KaiwuDB X 芦林纸业：多源数据融合+AI 预测，能耗数据实时可视，告别“高能低效”！

项目背景

造纸行业是在国内外都很典型的那种流程化的产业，随着自动化设备被普及起来，造纸机、复卷机、切纸机、封口机、空压机等这些设备能够按照规范流程去高效运转，这样既能够保障有着极高的生产效率，又能够稳定住产品质量，可不巧的是，造纸企业也面临着自动化所带来的极其巨大的成本压力以及非常沉重的环保责任，大量设备跟人力资源长时间处于低效运行状态，这直接就把运营成本给推高了，低效的管理模式又致使企业没办法对设备和人员做到实时监控以及精准管控，进而造成了严重的资源浪费。这些问题，已然成为了制约企业数字化转型的的关键瓶颈，同时，也已然成为了制约企业绿色化转型的关键瓶颈，亟待解决。

有着于造纸行业历经几十年生产研发经验的江西省芦林纸业股份有限公司，属于一家致力于高档包装纸板生产的国家高新技术企业，具备年产超30万吨牛皮箱板纸的生产能力，其生产的箱板纸、茶板纸、纱管纸产品远销海内外，深受消费者喜好。业务挑战当中，存在着数据采集既分散又滞后的情况。

造纸工厂里，设备种类繁杂多样，像 PM 纸机、封口机、光伏电站这类，分布在不同区域，能源数据采集点数量众多，要统一来采集很困难。这里包含了，造纸机转速、纸浆浓度、蒸汽压力啥的，数十种设备传感器数据，还有人工记录的巡检信息，容易出现数据遗漏或者重复的情况。传统的数据采集方式，数据并不及时，没办法反映实时问题、能耗等状况，很难为生产调整与决策方面的优化，提供及时又有效的支持。

2. 生产数据缺乏整合与分析

生产数据分散于不同记录表，要额外开展格式转换才可整合分析。系统间数据不共享，像MES里的生产产量数据不能自动同步到ERP，得人工二次录入，既费时间又容易出错。数据标准不一致、历史数据调用困难等状况，致使企业难以全面洞悉整个生产管理流程的架构，没法精准判定“高能低效”环节，缺少针对性。

3. 可视化程度低，决策困难

在生产管理当中，数据存在着这样的状况，那就是缺欠全面清晰的可视化展示，如此一来，管理者想要快速、清晰地去把握能耗趋势以及关键信息，就变得十分困难了。多数情形之下，仅仅能够做到“事后统计”，比如说每月产量汇总这种情况，没办法借助数据去预测设备故障，也不能够优化原料配比，很难达成预防性维护以及成本控制。这便导致在制定管理策略以及生产调度决策的过程中，缺少直观的数据依据，影响到了决策的科学性以及及时性，多么使人无奈！

4. 数据安全与合规要求严格

制造数据关联工艺参数、客户订单这类敏感信息，要是缺少权限管控以及备份机制，兴许发生数据泄露或者丢失，特别须契合《数据安全法》针对工业数据的保护规定。

KaiwuDB 解决方案

工厂以 5G、WIFI 等网络形式接入 InIoT 物联网平台，用于生产管理数据，实时采集各类生产数据并上传至数据平台。InIoT 物联网平台数据依托 KaiwuDB 数据库的多项核心能力，实现了高效实时处理，成功落实实时生产管理监控、超限告警、节能分析等关键功能。借助 KaiwuDB 的技术支持，企业既明显提高了能源利用效率与管理精细化水平，切实降低能耗成本，又获得了可持续发展的强大动力。

1. 高性能时序能力

凯悟数据库给出多种具备高性能的顺序、乱序数据录入能力，涵盖标准 SQL 录入以及导入、超百万行数据在秒级进行写入以及纳秒精度数据写入等情况。与此同时，凯悟数据库针对海量时序数据高速读写方面的需求推出优化设计方案，也就是时序表，以此来提高海量相似时序数据读写的性能。用时序表，去指定不同设备的主键标签，接着写入数据，此时会自动依据标签，对不同设备的数据进行分区存储，之后还要创建索引，以此能快速定位指定设备的数据，进而实现高性能的设备数据查询，以及完成大量数据聚合，这最终会提升数据库的处理性能。

2. 多模能力

KaiwuDB通过在内核里内置一套通用的数据模型，把时序数据模型与关系数据模型融合在一起，提供了统一的数据接入方案，支持对不同数据模型进行融合处理，达成了数据库系统数据模型对于应用程序的透明化，充分地满足那个造纸场景之下大型复杂系统针对多模数据的管理需求。

3. AI 预测分析能力

KaiwuDB 给出能插拔的 AI 分析预测引擎，给出从模型导入开始，历经模型训练、模型预测、模型评估直至模型更新的全生命周期管理能力，借助简单调用 SQL 函数便可开展机器学习相关操作，让任何拥有数据库应用开发背景的应用开发人员能够运用数十行代码做完模型的导入、训练、预测、评估以及更新操作，并且做完对数据的深度挖掘达成预测设备故障、优化原料配比等预防性维护和成本控制。

案例价值1. 保障高频数据稳定采集

造纸机、烘缸等设备有着每秒级的转速、温度、纸幅张力等时序数据，网关能实现生产管理数据的全天候数据采集，它具备多串口和一对多数据采集能力，还提供多网互备、断点续传等功能，以此确保产线数据全量采集不丢失，且数据实时准确。

2. 提升设备监控与预警效率

凭借毫秒级的写入能力，对造纸机、烘缸、压榨部等关键设备的温度、压力、转速等时序数据进行实时采集，再结合异常检测算法，达成设备故障的早期预警，进而减少非计划停机时间，以此保障生产连续性。

3. 降低数据存储与运维成本

相较于传统关系型数据库，时序数据库运用列式存储，采用高效压缩算法，在存储相同数量数据时，其所占空间更少，并且支持自动进行数据降采样，还具备过期策略，能减少长期数据存储成本，进而降低 IT 运维复杂度。

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