项目背景

造纸行业是国内外典型的流程化产业。随着自动化设备的普及，造纸机、复卷机、切纸机、封口机、空压机等设备可按规范流程高效运转，既能保障极高的生产效率，也能稳定产品质量。但与此同时，造纸企业也面临着自动化带来的巨大成本压力与沉重的环保责任：大量设备与人力资源长期低效运行，直接推高了运营成本；低效管理模式又导致企业无法对设备、人员实现实时监控与精准管控，造成严重资源浪费。这些问题已成为制约企业数字化、绿色化转型的关键瓶颈，亟待解决。

江西省芦林纸业股份有限公司在造纸行业拥有几十年的生产研发经验，是一家致力于生产高档包装纸板的国家高新技术企业，年产超30万吨牛皮箱板纸的生产能力, 公司生产的箱板纸、茶板纸、纱管纸的产品远销海内外，颇受消费者青睐。

需求与挑战

 · 数据采集分散且滞后：造纸工厂设备种类繁杂（如PM纸机、、封口机、光伏电站等），分布于不同区域，能源数据采集点众多，难以统一采集。涉及造纸机转速、纸浆浓度、蒸汽压力等数十种设备传感器数据，以及人工记录的巡检信息，易出现数据遗漏或重复。传统的数据采集方式数据不及时，无法反映实时问题、能耗等状况，难以为生产调整与优化决策提供及时有效的支持

· 生产数据缺乏整合与分析：生产数据分散在不同的记录表，需额外进行格式转换才能整合分析。系统间数据不共享——例如， MES 中的生产产量数据无法自动同步至 ERP，需人工二次录入，既耗时又易出错。数据标准不一致、历史数据调用困难等问题，导致企业难以全面了解整个生产管理流程的结构，无法精准判断”高能低效“环节，缺乏针对性

· 可视化程度低，决策困难：生产管理数据缺乏全面清晰的可视化展示，管理者难以快速、清晰地把握能耗趋势和关键信息。多数情况下仅能做到 “事后统计”（如每月产量汇总），无法通过数据预测设备故障、优化原料配比，难以实现预防性维护和成本控制。这使得制定管理策略和生产调度决策时缺乏直观的数据依据，影响决策的科学性和及时性

· 数据安全与合规要求严格：生产数据涉及工艺参数、客户订单等敏感信息，若缺乏权限管控或备份机制，可能出现数据泄露或丢失，尤其需符合《数据安全法》对工业数据的保护要求

解决方案

工厂通过 5G、WIFI 等网络方式接入 InIoT 物联网平台生产管理数据，实时采集并上传各类生产数据至数据平台。核心依托KaiwuDB 数据库的多项核心能力，InIoT 物联网平台数据实现了高效实时处理，成功落地实时生产管理监控、超限告警、节能分析等关键功能。借助 KaiwuDB 的技术支撑，企业不仅显著提升了能源利用效率与管理精细化水平，有效降低能耗成本，更获得了可持续发展的强劲动力。

· 高性能数据接入：采用多节点 KaiwuDB 集群架构，充分突破传统 MySQL 在处理时序数据上的性能瓶颈，实现了每秒 30 万行的数据写入性能，有效满足 400 万测点的实时接入需求

· 高性能时序能力：KaiwuDB提供多种高性能的顺序、乱序数据写入能力，包括标准SQL写入及导入、持百万行数据秒级写入以及纳秒精度数据写入等。同时，KaiwuDB针对海量时序数据高速读写需求推出优化设计方案--时序表,以提升海量相似时序数据读写的性能。在时序表中指定不同设备的主键标签,写入数据时自动根据标签对不同设备数据进行分区区存储,并创建索引,快速定位指定设备数据,实现高性能的设备数据查询和大量数据聚合,提升数据库处理性能

· 多模能力：KaiwuDB透过内核内置一套通用的数据模型,将时序与关系系数据模型融于一体,提供统一的数据接入,支持不同数据模型的融合处理,实现了数据库系统数据模型对应用程序的透明,充分满足了造纸场景下大型复杂系统对多模数据的管理需求

· AI预测分析能力：KaiwuDB提供可插拔的AI分析预测引擎,提供从模型导入、模型训练、模型预测、模型评估到模型更新的全生命周期管理能力,通过简单调用SQL函数即可进行机器学习相关操作,使得任何具备数据库应用开发背景的应用开发人员都可以使用数十行代码完成模型的导入、训练、预测、评估和更新操作,并完成对数据的深度挖掘实现预测设备故障、优化原料配比等预防性维护和成本控制

建设价值

· 保障高频数据稳定采集：针对造纸机、烘缸等设备每秒级的转速、温度、纸幅张力等时序数据，网关实现生产管理数据的全天候数据采集，具备多串口和一对多数据采集能力，提供多网互备、断点续传等功能，确保产线数据全量采集不丢失，数据实时准确

· 提升设备监控与预警效率：通过毫秒级写入能力，实时采集造纸机、烘缸、压榨部等关键设备的温度、压力、转速等时序数据，结合异常检测算法，实现设备故障的早期预警，减少非计划停机时间，保障生产连续性

· 降低数据存储与运维成本：相比传统关系型数据库，时序数据库采用列式存储和高效压缩算法，在存储相同数据量时占用空间更少，同时支持自动数据降采样和过期策略，减少长期数据存储成本，降低 IT 运维复杂度