业务背景
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；低效的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，造成严重的资源浪费。
业务挑战
在多场景、多设备的复杂工业现场中，传统数据架构已成为制约造纸行业数字化的主要瓶颈
01
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。
02
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。各业务系统间数据不共享，存在数据孤岛问题。
03
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、直观地把握能耗趋势和关键信息，严重影响决策效率。
04
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，极易出现数据泄露或丢失，必须严格符合《数据安全法》要求。
解决方案
01
1. 高性能数据接入
02
2. 高性能时序能力
03
3. 原生多模架构
04
4. 库内 AI 预测分析能力
客户收益
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，大幅降低 IT 运维复杂度。