行业痛点
海量时序数据处理难
工业生产现场大量 PLC、工业传感器及智能测控设备，每秒产生百万级至千万级时序数据，对采集精度要求严苛（毫秒级、微秒级乃至纳秒级），并发写入压力巨大。传统方案难以支撑高吞吐、低延迟的数据采集与实时处理，易引发数据丢失、处理滞后等问题，直接影响设备监控、生产调度等核心业务的稳定性与准确性。
多源异构数据融合能力差
MES、ERP、EMS 等IT业务系统与设备侧PLC、SCADA等OT数据深度割裂，形成 “数据烟囱”；同时，工业场景存在设备振动时序数据、台账数据、工艺文本参数等多模数据，传统数据库仅支持单一数据类型，缺乏多模数据统一存储与关联分析能力，实现跨模态数据融合建模困难。
AI 驱动业务闭环能力缺失
工业数据需支撑故障预测、生产效率分析、良品率提升等核心业务，但传统数据库仅能做基础存储查询，缺乏模型训练、预测性分析等能力；且缺少AI智能体类可自动感知、分析、决策的智能组件，无法将海量时序数据转化为可执行决策，导致“数据积累了，却用不起来”，难以形成“数据采集 - 分析 - 决策 - 优化” 的 AI 驱动业务闭环。
边缘侧资源性能受限
工业现场机器人、数控设备、拧紧机等设备所产生的海量时序数据，需毫秒级本地实时计算与控制，但边缘端多为嵌入式系统、工控机等资源受限设备，传统集中式数据库无法下沉，本地轻量数据库又难以支撑复杂实时分析，导致“现场决策慢、远程响应迟”，直接影响生产节奏与良品率。
解决方案
针对大型工业现场设备分散、数据规模大、采集精度要求严苛、决策层级多元的行业特点，我们以 KaiwuDB 为核心，搭建 云边端三级架构 ，构建工业数据全链路处理体系，精准破解工业物联网全流程数据处理核心痛点。
依托 KaiwuDB 就地计算、流计算、预计算、集群化部署等核心技术，高效解决工业边端侧海量时序数据高速写入、高吞吐采集的核心难题；
通过 KaiwuDB 集群提供超速聚合查询分析能力，结合 KAT 智能体工具打造高效数据分析体系，为分厂、总厂各层级的生产数据分析、业务决策制定提供高可靠、高时效的决策支撑；
设备侧采用 KaiwuDB Lite 版本嵌入系统与边端设备，针对 PLC、工业传感器及智能测控设备产生的百万级至千万级、毫秒/微秒级高精度时序数据，提供高吞吐、低延迟的实时采集与边缘计算能力，杜绝数据丢失与处理滞后，保障设备监控、生产调度等核心业务的稳定性与准确性；
分厂侧以 KaiwuDB 主备模式部署，承接各分厂边缘计算分析，完成设备振动、温度、压力等时序数据的本地聚合、异常检测与工艺参数优化，实现分厂级生产效率、良品率等指标的实时分析与按需数据同步，缓解并发写入压力；
总厂集群提供多模存储、模型训练与 AI 优化能力，结合 KAT 智能体深度挖掘数据价值，形成 “采集 - 分析 - 决策 - 优化” 闭环，同时以高效压缩、冷热分层存储特性，支撑上亿级数据采集点，赋能 EMS、MES、ERP 等系统融合，助力工业数字化转型。
方案价值
高吞吐精准数据采集
依托 KaiwuDB 就地计算、流计算、预计算等核心技术，实现工业 PLC、传感器及智能测控设备海量时序数据高效处理，单节点写入吞吐达百万测点/秒级，聚合查询100亿条数据，查询响应时间提升为毫秒级。
多模异构数据融合
打通 MES、ERP、EMS 等IT系统与 PLC、SCADA 等 OT 设备数据链路，破除 “数据烟囱”；支持设备振动时序、台账结构化、工艺文本等多模数据统一存储与关联分析，实现跨模态数据融合建模，满足生产优化、质量追溯等协同需求。
AI助力数据价值挖掘
以KaiwuDB高性能引擎为基础，支撑海量时序数据高并发写入与高效查询；依托KAT智能体工具实现数据自动感知与决策，配套模型训练能力，落地故障预测、OEE优化、良品率提升等场景，形成 AI 驱动的业务闭环。
云边端数据协同优化
适配边缘端嵌入式系统、工控机等资源受限场景，实现设备毫秒级本地实时计算与控制；构建设备侧-工厂侧-集团侧按需数据同步机制，精准控制数据流转与存储成本，实现跨层级生产调度与全局优化。