小T導讀：大理卷煙廠作為云南中煙的核心生產基地，聚焦高端品牌突破，主產“玉溪”、“紅塔山”系列卷煙，支撐紅塔集團核心品牌發展。近年來，工廠積極推進數字化轉型，在制絲、復烤等關鍵環節引入“智能控制 + AI 預測”，并通過 TDengine TSDB 時序(xu)數據庫(ku)完成生產數據架(jia)構(gou)的國產化替代與(yu)智能(neng)化升級，構(gou)建起質效協(xie)同(tong)的智能(neng)制造工廠。本文聚焦 TDengine TSDB 在制絲車間(jian)的落(luo)地(di)方案與(yu)實際成效。

背景和痛點

制絲是決(jue)定卷煙(yan)內在品質的(de)核心環節。長期(qi)以來，制絲車間關鍵工(gong)序的(de)生產(chan)設備(bei)與工(gong)業軟件一直由柯爾伯、西門(men)子、施耐德(de)等國外廠商主導。隨著中國制造的(de)崛起，國產(chan)裝備(bei)和(he)工(gong)業組態軟件已逐(zhu)步替代進口設備(bei)和(he)控制系(xi)統(tong)，但在實時(shi)數據采集(ji)與管理方(fang)面(mian)，大理卷煙(yan)廠仍因歷史(shi)數據價值(zhi)的(de)延續而繼續依賴傳統(tong)的(de) Wonderware 平臺。

Wonderware 的 historian 數(shu)(shu)據庫基于(yu) Microsoft SQL Server 構建，通(tong)過(guo) INSQL 語句實(shi)現時序數(shu)(shu)據存儲與查詢。但由(you)于(yu)底(di)層架構受限，在需要快速處理數(shu)(shu)據的場景下，已難以滿足卷煙(yan)工廠的實(shi)際需求。

在今天，數(shu)據(ju)(ju)已(yi)成(cheng)為新的(de)生產(chan)要素。尤(you)其(qi)是工業生產(chan)過程(cheng)中產(chan)生的(de)大量時(shi)(shi)序數(shu)據(ju)(ju)，蘊含(han)著(zhu)(zhu)巨大的(de)價(jia)值(zhi)(zhi)，但同時(shi)(shi)也具有“時(shi)(shi)效性”：隨(sui)著(zhu)(zhu)時(shi)(shi)間流逝，數(shu)據(ju)(ju)價(jia)值(zhi)(zhi)快速遞(di)減。如何在最短時(shi)(shi)間內完成(cheng)數(shu)據(ju)(ju)的(de)采集、處理(li)與轉化(hua)，及(ji)時(shi)(shi)釋放價(jia)值(zhi)(zhi)，已(yi)成(cheng)為卷煙工廠共同面臨的(de)課題(ti)。

為什么選擇 TDengine TSDB

在制絲車間的數字化改造過程中，大理卷煙廠對底層數據平臺提出了更高的要求：既要符合國產化替代的戰略方向，又要滿足實時性、低成本和多系統融合等實際需求。經過多方評估和對比測試，最終工廠選擇了 TDengine TSDB 時序數據庫，主要基于(yu)以下(xia)考(kao)慮：

1. 國產化替代需求

原有的(de)(de) Wonderware 平臺基于 SQL Server，在實時數據處理上存在延遲高、存儲成(cheng)本(ben)高等問題(ti)。TDengine TSDB 完全(quan)由國內廠商自主研(yan)發，符(fu)合信創規范，能夠實現平穩的(de)(de)國產(chan)化替代(dai)。

2. 工業場景適配性

在制絲、卷包等環節中，工藝參數（如煙絲含水率）波動頻繁。TDengine TSDB 提供秒級的實時調(diao)控能力，顯著(zhu)縮(suo)短了參數調(diao)整的延遲。同時，憑借列式存(cun)儲(chu)與(yu)高壓(ya)縮(suo)比，大幅(fu)降低了工業數據(ju)的存(cun)儲(chu)成本(ben)。

3. 多系統數據整合能力

在傳統架構下，MES、SCADA、PLC 等系統數(shu)據(ju)相互割裂，導致質量事故追溯耗時過(guo)長。通過(guo) TDengine TSDB 集中采集與存儲多源數(shu)據(ju)，查詢效率顯著提(ti)升，使得追溯時間從過(guo)去的數(shu)小(xiao)時縮短至分鐘級。

綜合國產化需(xu)求、實(shi)時(shi)性能與成本優勢，經過充分(fen)對比測試后，我們(men)最終選(xuan)擇(ze) TDengine TSDB 作為(wei)制絲車間的首選(xuan)時(shi)序數據庫(ku)。

TDengine TSDB 的升級與遷移實踐

大理卷煙廠對 TDengine TSDB 的應用經歷了從 2.x 社區版 → 3.0.4 企業版 → 3.3.6 企業版 的不斷升級。

• 初次使用 2.x 社區版

在早(zao)期項目中，我們首次引入 TDengine TSDB 2.x 社區版(ban)，體驗到其簡單易(yi)用和高(gao)效寫(xie)入的(de)優(you)勢。

• 升級至 3.0.4 企業版

隨著 3.0 的推出，我們(men)第一時間(jian)升級(ji)到 3.0.4 企業(ye)版(ban)，不(bu)僅獲得了(le)企業(ye)版(ban)完(wan)善(shan)的售后服(fu)務，還使用到了(le)更豐富的查詢語句(ju)與函數支持(chi)。

• 演進到 3.3.6 企業版

2025 年 8 月，我們進一步升級到 3.3.6 企業版。新版本支持通過 taos-explorer 可視化管(guan)理工具配置(zhi)多種數(shu)(shu)據源的(de)接入，實(shi)現 Kafka、MQTT、OPC 等(deng)數(shu)(shu)據源的(de)零(ling)代碼接入，大幅提升了系統的(de)擴(kuo)展(zhan)性與(yu)便捷性。

在升級過程中，我們新建了一個 3 節點集群，并通過 taosX 工具將原集群的數據遷移至新集群，再逐步切換應用，實現了系統的平滑過渡。得益于 taosX 的高性能，原有集群累計 3 年歷史數據超 7000 億條，均順(shun)利遷(qian)移完成，為新系統(tong)的穩定(ding)運行奠定(ding)了基礎(chu)。

基于 TDengine TSDB 的工藝質量智能管控

1. 制絲過程工藝質量智能管控項目

在制絲(si)生產過程(cheng)中，潤葉、加料(liao)、烘絲(si)等(deng)關鍵(jian)工序普遍存在工藝參(can)數波(bo)動大(da)、控制效果(guo)不(bu)穩定等(deng)行業共性問題(ti)。針(zhen)對工藝與設(she)備參(can)數動態調優的(de)(de)難題(ti)，大(da)理(li)卷煙(yan)廠于(yu) 2020 年基于(yu)人工智能技術建設(she)了工藝在線(xian)優化系統，實(shi)現了工藝過程(cheng)和(he)設(she)備參(can)數的(de)(de)實(shi)時優化，顯著(zhu)提升了成品(pin)煙(yan)絲(si)的(de)(de)質量一致性與生產效率。

該(gai)項(xiang)目結(jie)合(he)工業大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析與智能優化(hua)(hua)控(kong)制(zhi)技術，將業務(wu)體(ti)系(xi)與大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)平臺(tai)深度融合(he)，按照“數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)映射業務(wu)”的(de)理(li)念(nian)，搭建了工廠級大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析平臺(tai)。平臺(tai)可對制(zhi)絲中控(kong)、卷包數(shu)(shu)采、MES 及其(qi)他系(xi)統(tong)的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)行(xing)提(ti)取、融合(he)、存儲和分(fen)發，為工藝優化(hua)(hua)提(ti)供堅實(shi)的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)支撐。

目(mu)前，該(gai)系統已達到人工(gong)控制的(de)最佳水(shui)平，并能(neng)將(jiang)產(chan)(chan)品(pin)出(chu)口水(shui)分標偏穩定在優于工(gong)藝(yi)標準的(de)區間范圍(wei)。下表對比了項目(mu)實施前（2021 年(nian)生(sheng)產(chan)(chan)數(shu)據(ju)）與實施后（2023 年(nian) 9 月以來(lai)批次數(shu)據(ju)）的(de)結果。

2. 基于工業大數據分析的打葉復烤過程質量管控

在此基礎上，大理卷煙廠將 “TDengine TSDB + 人工智能算法 + 中控反饋控制” 的系統架構應用推廣到打葉復烤生產線，同樣取得了顯著成效。憑借這一成果，2025 年工廠獲授 “玉溪”品牌原料打葉復烤示范性區域加工中心 稱號。

3. 卷包工藝質量分析管控系統

依托 TDengine TSDB 時序數據庫，大理卷煙廠對卷包設備開展了全面的數據采集、存儲與分析，覆蓋超過 4 萬個監測點位。系統實現(xian)了對設(she)備運行狀(zhuang)態的實時監控，包括(kuo)轉速、溫度、壓力等關鍵參數。

一旦發(fa)現異常情況(kuang)（如某部件溫度過高），系(xi)統會立即觸發(fa)告(gao)警，通知維修人員及時處理。同時，基于長期運行數據的分析，系(xi)統還能提前預(yu)測(ce)潛(qian)在故障，支持預(yu)防性(xing)維護，不(bu)僅延長了設(she)(she)備(bei)使用壽命，也顯著提升了設(she)(she)備(bei)利用率。

4. TDengine TSDB + Grafana：快速構建關鍵參數監控系統

依(yi)托 TDengine TSDB 與(yu) Grafana 的(de)無(wu)縫對接能力，數據(ju)存儲在 TDengine TSDB 后，便可(ke)根據(ju)業務需求快速搭建(jian)車間生(sheng)產過程的(de)關(guan)鍵參數監(jian)控(kong)系統，實現高效、靈活的(de)自主可(ke)視化監(jian)控(kong)。

應用優化與擴展展望

在 TDengine TSDB 的實際(ji)使用(yong)過程中，我們也遇到過一些問題，并(bing)在實踐中不斷(duan)探索解決方案，同時逐步規劃后續的擴展方向。

1. 時鐘同步問題

在查詢設備的最(zui)新數據時，曾發現時間戳總是比(bi)當前時間晚 5 分鐘。起初懷疑是寫入(ru)延遲，核對后確認數據是最(zui)新的，只是寫入(ru)程(cheng)序(xu)取自服務器的本地時間，而該(gai)服務器未(wei)與廠內時鐘服務器同(tong)步。完(wan)成(cheng)時鐘同(tong)步后，問題得以徹(che)底解決(jue)。

2. 未來規劃：向零代碼采集演進

目前，PLC 數據的采集是通過集成商編寫的程序寫入 TDengine TSDB，一旦新增采集點位，就必須修改程序代碼，運維復雜度較高。升級到 3.3 企業版后，TDengine TSDB 內置的 taosX 工具可直接從 OPC UA server 采集數據。后續我們計劃將各 PLC 數據統一匯聚至 OPC UA server，再通過 taos-explorer Web 管理頁(ye)面配置(zhi) taosX 的采(cai)集任務，實現零(ling)代碼采(cai)集，從而大幅降低新(xin)增點(dian)位和后(hou)續維護的難(nan)度。

關于大理卷煙廠

大(da)理卷(juan)(juan)煙(yan)廠(chang)(chang)創建于(yu) 1950 年(nian)，牢(lao)固樹立“一個(ge)云(yun)南中煙(yan)”觀(guan)念，致力于(yu)打造(zao)質量(liang)更好、成(cheng)(cheng)本更優、安(an)全高效(xiao)(xiao)(xiao)、指(zhi)標(biao)領先的“質效(xiao)(xiao)(xiao)協(xie)同”工(gong)廠(chang)(chang)。近年(nian)來，工(gong)廠(chang)(chang)發(fa)展(zhan)穩中有進(jin)，整體態勢(shi)持續(xu)向好。2024 年(nian)，大(da)理卷(juan)(juan)煙(yan)廠(chang)(chang)圓滿完成(cheng)(cheng)卷(juan)(juan)煙(yan)生產和復烤加(jia)工(gong)任務，工(gong)業總產值(zhi)、稅利、產量(liang)和效(xiao)(xiao)(xiao)益均創歷(li)史新(xin)高。各項績效(xiao)(xiao)(xiao)指(zhi)標(biao)持續(xu)提升，其中 4 項卷(juan)(juan)煙(yan)工(gong)廠(chang)(chang)分類對標(biao)指(zhi)標(biao)位列(lie)行(xing)業標(biao)桿，“單箱耗煙(yan)葉量(liang)”首次(ci)進(jin)入行(xing)業前十，打葉復烤對標(biao)指(zhi)標(biao)完成(cheng)(cheng)率(lv)更是達到 100%，為高端(duan)品(pin)牌突破和行(xing)業領先奠定(ding)了(le)堅實基礎。

關于作者

陳定瑋，大理(li)卷(juan)煙廠信(xin)息科系統管理(li)員。主要負(fu)責工廠服務器、私有(you)云平臺(tai)、MES 系統運維，以及數據報(bao)表、數據看板、數據分析(xi)、圖像識(shi)別等(deng)業務的開發。