项目背景

造纸行业属于典型的流程型制造产业。自动化生产线的广泛应用大幅提升了企业生产效率与产品品质稳定性，但同时也带来了新的挑战。设备与人力的低效运转推高了企业运营成本。粗放式的管理模式无法实现对生产全流程的实时监控与精准管控，造成了严重的资源浪费。这些问题成为阻碍企业数字化、绿色化转型的核心瓶颈。

建晖纸业始建于 2002 年，拥有东莞总部、广西藤县、泰国三大生产基地。20 多年来，依托我国经济的快速增长和巨大的市场需求，建晖纸业实现了企业规模和发展质量的快速提升，目前企业总资产已超过 100 多亿元，总占地 4500 多亩，共有 4000 多名员工，年浆纸总产量超过 300 多万吨，主要生产涂布白板纸、牛皮箱板纸、高强瓦楞原纸和化学浆、化学机械浆、再生纸浆等多种浆纸产品，成为一家集工业林种植、制浆、造纸和生物质发电为一体的林浆纸一体化企业。

需求与挑战

 · 多源数据采集难度大：建晖纸业生产车间设备类型多样，涵盖造纸机、复卷机、光伏电站等多种设施。这些设备分布在不同厂区和车间，数据采集点星罗棋布。采集的数据既包含设备传感器输出的转速、纸浆浓度、蒸汽压力等实时参数，也包含人工巡检记录的非结构化信息。传统采集方式存在明显短板，数据采集存在滞后性，还容易出现数据遗漏、重复等问题，无法为生产调整提供及时的数据支撑

· 数据孤岛现象突出：企业内部各系统数据相互独立，形成“数据孤岛”。MES 系统中的生产产量数据无法自动同步至 ERP 系统，需要人工二次录入。这种方式不仅耗费大量人力，还极易产生数据误差。同时，各系统数据标准不统一，历史数据调取困难，企业难以全面掌握生产管理全流程状况，无法精准识别高能耗、低效率的生产环节

· 数据可视化与决策支撑不足：企业生产管理数据缺乏直观、统一的可视化展示界面。管理者无法快速掌握能耗变化趋势和生产关键指标。数据应用停留在“事后统计”层面，仅能完成每月产量汇总等基础工作。无法通过数据建模实现设备故障预测、原料配比优化，难以开展设备预防性维护和精细化成本控制，导致生产调度与管理决策缺乏科学依据

· 数据安全合规风险高：生产数据包含核心工艺参数、客户订单等敏感信息。一旦缺乏完善的权限管控和数据备份机制，极易发生数据泄露或丢失事件。同时，随着《数据安全法》的实施，企业工业数据保护面临更为严格的合规要求，数据安全管理体系亟待完善

解决方案

建晖纸业搭建了基于 5G 与 WIFI 的工业物联网网络，将生产全流程数据接入 InIoT 物联网平台。项目核心依托 KaiwuDB 数据库的核心技术能力，实现了生产数据的高效处理与深度应用，成功落地实时生产监控、异常超限告警、能耗分析优化等关键功能。借助 KaiwuDB 的技术赋能，企业能源利用效率与管理精细化水平显著提升，能耗成本有效降低，获得了可持续发展的核心动力

· 高性能时序数据处理能力：KaiwuDB 支持标准 SQL 写入、批量数据导入等多种数据写入方式，可实现百万行数据秒级写入，且具备纳秒级数据精度。针对海量时序数据的读写需求，KaiwuDB 创新性地设计了时序表功能。通过为不同设备设置主键标签，数据写入时可自动按标签分区存储并建立索引。这一设计能够快速定位目标设备数据，实现高性能的设备数据查询与海量数据聚合分析，大幅提升数据库处理效率

· 多模数据融合管理能力：KaiwuDB 在内核中内置通用数据模型，实现了时序数据与关系数据的融合存储与统一管理。该能力支持多类型数据的统一接入与融合处理，让数据库系统对上层应用程序实现技术透明。这一特性完美适配造纸行业大型复杂系统的多模数据管理需求，打破了不同类型数据之间的壁垒

· 内置AI预测分析能力：KaiwuDB 搭载可插拔的 AI 分析预测引擎，提供模型导入、训练、预测、评估、更新的全生命周期管理功能。开发人员无需掌握复杂的机器学习算法，仅通过调用简单的 SQL 函数，就能以数十行代码完成模型全流程部署。借助这一能力，企业可实现设备故障预测、原料配比优化等功能，为设备预防性维护和成本精准控制提供了强大的技术支撑

建设价值

· 实现全量高频数据稳定采集：通过部署智能网关，实现了造纸机、烘缸等关键设备的转速、温度、纸幅张力等数据的全天候采集。网关具备多串口通信、一对多数据采集能力，支持多网互备与断点续传功能。这确保了产线数据的全量采集与零丢失，为生产分析提供了精准、实时的数据基础

· 大幅提升设备监控与预警效率：基于 KaiwuDB 的毫秒级数据写入能力，实时采集关键设备的温度、压力、转速等核心参数。结合内置的异常检测算法，系统可实现设备故障的早期预警。这一功能有效减少了非计划停机时间，保障了生产线的连续稳定运行

· 显著降低数据存储与运维成本：与传统关系型数据库相比，KaiwuDB 采用列式存储与高效压缩算法，存储相同数据量时占用空间大幅减少。同时，系统支持自动数据降采样和数据过期策略，可自动清理无效历史数据，降低长期数据存储成本。该特性还简化了 IT 运维流程，有效降低了企业的运维管理复杂度