据库也难以支撑高并发写入与查询。

解决方案：

中冶京诚早在 2021 年就采用 TDengine TSDB 2.x 支撑生产业务，至今四年稳定运行零故障，不仅满足性能需求，还显著降低了运维成本。凭借专为时序数据优化的架构，TDengine TSDB 单机每秒可写入百万行数据，查询响应保持在毫秒级，压缩比最高达 10:1，从根本上降低存储开销，为钢铁智能车间构建了稳定高效的数据底座，助力工艺优化与能效提升。

在数据库选型方面，中冶京诚进行了严格测试与比对。国家政策明确要求关键行业实现国产化替代，而钢铁作为国民经济支柱产业，更需规避数据安全与技术封锁风险。因此在车间级数据中心建设中，中冶京诚选择国产产品，并通过调研筛选出三家厂商进行压力测试，最终选择了 TDengine。

实施效果：

1. 写入、查询性能高：TDengine TSDB 在数据文件块的头部存储了该数据文件块的统计信息，包括最大值、最小值和数据总和，当查询处理涉及这些计算结果时，可以直接利用这些预计算值，无须再访问数据文件块的具体内容。对于那些硬盘 I/O 成为瓶颈的查询场景，其利用预计算结果可以有效减轻读取硬盘 I/O 的压力，从而提高查询速度。
2. 压缩率高：TDengine TSDB 在存储架构上采用了列式存储技术，还采用了差值编码技术，大幅度减少存储所需的信息量。对数据进行二次压缩，压缩率通常可以达到 10% 以内，在某些情况下甚至能达到更高。以其中一个超级表 mot 为例，存储数据量接近 400 亿条，压缩率为 10%，占据空间大小为 272GB，查询最新数据耗时是 0.08s 左右，极大降低了存储成本。其他超级表（ritmodel、pv）压缩率能达到 2%、3% 左右。
3. 运维成本低：自 2021 年上线 TDengine TSDB 2.x 并升级至 2.6.0.28 版本以来，系统始终保持稳定运行。双副本机制确保了高可用性，在版本升级与日常运维方面也比较简便。
4. 资源占用低：服务端资源占用低，CPU、内存使用稳定，减轻了硬件负担，降低了能源消耗。

六、TDengine 对钢铁行业数字化转型的价值分析

6.1 提升生产效率与质量

TDengine 通过高效的数据处理和分析能力，为钢铁企业提升生产效率和产品质量提供了有力支持：

实时监控与快速响应：

TDengine 的毫秒级查询响应能力，使操作人员能够实时监控生产过程中的关键参数，及时发现异常并采取措施，避免生产事故和质量问题。例如，在首自信项目中，TDengine 实现了毫秒级高性能查询，复杂查询时间 1 秒以内，为实时监控和决策提供了有力支持。

自动化与智能化：

TDengine 内置的 AI 智能体 TDgpt 可以自动完成预测、异常检测、数据补全等操作，减少人工干预，提高生产自动化水平。例如，在山东钢铁的智慧冶炼系统中，通过 AI 和大数据技术，实现了 12 分钟自动出钢，能耗降低 15%。

工艺优化：

通过对历史生产数据的分析，TDengine 可以帮助企业优化生产工艺参数，提高生产效率和产品质量。例如，抚顺特钢通过引入 TDengine，实现了对生产工艺的精准分析和优化，提高了产品质量的稳定性和一致性。

案例证明：

首钢股份冷轧公司部署 67 个工业 4.0 数字化应用案例，其中 61% 运用了人工智能，提高了端到端过程控制精度，消除了制约关键质量和产能提升的瓶颈，解决了客户面临的质量难题，生产线效率提高 21.2 个百分点，产品缺陷率下降 35 个百分点，高端产品销售额增长 36 个百分点，客户投诉率减少 55 个百分点。

6.2 降低成本与能耗

TDengine 通过高效的数据管理和优化，帮助钢铁企业降低成本和能耗：

硬件成本降低：

TDengine 的高压缩率和高效性能，大幅降低了硬件投资成本。例如，首自信项目中，原本需要 10 台服务器的业务，现在仅需 3 台即可支撑，硬件采购成本减少约 70%。

运维成本降低：

TDengine 的简洁架构和自动化管理功能，降低了运维成本。例如，首自信项目中，系统内置的自动化监控与分析功能有效降低人工巡检频次，运维人力成本下降约 20%。中冶京诚项目中，TDengine TSDB 自 2021 年上线以来始终保持稳定运行，双副本机制确保了高可用性，在版本升级与日常运维方面也比较简便。

能源成本降低：

通过对能源消耗数据的分析和优化，TDengine 可以帮助企业降低能源消耗。例如，兴澄特钢通过数字化生产模式，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。山东钢铁的智慧冶炼系统使能耗降低 15%，每吨钢还能节省 30 公斤的煤。

存储成本降低：

TDengine 的高压缩率显著降低了存储成本。例如，首自信项目中，TDengine 实现了高达 10% 的存储空间压缩率。中冶京诚项目中，超级表 mot 的压缩率为 10%，其他超级表的压缩率能达到 2%~3%。

6.3 优化决策与管理

TDengine 通过提供实时、准确的数据支持，帮助钢铁企业优化决策和管理：

数据驱动决策：

TDengine 提供的实时数据和分析能力，使企业能够从经验决策转向数据驱动决策，提高决策的科学性和准确性。例如，抚顺特钢通过引入 TDengine，实现了从经验决策到数据驱动决策的转变，提高了决策的科学性和准确性。

全流程管理：

TDengine 可以帮助企业实现从原材料采购到产品交付的全流程数据管理，提高管理的精细化水平。例如，博思格钢铁通过引入 TDengine，实现了对钢卷全生命周期的数据分析与追溯，提高了管理的精细化水平。

协同管理：

TDengine 支持多部门、多系统的数据共享和协同，促进业务间的协同发展，为企业创造更大价值。例如，抚顺特钢通过引入 TDengine，实现了质量、设备、能源等多目标协同优化，促进了业务间的协同发展。

案例证明：

在首自信项目中，依托 TDengine TSDB 的快速查询与分析能力，质量缺陷追溯时间由小时级缩短至分钟级，最快仅需 5 分钟即可定位问题根源，整体效率提升约 80%。这表明 TDengine 能够显著提升决策效率和管理水平。

6.4 加速数字化转型进程

TDengine 作为一款专为工业互联网设计的大数据平台，能够加速钢铁企业的数字化转型进程：

数据整合与共享：

TDengine 能够整合来自不同系统、不同设备的数据，打破数据孤岛，实现数据的统一管理和共享。例如，抚顺特钢通过引入 TDengine，有效解决了工序之间的信息孤岛问题，实现了生产环节的无缝衔接。

开放生态：

TDengine 的开放架构和丰富的 API，使其能够与其他系统和工具集成，构建完整的数字化生态系统。例如，TDengine 支持标准 SQL 和多种编程语言，可以与 Grafana、PowerBI 等可视化工具无缝集成，为企业提供全面的数据分析和展示能力。

国产化替代：

在国家推动关键行业国产化替代的背景下，TDengine 作为国产时序数据库，为钢铁企业提供了安全、可靠的技术选择。例如，中冶京诚在车间级数据中心建设中，选择 TDengine 作为国产替代方案，规避了数据安全与技术封锁风险。

未来扩展性：

TDengine 的分布式架构和水平扩展能力，能够满足钢铁企业未来业务增长和数字化转型的需求。例如，TDengine 支持 10 亿级数据采集点的水平扩展，能够轻松应对钢铁企业大规模部署的需求。

6.5 增强行业竞争力

TDengine 通过提升企业的生产效率、产品质量和管理水平，增强了钢铁企业的行业竞争力：

差异化竞争：

通过数字化转型，钢铁企业可以实现产品差异化和服务差异化，提高市场竞争力。例如，首钢股份冷轧公司通过数字化转型，高端产品销售额增长 36 个百分点，客户投诉率减少 55 个百分点，增强了市场竞争力。

创新能力：

TDengine 提供的数据分析和挖掘能力，为钢铁企业的产品创新和工艺创新提供了支持。例如，东北大学提出的 “人机混合智能” 模式，专门用于破解钢铁生产 “黑箱”，相关技术已在多家钢企落地应用，推动了行业创新。

绿色发展：

TDengine 支持的能源管理和优化，有助于钢铁企业实现绿色发展，减少碳排放，提高环境效益。例如，兴澄特钢通过数字化生产模式，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%，实现了绿色发展。

案例证明：

“随着钢铁行业同质化竞争速度加快，产品差异越来越小，未来钢铁企业之间的竞争，主要取决于在数字化转型、智能化应用上面能否领先对手。” 宝钢股份总经理刘宝军的这一观点表明，数字化转型已成为钢铁企业提升竞争力的关键因素。而 TDengine 作为一款专为工业互联网设计的大数据平台，能够为钢铁企业提供强大的数字化支持，帮助企业在竞争中脱颖而出。

七、未来展望与建议

7.1 TDengine 在钢铁行业的发展趋势

随着钢铁行业数字化转型的深入，TDengine 在钢铁行业的应用将呈现以下发展趋势：

AI 深度融合：

TDengine 将与 AI 技术深度融合，提供更强大的数据分析和预测能力。例如，TDengine 内置的 TDgpt AI 智能体将进一步提升，能够更好地理解钢铁生产过程中的复杂模式和规律，为生产决策提供更智能的支持。

边缘计算应用：

随着 5G 和边缘计算技术的发展，TDengine 将更多地应用于钢铁企业的边缘计算场景，实现数据的本地处理和实时决策，减少延迟和带宽需求。

云原生部署：

云原生技术将成为 TDengine 部署的主流方式，提供更高的灵活性、可扩展性和可靠性，满足钢铁企业分布式、跨地域的业务需求。

行业定制化：

TDengine 将针对钢铁行业的特定需求，提供更多定制化的功能和解决方案，如针对高炉、转炉、轧机等特定设备的数据分析模型和算法。

生态系统扩展：

TDengine 的生态系统将进一步扩展，与更多的工业软件和平台集成，如 MES、ERP、CRM 等，为钢铁企业提供更全面的数字化解决方案。

7.2 钢铁企业实施建议

基于 TDengine 在钢铁行业的应用经验和发展趋势，为钢铁企业提供以下实施建议：

总体规划，分步实施：

钢铁企业应根据自身的数字化转型战略，制定 TDengine 应用的总体规划，并按照业务优先级分步实施，确保投资回报最大化。例如，可以先从生产监控、设备管理等关键场景入手，逐步扩展到质量追溯、能源管理等其他场景。

数据治理先行：

在实施 TDengine 之前，企业应先进行数据治理，明确数据标准和规范，确保数据的质量和一致性。例如，可以建立数据字典，统一数据采集、存储和分析的标准，为 TDengine 的应用奠定良好基础。

人才培养：

钢铁企业应加强数据管理和分析人才的培养，提高员工的数据素养和技能。例如，可以组织 TDengine 使用培训，培养既懂钢铁生产又懂数据分析的复合型人才，为数字化转型提供人才支持。

试点示范：

在全面推广之前，可以选择典型车间或产线进行试点，验证 TDengine 的应用效果和价值，形成可复制、可推广的经验和模式。例如，可以选择一条轧钢生产线或一座高炉进行试点，总结经验后再逐步推广到其他生产线。

持续优化：

TDengine 的应用是一个持续优化的过程，企业应建立反馈机制，收集用户反馈，不断优化应用场景和分析模型，提高应用效果。例如，可以定期评估 TDengine 的应用效果，根据业务需求和技术发展，不断优化数据模型和分析算法。

7.3 结语

钢铁行业作为国民经济的支柱产业，正面临着转型升级的重要机遇和挑战。数字化转型已成为钢铁行业实现高质量发展的必由之路，而数据管理是数字化转型的基础和关键。

TDengine 作为一款专为工业互联网设计的高性能时序数据库，凭借其卓越的性能、高效的压缩率和强大的分析能力，为钢铁企业提供了理想的数据管理平台。通过在生产监控、质量追溯、设备维护、能源管理等场景的应用，TDengine 帮助钢铁企业提升生产效率、降低成本、优化决策，加速了数字化转型进程。

随着 AI、边缘计算、云计算等技术的发展，TDengine 将与更多先进技术融合，为钢铁企业提供更智能、更全面的解决方案。我们相信，在 TDengine 等先进技术的支持下，钢铁行业将实现从传统制造向智能制造的转变，成为智慧型、高效能、绿色化的现代产业，为中国式现代化事业作出新的贡献。

钢铁企业应抓住数字化转型的机遇，积极采用 TDengine 等先进技术，推动企业的数字化、智能化升级，提升核心竞争力，在激烈的市场竞争中脱颖而出。正如中国钢铁工业协会党委副书记、副会长兼秘书长姜维所言：”中国钢铁在数字化强大实力的支持下，必将成为世界钢铁的引领者、创造者。”