行业背景
工业物联网场景下，随着智能设施及物联网技术的广泛应用，数据是最重要的资源之一，企业须要对各种机器、设施和传感器产生的时序数据进行采集、存储与剖析。因而，何为卓有成效的数据库解决方案？企业广泛更为关注如何解决并剖析由泛滥设施采集而来的数据进而优化生产流程、晋升治理效力，进而实现“智能制作”。与此同时，这些方向也为带来了诸如数据安全、数据品质、数据管理等在内的新挑战。
痛点与挑战
1. 数据存储和治理难
面临多种类型的数据、协定和零碎，难以实现对立的数据采集和存储管理，导致数据汇总和存储艰难。
2. 据实时剖析要求高
原有零碎仅将数据进行存储而未进行无效利用，导致数据利用率低，无奈及时辅助管理人员做出决策。传统工业物联网场景数据需极高实时处理和剖析，以实现设施调度、预警系统等性能。
3. 多库利用和运维老本高
多库利用要求开发者需把握多种数据库模型和技术实际的挑战，DBA 也需承担不同数据库的运维规定，导致昂扬的开发运维老本。此外，多库间数据传输和转换波及多正本治理，易出错且难以保障性能和数据一致性。
4. 人员和产线工作统计艰难
生产环节不通明导致产能降落，产线工人虚报工时，设施运行状况须要人工统计，不足数据反对的排程往往通过主观臆断规定产品交期，进而导致设施利用率和工作饱和度升高。
解决方案
1. 实时数据处理和剖析
通过建设多协定集成的数据平台，实现多源异构数据接入，同时利用 KaiwuDB+KDP 的就地计算和实时剖析技术，实现生产数据的高速存储和实时剖析，无效进步数据利用率，并反对管理层制订即时决策。
2. 数据汇入与剖析同步进行
通过实时剖析技术，将数据存储和剖析同时进行，解决原有零碎仅存储数据而未进行无效利用的问题，进步数据利用率，并使数据展现更加及时。
3. KaiwuDB 多引擎 + 弹性扩大利用
KaiwuDB 的多引擎个性，实现一库多用，升高多库利用的运维老本。同时，反对弹性扩大，满足数据增长需要，解决性能扩大受限的问题。
4. 产线运行数据接入剖析
将操作台运行数据入库统计并剖析，实现对一线工人的工时和产线运行状况的综合研判，解决虚报工时和产线不通明的问题，进步产能和效率。
计划价值
1. 数据平滑迁徙和对立治理
将原零碎的大量历史数据对立迁徙至 KaiwuDB，实现一库多用，缩小数据存储老本，并提供对立的数据管理平台，便于数据的保护和查问。
2. 高效数据接入和入库性能晋升
通过 KaiwuDB 多协定集成计划，实现各类设施接入并高效汇入数据，保障大规模数据的高速入库，进步数据采集效率和实时性。
3. 数据全面采集和协同治理
实现工厂各作业环境的数据全面采集，将生产数据与经营治理数据进行关联，实现数据的协同剖析和治理，进步生产效率和响应速度。
4. 高效数据分析和性能晋升
零碎反对简单场景数据聚合剖析和海量数据实时剖析，通过 KaiwuDB+KDP 的技术，晋升查问和剖析性能。缩小了异样停机，进步了设施利用率，从而晋升数据可用性和服务能力。