行業(yè)背景｜制糖生產(chǎn)正在面對的新挑戰(zhàn)

制糖行業(yè)的生產(chǎn)實(shí)踐表明，甘蔗制糖是一項(xiàng)高度連續(xù)、強(qiáng)耦合、對運(yùn)行穩(wěn)定性要求極高的工業(yè)過程。原料受品種、成熟度、含糖量和纖維含量等因素影響，天然波動較大；加之榨季集中、生產(chǎn)節(jié)奏緊湊，一旦發(fā)生非計劃停車或關(guān)鍵參數(shù)失控，帶來的不僅是產(chǎn)量損失，更可能造成難以彌補(bǔ)的經(jīng)濟(jì)影響和社會影響（涉及甘蔗和甜菜的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)）。

在此背景下，行業(yè)內(nèi)絕大多數(shù)糖廠長期依賴以人工經(jīng)驗(yàn)為主的工藝調(diào)整方式，以及以工段為單位、相互割裂的數(shù)據(jù)管理模式，這些傳統(tǒng)做法逐漸顯現(xiàn)出其局限性。經(jīng)驗(yàn)固然重要，但難以在不同班組、不同人員之間穩(wěn)定傳承與高效復(fù)制；生產(chǎn)數(shù)據(jù)雖然持續(xù)產(chǎn)生，卻因分散在不同系統(tǒng)與記錄中而難以整合分析，從而無法有效支撐對穩(wěn)產(chǎn)、提質(zhì)、降本目標(biāo)的持續(xù)精細(xì)化管控。這已成為行業(yè)的一個普遍共識：僅依靠傳統(tǒng)方式，已難以應(yīng)對當(dāng)前生產(chǎn)運(yùn)行對穩(wěn)定性與過程可控性日益提升的要求。

面臨挑戰(zhàn)｜從“看不清”到“管不住”

在實(shí)際運(yùn)行中，以下這些挑戰(zhàn)并非個案，而是制糖行業(yè)中普遍存在的共性問題。

首先，生產(chǎn)過程鏈條長、環(huán)節(jié)多，從預(yù)處理、壓榨、澄清、蒸發(fā)、煮糖到分蜜、干燥包裝，各工段數(shù)據(jù)往往分散在不同的系統(tǒng)與記錄中，缺乏統(tǒng)一視角，導(dǎo)致難以形成真正貫穿全流程的生產(chǎn)監(jiān)控與分析能力。

其次，在工藝質(zhì)量管控方面，參數(shù)調(diào)整長期依賴人工經(jīng)驗(yàn)判斷。許多異常往往在最終質(zhì)量指標(biāo)已發(fā)生偏差后才得以察覺，缺乏對工藝質(zhì)量的過程性分析與持續(xù)監(jiān)控手段，難以實(shí)現(xiàn)事前預(yù)警與主動干預(yù)。

最后，在物料與糖分損耗管理上，行業(yè)長期缺乏有效的工具進(jìn)行清晰、有效的分析和管理。糖分損耗分散于濾泥、廢蜜、洗水、跑糖等多個環(huán)節(jié)，大多依靠經(jīng)驗(yàn)估算，無法形成系統(tǒng)、可對比的“糖損畫像”，這在很大程度上制約了對產(chǎn)糖效率與整體經(jīng)營指標(biāo)的持續(xù)優(yōu)化。

正是這些普遍存在的“看不清、管不住”的痛點(diǎn)，促使制糖行業(yè)開始重新思考生產(chǎn)管理方式，并推動如 TDengine IDMP 這樣的生產(chǎn)數(shù)據(jù)與工藝管理平臺，逐漸成為企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營的重要選擇。

解決方案｜從“數(shù)據(jù)分散”到“AI Ready”，讓制糖跑在數(shù)據(jù)之上

在榨季現(xiàn)場，行業(yè)內(nèi)常有一種共識：“數(shù)據(jù)其實(shí)都有，就是用不起來?！痹咸匦悦咳詹▌?，工藝流程長且復(fù)雜，相關(guān)數(shù)據(jù)往往分散在局部的 DCS、各類設(shè)備的獨(dú)立系統(tǒng)及手工臺賬中。操作人員依賴經(jīng)驗(yàn)盯守，生產(chǎn)系統(tǒng)中前后無高效的數(shù)據(jù)流通，一旦生產(chǎn)節(jié)奏加快，潛在的風(fēng)險與異常便容易被淹沒在龐雜的信息流中。

因此，選擇引入 TDengine IDMP 平臺，其初衷并非簡單“再上一套系統(tǒng)”，而是旨在將沉睡的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直接支撐生產(chǎn)決策與運(yùn)營優(yōu)化的能力。圍繞制糖行業(yè)原料波動大、流程鏈路長、設(shè)備可靠性要求高等特點(diǎn)，該平臺以 TDengine TSBS + TDengine IDMP 為核心，從數(shù)據(jù)采集與接入起步，逐步打通數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)情景化建模與 AI 分析應(yīng)用，致力于構(gòu)建一套真正面向生產(chǎn)、服務(wù)于工藝優(yōu)化與穩(wěn)定運(yùn)行的工業(yè)數(shù)據(jù)管理體系。

圖1 以 TDengine IDMP 為基礎(chǔ)面向生產(chǎn)的工業(yè)數(shù)據(jù)管理體系

數(shù)據(jù)采集｜先把“碎數(shù)據(jù)”連成一條線

在項(xiàng)目啟動之初，制糖企業(yè)現(xiàn)場所面臨的情況在行業(yè)中并不陌生：數(shù)據(jù)體量并不少，但分布零散。工廠局部的 DCS、各類設(shè)備的獨(dú)立系統(tǒng)僅僅服務(wù)于局部的監(jiān)控層面。而在數(shù)據(jù)分析、集中管理與智能應(yīng)用層面，則長期缺乏統(tǒng)一、高效的數(shù)據(jù)出口。

針對這一現(xiàn)狀，項(xiàng)目規(guī)劃在不影響現(xiàn)有控制系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，于集控層之上構(gòu)建獨(dú)立的數(shù)據(jù)采集與匯聚通道。計劃在每個工廠部署一套 TDengine TSDB，利用其自帶的零代碼采集工具 taosX，通過 OPC 標(biāo)準(zhǔn)接口從 DCS Server 讀取實(shí)時工藝數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵生產(chǎn)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定采集與接入。同時，在企業(yè)級數(shù)據(jù)中心部署統(tǒng)一的 TDengine TSDB，對各工廠的時序數(shù)據(jù)進(jìn)行集中匯聚與統(tǒng)一管理，為后續(xù)的數(shù)據(jù)整合分析與跨廠協(xié)同打下基礎(chǔ)。

圖2 某甘蔗制糖項(xiàng)目的數(shù)據(jù)采集架構(gòu)圖

這種架構(gòu)既充分保留了 DCS 與 SCADA 的成熟運(yùn)行體系，又在其之上形成統(tǒng)一、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)采集與匯聚層，為后續(xù)的數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)情景化和 AI 應(yīng)用奠定了可靠基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)分析｜從“看歷史”到“提前知道”

在數(shù)據(jù)分析層，平臺基于 TDengine TSDB 的高性能時序數(shù)據(jù)管理能力，實(shí)現(xiàn)實(shí)時與歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理，并能夠結(jié)合時序基礎(chǔ)模型的時序數(shù)據(jù)預(yù)測與異常檢測能力，對生產(chǎn)過程和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)分析。

通過對關(guān)鍵工藝參數(shù)和運(yùn)行指標(biāo)的時序建模，時序基礎(chǔ)模型能夠識別正常運(yùn)行模式，預(yù)測指標(biāo)變化趨勢，并對偏離正常區(qū)間的異常波動進(jìn)行及時檢測與預(yù)警，幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險。請參考：時序數(shù)據(jù)分析智能體 TDgpt

該能力使生產(chǎn)管控從依賴經(jīng)驗(yàn)的事后分析，轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)的趨勢預(yù)判與異常識別，為工藝穩(wěn)定運(yùn)行、設(shè)備可靠性提升及運(yùn)營決策提供更加及時、可靠的數(shù)據(jù)支撐。

數(shù)據(jù)目錄｜讓每個崗位都用得上數(shù)據(jù)

如果說采集和分析解決了“數(shù)據(jù)有沒有、算不算得動”的問題，那么數(shù)據(jù)目錄解決的，是“業(yè)務(wù)用不用得上”。

TDengine IDMP 并沒有強(qiáng)制所有人用同一種視角看數(shù)據(jù)，而是允許不同部門按自己的業(yè)務(wù)邏輯組織數(shù)據(jù)。生產(chǎn)車間可以圍繞工藝流程，把數(shù)據(jù)按工序、工段和關(guān)鍵參數(shù)來組織；設(shè)備管理部門則按設(shè)備類型和運(yùn)行狀態(tài)建立目錄，專注設(shè)備可靠性和維護(hù)。同一份底層數(shù)據(jù)，可以在不同業(yè)務(wù)視角下被反復(fù)引用。

對業(yè)務(wù)人員來說，找數(shù)據(jù)不再是“翻系統(tǒng)”，而是“進(jìn)目錄”；對系統(tǒng)來說，數(shù)據(jù)有了清晰的結(jié)構(gòu)和入口，才能被穩(wěn)定調(diào)用、持續(xù)分析。

圖3 甘蔗制糖廠數(shù)據(jù)目錄（按設(shè)備、按工藝）

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 | 讓“一噸糖”只有一種算法

在工業(yè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不是“規(guī)范問題”，而是直接影響結(jié)果是否可信的基礎(chǔ)工程。航天領(lǐng)域曾因單位不統(tǒng)一而導(dǎo)致重大事故，這一案例反復(fù)被提及，并不是偶然，而是揭示了一個普遍規(guī)律：當(dāng)數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一時，系統(tǒng)即使運(yùn)行正常，結(jié)論也可能完全錯誤。

在制糖生產(chǎn)中，這類風(fēng)險同樣真實(shí)存在。以澄清汁流量為例，DCS 系統(tǒng)通常以體積流量 m3/h 采集數(shù)據(jù)，而部分歷史系統(tǒng)或人工臺賬則沿用質(zhì)量流量 t/h。兩種口徑在各自系統(tǒng)內(nèi)都能夠正常使用，但一旦進(jìn)入跨系統(tǒng)分析場景——例如物料衡算、產(chǎn)能評估或能耗核算——問題便會顯現(xiàn)：同一個“澄清汁流量”，在不同系統(tǒng)中參與計算，得到的卻是兩套完全不同的結(jié)果。

在 TDengine IDMP 中，這類問題不再依賴人工經(jīng)驗(yàn)去“記住差異”，而是通過模型層面的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計，從源頭上消除歧義，確保“一噸糖”在系統(tǒng)中只有一種確定、可復(fù)用的計算方式。

將“老師傅的共識”固化為系統(tǒng)規(guī)則

在實(shí)際生產(chǎn)中，許多關(guān)鍵口徑早已形成行業(yè)共識，只是長期存在于經(jīng)驗(yàn)和習(xí)慣中。TDengine IDMP 通過元素模板機(jī)制，將這些共識轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行、可約束的系統(tǒng)規(guī)則。

以“澄清汁”這一對象為例，IDMP 在模型層對其進(jìn)行統(tǒng)一、規(guī)范的定義，明確其所包含的各類屬性，并對每個屬性的名稱、業(yè)務(wù)含義、數(shù)據(jù)類型、計量單位及使用口徑進(jìn)行統(tǒng)一約束。針對澄清汁流量，模型中會明確其業(yè)務(wù)含義、統(tǒng)一采用的標(biāo)準(zhǔn)計量單位、適用的工藝計算口徑，以及是否參與物料衡算與產(chǎn)能分析等核心規(guī)則。

通過這種方式，同一類工藝對象、同一類指標(biāo)在系統(tǒng)中只保留唯一、確定的解釋，從根本上避免“同名不同義”或“同數(shù)不同算”的問題，為后續(xù)跨系統(tǒng)分析和長期穩(wěn)定運(yùn)行提供一致、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

圖4 通過元素模板將知識固化

單位不同？系統(tǒng)自動算清楚

在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的同時，TDengine IDMP 也充分考慮了現(xiàn)有系統(tǒng)的復(fù)雜性。針對屬性模板，平臺在公式層引入計量單位的自動識別與推導(dǎo)能力。

當(dāng)數(shù)據(jù)來自 DCS 系統(tǒng)時，平臺能夠識別其計量單位為體積流量（m3/h）；當(dāng)數(shù)據(jù)來自歷史系統(tǒng)或臺賬時，則識別為質(zhì)量流量（t/h）。在參與計算或分析時，TDengine IDMP 會根據(jù)目標(biāo)屬性所要求的計量單位，自動推導(dǎo)并完成必要的單位換算，確保計算結(jié)果口徑一致。

整個過程無需人工干預(yù)，也不依賴個人經(jīng)驗(yàn)假設(shè)，使不同來源、不同口徑的數(shù)據(jù)能夠在統(tǒng)一模型下安全、可靠地參與分析，為物料衡算和經(jīng)營決策提供穩(wěn)定支撐。

圖5 澄清汁的質(zhì)量流量到體積流量的自動推導(dǎo)

數(shù)據(jù)情景化｜讓工業(yè)數(shù)據(jù)真正看得懂、用得上

在實(shí)際生產(chǎn)中，制糖行業(yè)越來越深刻地體會到：沒有情景的數(shù)據(jù)，只是一串?dāng)?shù)字；只有將其置于具體的工藝場景中，數(shù)據(jù)才真正具有意義。

榨季期間，生產(chǎn)現(xiàn)場變化極為迅速。今天可能是澄清工段的 pH 值出現(xiàn)波動，明天發(fā)現(xiàn)廢蜜純度偏高，過幾天又察覺實(shí)際產(chǎn)糖率與理論值存在偏差。這類問題本身并不復(fù)雜，但過去的分析方式卻異常耗時費(fèi)力——通常由業(yè)務(wù)人員憑借經(jīng)驗(yàn)提出初步判斷，再由技術(shù)人員到各個獨(dú)立系統(tǒng)中查找相關(guān)點(diǎn)位、收集數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)找齊后，還需反復(fù)確認(rèn)其時間范圍、計算口徑是否一致。往往經(jīng)過這樣一輪繁瑣流程，數(shù)天時間已經(jīng)過去。

究其根源，問題通常不在于人員專業(yè)能力，而在于數(shù)據(jù)本身缺乏情景化組織。業(yè)務(wù)人員往往不清楚所需數(shù)據(jù)具體分布在哪些系統(tǒng)中、是否可直接使用；技術(shù)人員也難以理解這些數(shù)據(jù)在工藝上應(yīng)如何關(guān)聯(lián)、如何分析，以及它們之間的業(yè)務(wù)邏輯是什么。這種數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的“斷層”，使得高效的分析與決策難以實(shí)現(xiàn)。

連接業(yè)務(wù)與技術(shù)的關(guān)鍵一環(huán)

引入 TDengine IDMP 平臺后，制糖企業(yè)將能夠使數(shù)據(jù)真正成為業(yè)務(wù)與技術(shù)之間的“通用語言”。

該平臺通過為數(shù)據(jù)補(bǔ)充統(tǒng)一、清晰的業(yè)務(wù)語義，將其與具體的生產(chǎn)過程直接關(guān)聯(lián)。每一條數(shù)據(jù)都將被明確歸屬到特定的工藝環(huán)節(jié)（如澄清、蒸發(fā)或煮糖），同時標(biāo)識其反映的工藝機(jī)理類型（如反應(yīng)強(qiáng)度、抽提效率或回收損失），并清楚定義其適用的業(yè)務(wù)場景（如質(zhì)量監(jiān)控、物料衡算、異常分析或工藝優(yōu)化）。

在此基礎(chǔ)上，平臺還將構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)元數(shù)據(jù)層，對數(shù)據(jù)來源、計量單位和合理取值范圍進(jìn)行統(tǒng)一管理。由此，數(shù)據(jù)從何處來、如何計算將變得清晰可溯，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、計算或設(shè)置告警時，系統(tǒng)能夠自動確?？趶揭恢?，從而避免因理解偏差導(dǎo)致的結(jié)果不一。

這一步的關(guān)鍵價值在于，許多原本存在于“老師傅經(jīng)驗(yàn)”中的隱性知識與共識，將被有效地沉淀并固化為清晰、可復(fù)用的系統(tǒng)規(guī)則，為知識的傳承與規(guī)?；瘧?yīng)用奠定基礎(chǔ)。

圖6 數(shù)據(jù)情景化（業(yè)務(wù)描述和限值）

業(yè)務(wù)分析真正實(shí)現(xiàn)自助

在數(shù)據(jù)完成情景化之后，制糖企業(yè)的業(yè)務(wù)分析方式將發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，從過去高度依賴 IT 部門支持，轉(zhuǎn)向以業(yè)務(wù)人員自助分析為主。系統(tǒng)前端將不再展示零散的點(diǎn)位編號與底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而是圍繞“澄清穩(wěn)定性”“物料衡算”“產(chǎn)糖效率”等業(yè)務(wù)人員熟悉的工藝情景來組織數(shù)據(jù)與功能。

以澄清工段為例，工藝人員在“澄清穩(wěn)定性”情景下，將能夠直接選取 pH 值、混濁度、色值等關(guān)鍵指標(biāo)，并自行拖拽搭建趨勢對比與關(guān)聯(lián)分析面板，用于實(shí)時判斷反應(yīng)狀態(tài)是否偏離正常區(qū)間。整個過程無需向 IT 部門提出建?；蛉?shù)需求，分析邏輯也將更加貼近現(xiàn)場實(shí)際。業(yè)務(wù)人員從而能真正基于數(shù)據(jù)流進(jìn)行自主判斷與決策。

這種以業(yè)務(wù)情景為核心的分析模式，將顯著降低數(shù)據(jù)使用門檻與技術(shù)障礙，使得工藝人員更愿意、也更能夠主動、自信地使用數(shù)據(jù)工具，推動數(shù)據(jù)分析融入日常作業(yè)閉環(huán)。

圖7 澄清工藝是否穩(wěn)定？業(yè)務(wù)人員自助分析

響應(yīng)能力的顯著提升

當(dāng)業(yè)務(wù)分析實(shí)現(xiàn)自助化，為制糖企業(yè)帶來最直接的變化就是——業(yè)務(wù)響應(yīng)速度得到顯著提升。過去，從發(fā)現(xiàn)異常到形成分析結(jié)論，往往需要經(jīng)過多環(huán)節(jié)傳遞與處理，周期以天計算，等結(jié)論出來時，問題可能已經(jīng)擴(kuò)大，甚至錯過了最佳工藝調(diào)整窗口。

未來，在數(shù)據(jù)情景化的支撐下，業(yè)務(wù)人員將能夠在當(dāng)班內(nèi)直接完成數(shù)據(jù)取用、對比分析和假設(shè)驗(yàn)證。例如，當(dāng)澄清工段 pH 值剛出現(xiàn)連續(xù)偏移時，系統(tǒng)可在對應(yīng)的業(yè)務(wù)情景中自動聚合相關(guān)指標(biāo)，工藝人員即可當(dāng)場判斷是否需要調(diào)整加藥或工藝參數(shù)；當(dāng)產(chǎn)糖率與預(yù)期出現(xiàn)偏差時，也可快速定位問題根源，判別是前段抽提、澄清損失，還是后段回收效率所致。

這意味著，問題有望在“擴(kuò)大之前”就被識別和處理，從而使生產(chǎn)運(yùn)行從被動應(yīng)對逐步轉(zhuǎn)向主動預(yù)防與控制。

總體而言，數(shù)據(jù)情景化將幫助制糖企業(yè)真正把數(shù)據(jù)用活于業(yè)務(wù)。生產(chǎn)管理將不再高度依賴個人經(jīng)驗(yàn)與事后分析，而是逐步形成一套以數(shù)據(jù)為驅(qū)動、以業(yè)務(wù)場景為依托的快速決策機(jī)制，生產(chǎn)運(yùn)行也因此有望變得更加穩(wěn)定、高效與可控。

無問智推｜AI 驅(qū)動的生產(chǎn)洞察升級

在實(shí)際生產(chǎn)中，制糖行業(yè)逐漸形成一種共識：AI 技術(shù)在其中的真正價值，并非在于“替代人工思考”，而在于能夠在問題尚未被明確提出之前，就已將所需的相關(guān)信息與洞察準(zhǔn)備就緒。

過去，行業(yè)中的中控系統(tǒng)更多地扮演著“被動工具”的角色。監(jiān)控哪些指標(biāo)、如何進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，完全依賴當(dāng)班人員的個人經(jīng)驗(yàn)：工藝人員需自行回憶關(guān)鍵指標(biāo)、查找數(shù)據(jù)點(diǎn)位、調(diào)整分析的時間窗口。新接班的團(tuán)隊(duì)往往難以快速入手；而當(dāng)經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅不在場時，許多隱性的工藝邏輯與判斷也難以得到有效復(fù)用。

在引入 TDengine IDMP 平臺并完成數(shù)據(jù)情景化構(gòu)建之后，AI 所扮演的角色將發(fā)生顯著轉(zhuǎn)變。它將不再被動等待指令，而是基于對工藝語義與業(yè)務(wù)上下文的理解，主動識別當(dāng)前生產(chǎn)狀態(tài)，并動態(tài)推薦最貼合該業(yè)務(wù)場景的監(jiān)控視圖與分析內(nèi)容。這使得系統(tǒng)能夠引導(dǎo)注意力，輔助不同經(jīng)驗(yàn)層次的人員更快地聚焦于關(guān)鍵問題，從而將專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)、可復(fù)用的系統(tǒng)能力。

澄清段的一個真實(shí)場景

以澄清工段的澄清汁監(jiān)控為例。過去，制糖行業(yè)在監(jiān)控澄清段時，往往僅限于觀察幾條關(guān)鍵參數(shù)的實(shí)時曲線，難以系統(tǒng)性地判斷“當(dāng)前工況是否真正處于正常狀態(tài)”或“其趨勢是否正在惡化”。

現(xiàn)在，AI 會自動為用戶推薦一整套符合澄清工藝邏輯的監(jiān)控面板，只需簡單的點(diǎn)擊“生成”，TDengine IDMP 就能夠自動生成監(jiān)控看板。在澄清汁場景下，系統(tǒng)會優(yōu)先推薦：

• 過去一小時澄清汁 pH 的最新值，用于快速判斷當(dāng)前反應(yīng)狀態(tài)；
• 過去一天每小時澄清汁錘度的平均值，幫助用戶觀察短周期穩(wěn)定性；
• 過去一周澄清汁還原糖的平均值，以及按天匯總的變化趨勢，用于評估澄清效果對糖損的影響。

AI 推薦的澄清汁的監(jiān)控面板

這些內(nèi)容并不是“通用模板”，而是因?yàn)橄到y(tǒng)已經(jīng)理解：這些指標(biāo)正是澄清段最關(guān)鍵、最有業(yè)務(wù)意義的數(shù)據(jù)組合。

從“人盯數(shù)據(jù)”到“系統(tǒng)叫人”

在引入 TDengine IDMP 之前，制糖行業(yè)對澄清段的監(jiān)控更多依賴人工經(jīng)驗(yàn)。中控畫面上曲線一直在動，工藝人員需要長時間盯著趨勢，憑感覺判斷是不是“有點(diǎn)不對勁”。采用 TDengine IDMP 之后，這種狀態(tài)發(fā)生了明顯改變?；谝呀?jīng)完成的數(shù)據(jù)情景化，AI 不再等待人工提問，而是主動推薦與澄清汁相關(guān)的實(shí)時事件監(jiān)控和分析，通過實(shí)時分析預(yù)警，能夠在關(guān)鍵時刻把人“叫過來”。

在澄清汁場景中，系統(tǒng)能夠自動推薦分析：

• 當(dāng)澄清汁加熱器出口溫度超過 105℃，并持續(xù) 5 分鐘以上時，立即觸發(fā)主要告警，同時給出該時段的平均出口溫度，清楚提示存在過熱風(fēng)險；
• 對澄清汁錘度，系統(tǒng)每 5 分鐘基于 3 倍標(biāo)準(zhǔn)差的 K-sigma 方法進(jìn)行異常檢測，一旦波動異常，直接給出最大錘度值，幫助用戶快速判斷異常程度；
• 系統(tǒng)還推薦每 10 分鐘滾動計算過去 30 分鐘內(nèi)的平均流量，用于輔助判斷當(dāng)前負(fù)荷是否發(fā)生變化。

在過去，這些判斷邏輯往往只掌握在少數(shù)經(jīng)驗(yàn)豐富的工藝人員手中，依賴于人員持續(xù)盯守數(shù)據(jù)、反復(fù)比對分析才能得以運(yùn)用。如今，通過引入 TDengine IDMP 平臺，這些經(jīng)驗(yàn)與邏輯得以被 AI 沉淀并固化為持續(xù)、自動運(yùn)行的系統(tǒng)能力。生產(chǎn)管理模式由此從依賴“人盯數(shù)據(jù)”逐步轉(zhuǎn)向?yàn)椤跋到y(tǒng)預(yù)警、人員確認(rèn)”的協(xié)同機(jī)制，使異常得以更早被識別，工藝調(diào)整也能更及時地執(zhí)行。這正是 TDengine IDMP 為制糖行業(yè)生產(chǎn)管理帶來的最直觀價值——將隱性知識顯性化，將個人經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)、可復(fù)用的系統(tǒng)智能。

AI 自動推薦的實(shí)時分析場景

給制糖行業(yè)帶來的真正變化

對制糖行業(yè)來說，最大的變化在于：正常時不被數(shù)據(jù)打擾，異常時絕不會被遺漏。 生產(chǎn)管理也由此從“人盯數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)叫人”，讓異常更早被發(fā)現(xiàn)，讓調(diào)整更及時發(fā)生。這正是 TDengine IDMP 在實(shí)際生產(chǎn)中帶給制糖行業(yè)的最直觀價值。

應(yīng)用成效｜從“系統(tǒng)上線”到“價值落地”

隨著該工業(yè)數(shù)據(jù)平臺在生產(chǎn)現(xiàn)場的深入部署與應(yīng)用，制糖企業(yè)有望在生產(chǎn)管理與工藝管控方面逐步收獲系統(tǒng)性成效。整體解決方案圍繞生產(chǎn)、工藝和設(shè)備三大核心對象展開，將推動數(shù)據(jù)不再僅僅停留在系統(tǒng)層面，而是持續(xù)融入日常運(yùn)行與管理決策之中。

全流程生產(chǎn)監(jiān)控：讓制糖過程“看得見”

通過對制糖工藝流程進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)建模，平臺實(shí)現(xiàn)了從預(yù)處理到干燥包裝的全過程數(shù)據(jù)采集與集中監(jiān)控。各工段之間原本割裂的數(shù)據(jù)被打通，形成連續(xù)、完整的生產(chǎn)視圖。關(guān)鍵工藝參數(shù)和運(yùn)行狀態(tài)能夠集中呈現(xiàn)，為現(xiàn)場管理、生產(chǎn)調(diào)度以及異常發(fā)現(xiàn)提供了直觀、統(tǒng)一的支撐。

生成物料損耗分析：讓損耗“算得清”

圍繞工藝過程和物料流轉(zhuǎn)，平臺引入了系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析與物料衡算方法，對糖分在關(guān)鍵環(huán)節(jié)中的變化進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，使以往主要依賴經(jīng)驗(yàn)判斷的物料損耗問題，轉(zhuǎn)變?yōu)榭闪炕⒖蓪Ρ鹊慕Y(jié)果。生產(chǎn)、工藝和設(shè)備狀態(tài)對管理層更加透明，為工藝優(yōu)化和質(zhì)量管控提供了更有依據(jù)的決策支持。

各個工藝段制糖損耗分析

工藝質(zhì)量實(shí)時監(jiān)控：讓生產(chǎn)“跑得穩(wěn)”

圍繞關(guān)鍵工藝參數(shù)和質(zhì)量指標(biāo)，平臺構(gòu)建了持續(xù)運(yùn)行的工藝質(zhì)量監(jiān)控體系，對生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時跟蹤和對比分析，使工藝波動由事后發(fā)現(xiàn)逐步轉(zhuǎn)變?yōu)檫^程可控。通過對工藝偏差和異常趨勢的及時識別，有效降低了過程波動對產(chǎn)品質(zhì)量的影響，推動生產(chǎn)運(yùn)行保持穩(wěn)定。

工藝質(zhì)量狀態(tài)在生產(chǎn)層和管理層之間更加透明，為工藝調(diào)整和質(zhì)量管控提供了持續(xù)、可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)，有效支撐制糖生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)行和產(chǎn)品質(zhì)量的均質(zhì)化。

澄清汁 PH 值實(shí)時監(jiān)控

工藝質(zhì)量異常告警（澄清汁 PH 值）

商業(yè)價值｜制糖企業(yè)可持續(xù)演進(jìn)的數(shù)字化底座

從行業(yè)應(yīng)用與發(fā)展的角度來看，此類項(xiàng)目的價值并不僅體現(xiàn)在一次性的系統(tǒng)建設(shè)或階段性驗(yàn)收上，更在于為企業(yè)構(gòu)建了一套可長期演進(jìn)、持續(xù)賦能的數(shù)字化底座。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與平臺架構(gòu)，制糖行業(yè)首次獲得了對全生產(chǎn)過程進(jìn)行持續(xù)感知、系統(tǒng)分析與長效優(yōu)化的能力，這為后續(xù)的管理深化與智能應(yīng)用奠定了堅實(shí)基礎(chǔ)。

短期而言，項(xiàng)目的實(shí)施將有效提升生產(chǎn)透明度與運(yùn)行穩(wěn)定性；從中長期看，該平臺有望逐步成長為支撐企業(yè)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)產(chǎn)、提質(zhì)、降本與風(fēng)險精準(zhǔn)管控的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

行業(yè)意義｜一條穩(wěn)健、可落地的制糖數(shù)字化路徑

適用企業(yè)

• 希望持續(xù)提升管理水平和長期競爭力的甘蔗制糖企業(yè)
• 正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵階段的中小規(guī)模糖廠

成功前提

• 管理層對數(shù)字化目標(biāo)和數(shù)據(jù)價值形成清晰、統(tǒng)一的認(rèn)知
• 具備相對穩(wěn)定、連續(xù)的生產(chǎn)和設(shè)備數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

核心路徑

• 以“工藝 + 物料 + 設(shè)備”為主線，系統(tǒng)推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)
• 按“看得見 → 算得清 → 跑得穩(wěn)”的節(jié)奏逐步實(shí)施，避免激進(jìn)投入
• 在夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，穩(wěn)步邁向智能優(yōu)化和 AI 應(yīng)用

未來展望｜通過組態(tài)強(qiáng)化生產(chǎn)過程與工藝質(zhì)量管控

從預(yù)期效果來看，TDengine IDMP 將在生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集、集中監(jiān)控與分析方面為制糖企業(yè)打下堅實(shí)基礎(chǔ)，從而有效支撐生產(chǎn)過程監(jiān)控與工藝質(zhì)量分析的日常需求。

在此基礎(chǔ)上，企業(yè)可期待未來進(jìn)一步引入并強(qiáng)化平臺的組態(tài)能力，以更加直觀、圖形化的方式呈現(xiàn)工藝流程、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與關(guān)鍵工藝參數(shù)。這將推動生產(chǎn)監(jiān)控從以數(shù)據(jù)列表和圖表展示為主，逐步升級為面向過程與運(yùn)行狀態(tài)的綜合可視化管控。通過組態(tài)化配置關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)和工藝約束條件，有助于將成熟的工藝經(jīng)驗(yàn)固化為可自動執(zhí)行的監(jiān)控規(guī)則，提升對工藝偏差和質(zhì)量風(fēng)險的提前識別與主動干預(yù)能力，從而更好地服務(wù)于制糖生產(chǎn)長期、穩(wěn)定、高效的運(yùn)行目標(biāo)。

關(guān)于海萊德

北京海萊德自動化工程有限公司成立于 2010 年，是國內(nèi)工業(yè)自動化技術(shù)與解決方案提供商，在制糖行業(yè)自動化領(lǐng)域具有專業(yè)積累。公司業(yè)務(wù)覆蓋系統(tǒng)設(shè)計、工程實(shí)施、調(diào)試及售后服務(wù)等全流程，并在食品飲料、汽車、電力、冶金、煙草和機(jī)械制造等行業(yè)積累了豐富工程經(jīng)驗(yàn)。近年來，海萊德參與了多個“一帶一路”糖廠的集中控制 DCS 系統(tǒng)及數(shù)字化系統(tǒng)的設(shè)計、供貨與調(diào)試，持續(xù)推進(jìn)從自動化向數(shù)字化、信息化和智能化方向升級，并結(jié)合濤思數(shù)據(jù)的時序數(shù)據(jù)庫和 TDengine IDMP 平臺建立起了對制糖企業(yè)真正高效、實(shí)用且易于掌握的，具備 AI 智能的數(shù)字化系統(tǒng)。

沈陽院是我國重要的綜合性化工科研院所，其研發(fā)過程中涉及海量、多源的時序數(shù)據(jù)與非時序數(shù)據(jù)，同時其中試基地?fù)碛卸鄺l專業(yè)化生產(chǎn)線。面對實(shí)驗(yàn)室、中試裝置產(chǎn)生的龐雜數(shù)據(jù)，如何打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、關(guān)聯(lián)分析與智能洞察，從而加速研發(fā)進(jìn)程、優(yōu)化生產(chǎn)工藝，是沈陽院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要任務(wù)。

隨著數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)，沈陽院需要一個能夠打通從實(shí)驗(yàn)到中試全流程的數(shù)據(jù)管理平臺，能夠?qū)r序數(shù)據(jù)與非時序數(shù)據(jù)（如物料信息、實(shí)驗(yàn)記錄）進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，同時滿足信創(chuàng)環(huán)境要求和數(shù)據(jù)安全規(guī)范。濤思數(shù)據(jù)全新發(fā)布的 TDengine IDMP（工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺）產(chǎn)品，具備“無問智推”的 AI 原生能力，這種讓數(shù)據(jù)主動說話的能力，正是解決業(yè)務(wù)人員依賴 IT 團(tuán)隊(duì)獲取數(shù)據(jù)洞察的關(guān)鍵。

本次項(xiàng)目需要采集和分析來自實(shí)驗(yàn)室、中試生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)，總計需要監(jiān)控的測點(diǎn)約2萬。這些數(shù)據(jù)來源于高壓釜、干燥箱、色譜儀等實(shí)驗(yàn)設(shè)備，以及生產(chǎn)線的溫度、壓力、流量等工藝參數(shù)，還包括水電氣等能耗數(shù)據(jù)。TDengine TSDB 支持多種數(shù)據(jù)接入方式，包括 MQTT、OPC-UA/DA 等。這對于研究院現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（MQTT 和 OPC）非常重要。在數(shù)據(jù)建模方面，TDengine IDMP 采用樹狀層次結(jié)構(gòu)，這與研究院的設(shè)備組織方式天然契合。比如，可以按照“研究院-中試基地-生產(chǎn)線-設(shè)備”的層級結(jié)構(gòu)建立數(shù)據(jù)目錄，每個節(jié)點(diǎn)都可以配置屬性、分析規(guī)則和可視化面板。這種結(jié)構(gòu)特別適合中試基地的批次分析需求，可以清晰地展示每個批次的工藝參數(shù)和質(zhì)量指標(biāo)。

本項(xiàng)目采用“整體規(guī)劃、分步實(shí)施”的策略，項(xiàng)目計劃分兩階段進(jìn)行：

• 第一階段，選擇 3 個實(shí)驗(yàn)室和 1 條中試生產(chǎn)線進(jìn)行試點(diǎn)實(shí)施；
• 第二階段，基于試點(diǎn)成果向全院范圍推廣。

基于數(shù)據(jù)安全性和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境考慮，選擇本地化部署方案。部署架構(gòu)如下圖所示：

本次項(xiàng)目規(guī)劃的設(shè)計思路緊密圍繞化工研發(fā)的業(yè)務(wù)特點(diǎn)展開，力圖在以下幾大關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景提升數(shù)據(jù)應(yīng)用效率與深度：

1. 數(shù)據(jù)全景可視化與智能告警：通過 TDengine IDMP 的智能可視化功能，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和中試生產(chǎn)數(shù)據(jù)的全景可視化管理。研究人員無需 IT 支持即可通過自然語言交互獲取所需數(shù)據(jù)視圖；通過實(shí)時分析和事件管理功能，自動觸發(fā)告警，并幫助研究人員快速定位問題根源；借助“無問智推”能力，自動推送質(zhì)量波動的批次與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)的對比分析，幫助管理人員快速決策。
2. 工藝優(yōu)化與批次對比分析：批次分析是中試生產(chǎn)的核心需求之一。借助 TDengine IDMP，可以實(shí)現(xiàn)多批次數(shù)據(jù)的自動對比分析。系統(tǒng)能夠根據(jù)批次質(zhì)量指標(biāo)幫助科研人員找到”黃金批次”，并分析其工藝參數(shù)特征，為工藝優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。通過時序數(shù)據(jù)高級分析功能，研究人員可以輕松對比不同批次的差異，找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵工藝參數(shù)。
3. 預(yù)測性維護(hù)與能耗管理：基于 TDengine TDgpt 的能力，平臺能夠輕松集成時序數(shù)據(jù)的預(yù)測、異常檢測、分類、補(bǔ)全、相關(guān)性分析等算法和模型，幫助客戶實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵設(shè)備的實(shí)時監(jiān)控與預(yù)測性維護(hù)。在中試基地的能耗管理方面，通過對水、電、氣的實(shí)時監(jiān)測與統(tǒng)計分析，幫助找出能效瓶頸、識別出能耗異常點(diǎn)，用以指導(dǎo)設(shè)備改造和工藝調(diào)整。
4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的工藝包開發(fā)：TDengine 產(chǎn)品組合將幫助研究院實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)模式，提高工藝包開發(fā)的效率和質(zhì)量。新工藝包的設(shè)計可以基于歷史中試數(shù)據(jù)，確保工藝參數(shù)的可靠性。而工藝包轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)后，又可以通過對比設(shè)計數(shù)據(jù)與實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化工藝模型。同時，TDengine IDMP 內(nèi)置了備份/恢復(fù)機(jī)制，未來還將支持 Git 式數(shù)據(jù)版本管理，有望進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)歸檔、變遷、回溯的能力。

本次濤思數(shù)據(jù)與沈陽化工研究院的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，為化工科研數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析描繪出更多可能性。相信此次合作不僅能提升沈陽院的研發(fā)效率，更有望探索出一條以數(shù)據(jù)智能驅(qū)動化工行業(yè)創(chuàng)新的可行路徑。

關(guān)于沈陽化工研究院

沈陽化工研究院有限公司始建于 1949 年 1 月 8 日，是綜合性化工科研院所，現(xiàn)為中國中化控股有限責(zé)任公司直管單位。目前沈陽院主要開展化工新材料、生態(tài)農(nóng)業(yè)、生物化工、化學(xué)品測試與評價、化工反應(yīng)風(fēng)險評估、危險廢物鑒別、化工智能優(yōu)化等方向的研究及產(chǎn)業(yè)化。沈陽院聚焦提升關(guān)鍵共性技術(shù)的研究與開發(fā)能力、較強(qiáng)的新產(chǎn)品孵化能力和適度產(chǎn)業(yè)規(guī)模和盈利能力；致力于成為精細(xì)化工行業(yè)國內(nèi)領(lǐng)先，國際有一定影響力的科技型企業(yè)。

合作背景

隨著我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的跨越式發(fā)展，橋梁里程與大型橋梁數(shù)量屢攀新高。截至 2023 年底，山西省公路橋梁總數(shù)已突破 3.3 萬座，總長度超 1.5 萬延米，其中特大橋近 200 座。作為連接經(jīng)濟(jì)動脈與人文交流的“生命線”，橋梁的安全與否，直接牽系千家萬戶的幸福、社會經(jīng)濟(jì)的脈動乃至國家發(fā)展的韌性。

然而，橋梁在長期服役中，時刻面臨環(huán)境侵蝕、材料老化、荷載疲勞等多重挑戰(zhàn)。2020 年虎門大橋渦振事件，更是為行業(yè)敲響警鐘——構(gòu)建實(shí)時感知、智能預(yù)警、精準(zhǔn)評估的橋梁健康監(jiān)測體系，已刻不容緩。

在此背景下，山西省智慧交通實(shí)驗(yàn)室有限公司與濤思數(shù)據(jù)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，以 TDengine IDMP（AI 原生的工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺）為核心平臺，開展橋梁監(jiān)測管理的深度創(chuàng)新，共同推動監(jiān)測體系向數(shù)字化、智能化全面躍升。

直面管理痛點(diǎn)：從“可見”到“可控”

傳統(tǒng)橋梁監(jiān)測系統(tǒng)往往數(shù)據(jù)分散、協(xié)同困難，預(yù)警依賴人工判斷，導(dǎo)致決策鏈條長、響應(yīng)速度慢。管理者難以全面、實(shí)時掌握結(jié)構(gòu)安全狀態(tài)，更無法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險的提前干預(yù)。TDengine IDMP 的引入，首先致力于破解這一核心管理困境：

• 一體化治理，打通數(shù)據(jù)血脈：平臺通過邏輯統(tǒng)一的數(shù)據(jù)目錄，將溫濕度、風(fēng)速、應(yīng)變、振動等多源異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時匯聚、關(guān)聯(lián)對齊。管理者可通過清晰的數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖，全面感知橋梁運(yùn)行狀態(tài)，徹底告別“數(shù)據(jù)孤島”。
• 敏捷預(yù)警，化被動為主動：基于可視化、低代碼的規(guī)則配置界面，業(yè)務(wù)人員可直接根據(jù)行業(yè)規(guī)范快速部署監(jiān)測指標(biāo)與告警閾值。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)從“小時級”、“天級”響應(yīng)到“分鐘級”、“秒級”自動告警的躍升，真正將風(fēng)險管控關(guān)口前移。
• 智能交互，賦能業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)：通過自然語言查詢（“智能問數(shù)”）與自動看板生成（“無問智推”），一線管理人員無需依賴技術(shù)團(tuán)隊(duì)即可自主完成數(shù)據(jù)探查與分析。大幅降低技術(shù)門檻，縮短從“數(shù)據(jù)”到“洞見”的路徑，提升整體組織的數(shù)據(jù)利用能力。

帶來的業(yè)務(wù)價值

• 運(yùn)營效率顯著提升：監(jiān)測全流程實(shí)現(xiàn)數(shù)字化閉環(huán)，預(yù)警響應(yīng)效率提升數(shù)個量級，為結(jié)構(gòu)異常處置贏得寶貴時間。
• 運(yùn)維成本有效降低：減少對專屬數(shù)據(jù)分析與開發(fā)資源的長期依賴，賦能現(xiàn)有業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)降本增效。
• 系統(tǒng)擴(kuò)展性增強(qiáng)：基于平臺的模板化配置能力，本次構(gòu)建的監(jiān)測模型與管理流程可快速復(fù)制、推廣至其他橋梁乃至隧道、邊坡等基礎(chǔ)設(shè)施，極大提升了投資復(fù)用率與規(guī)?；渴鹚俣取?/li>
• 決策支持科學(xué)化：通過多源數(shù)據(jù)融合與 AI 輔助分析，為橋梁健康狀況評估、養(yǎng)護(hù)優(yōu)先級排序及長期性能預(yù)測提供持續(xù)、可靠的數(shù)據(jù)支撐，推動養(yǎng)護(hù)決策從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”邁向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。

TDengine IDMP 應(yīng)用場景

打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)一體化管理

依托 TDengine 時序數(shù)據(jù)庫的虛擬表技術(shù)，TDengine IDMP 能夠?qū)貪穸葌鞲衅鳌L(fēng)速風(fēng)向儀、應(yīng)變傳感器、加速度傳感器等各類異構(gòu)采集設(shè)備的數(shù)據(jù)，通過時間序列對齊方式，統(tǒng)一匯聚至同一虛擬設(shè)備進(jìn)行集中管理。僅需通過簡單的模板配置，即可快速構(gòu)建清晰的數(shù)據(jù)目錄，將原本分散于多張超級表中的數(shù)據(jù)整合至統(tǒng)一入口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的集中化應(yīng)用

例如，我們通過在“基礎(chǔ)庫”頁面創(chuàng)建元素模板，可將數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)映射為具有業(yè)務(wù)含義的結(jié)構(gòu)化元素；

而在“元素瀏覽器”中，則可對整座橋梁的全維度監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理與調(diào)用。

靈活配置預(yù)警機(jī)制，提升安全響應(yīng)能力

2020 年 5 月虎門大橋渦振事件后，橋梁結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測的重要性進(jìn)一步凸顯。中華人民共和國交通運(yùn)輸部于 2022 年修訂發(fā)布了新版《公路橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測技術(shù)規(guī)范》，對各類橋梁的監(jiān)測內(nèi)容、測點(diǎn)布置與應(yīng)用實(shí)施提出了明確要求。

借助 TDengine IDMP，可根據(jù)規(guī)范靈活配置預(yù)警規(guī)則。以主梁渦振一級告警為例，系統(tǒng)支持直接設(shè)定“10 分鐘振動加速度均方根值超過 31.5 厘米每平方秒”作為觸發(fā)條件，并通過可視化界面快速完成規(guī)則配置與啟用。這種低代碼化的操作方式，避免了傳統(tǒng)模式下繁瑣的程序開發(fā)流程，大幅縮短了系統(tǒng)部署與迭代周期。

在具體實(shí)施中，我們在對應(yīng)監(jiān)測元素的“分析”頁面中，直接創(chuàng)建振動加速度的實(shí)時計算任務(wù)，并設(shè)定閾值判斷邏輯，從而實(shí)現(xiàn)超限自動告警。

我們使用模擬數(shù)據(jù)模擬告警觸發(fā)的場景，順利地收到了告警郵件。

除了郵件通知，TDengine IDMP 還提供了通過飛書或 Webhook 的方式，方便我們將告警功能集成到現(xiàn)有系統(tǒng)。

AI 賦能業(yè)務(wù)交互，推動監(jiān)測智能化

傳統(tǒng)系統(tǒng)開發(fā)過程中，業(yè)務(wù)需求與功能實(shí)現(xiàn)常需經(jīng)過業(yè)務(wù)人員與技術(shù)人員多輪溝通，周期長、效率低。TDengine IDMP 提供的“智能問數(shù)”功能，允許業(yè)務(wù)人員通過自然語言直接與系統(tǒng)交互，快速生成所需的數(shù)據(jù)看板與分析視圖，有效縮短了需求響應(yīng)路徑。

例如，只需在“面板”界面輸入“顯示龍門黃河特大橋過去一周每天的最高最低氣溫”，系統(tǒng)即可自動解析語義并生成對應(yīng)的溫度趨勢圖表，全程無需手動配置。

同樣，在“分析”界面中輸入“當(dāng)最大風(fēng)速超過 25 米每秒并持續(xù) 10 分鐘時觸發(fā)告警”，系統(tǒng)會自動構(gòu)建完整的告警規(guī)則，僅需確認(rèn)并保存即可投入使用。

此外，平臺還支持基于橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)目錄通過大語言模型自動衍生多種監(jiān)測指標(biāo)，可根據(jù)其中提供的 SQL 語句構(gòu)建多種指標(biāo)體系與可視化面板，進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的深度與廣度。

未來展望

當(dāng)前合作成果已初步驗(yàn)證了數(shù)據(jù)平臺在橋梁監(jiān)測領(lǐng)域的強(qiáng)大賦能作用。未來我們將以此次成功實(shí)踐為基石，在更廣闊的維度深化與 TDengine 的協(xié)作：

• 技術(shù)融合深化：進(jìn)一步探索 AI 模型在結(jié)構(gòu)損傷識別、壽命預(yù)測等深度分析場景的應(yīng)用。
• 應(yīng)用場景拓展：將一體化智能監(jiān)測模式延伸至智慧路基、車路協(xié)同、數(shù)字孿生等領(lǐng)域。
• 生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)共建：共同總結(jié)可復(fù)制、可推廣的智慧交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)管理范式，為行業(yè)數(shù)字化升級提供實(shí)踐參考。

結(jié)語

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心，在于通過技術(shù)手段重塑管理流程與決策模式，本次合作正是這一理念的生動實(shí)踐。依托時序數(shù)據(jù)庫 TDengine TSDB 與工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺 TDengine IDMP，結(jié)合“無問智推”等智能交互能力，這一套平臺化的數(shù)據(jù)底座不僅提升了單點(diǎn)橋梁的監(jiān)測能力，更構(gòu)建了一套適應(yīng)未來發(fā)展的、具備彈性與智能演進(jìn)能力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。我們相信，以數(shù)據(jù)為紐帶，管理與技術(shù)深度融合，必將為交通基礎(chǔ)設(shè)施的長期安全與高效運(yùn)營注入持久動力。

關(guān)于山西省智慧交通實(shí)驗(yàn)室有限公司

山西省智慧交通實(shí)驗(yàn)室有限公司是山西交通控股集團(tuán)有限公司的成員單位，自 2022 年 10 月批準(zhǔn)建設(shè)以來，作為山西省樹立的省級實(shí)驗(yàn)室建設(shè)標(biāo)桿，聚焦交通基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化、交通基礎(chǔ)設(shè)施智慧建養(yǎng)、交通安全與智能裝備、交通大數(shù)據(jù)與車路協(xié)同、基礎(chǔ)設(shè)施綠色低碳技術(shù) 5 大研究方向，致力于提升智慧交通領(lǐng)域原始創(chuàng)新能力、突破交通行業(yè)發(fā)展技術(shù)瓶頸，為山西省乃至全國交通現(xiàn)代化建設(shè)提供技術(shù)支撐與示范。

作者：高浩 研究員