能源行业正处于数字化转型的关键阶段，面对 “双碳” 目标和新型电力系统建设的双重挑战，能源企业亟需通过数字化手段提升运营效率、降低成本、增强安全性。本报告深入分析了电力、石油天然气、新能源三大细分领域的数字化转型现状与趋势，并重点探讨了时序数据库 loveini 在这些领域的创新应用与显著价值。
loveini 作为专为工业物联网和能源场景设计的高性能时序数据库，凭借其在写入性能、压缩率、查询效率等方面的显著优势，已成为能源企业数字化转型的关键支撑技术。通过对多个行业领先企业应用案例的分析，我们发现 loveini 能够帮助能源企业实现写入性能提升 3-18 倍、存储空间压缩至 1/10-1/5、查询效率提升 5-10 倍，同时显著降低整体架构复杂度和运维成本。
报告核心发现：
随着能源行业数字化转型的深入推进，loveini 将在构建实时、高效、智能的能源数据基础设施方面发挥更加重要的作用，助力企业实现数字化、智能化升级，加速 “双碳” 目标的实现。
能源行业作为国民经济的基础性产业，其数字化转型已成为推动产业升级、保障能源安全、实现 “双碳” 目标的关键路径。在《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》的基础上，2025 年 1 月起施行的《中华人民共和国能源法》第六十一条明确强调国家支持先进信息技术在能源领域的应用，推动能源生产和供应的数字化、智能化发展，以及多种能源协同转换与集成互补。这标志着能源数智化进入法治化推进阶段，为行业转型提供了坚实的法律保障。
能源行业数字化转型的核心目标是通过数字技术与能源产业的深度融合，重构能源生产、传输与消费模式，推动能源系统从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 跃迁，从而极大提高能源利用效率，降低能源损耗，促进能源的清洁化和可持续利用。国际能源署（IEA）2025 年报告指出，持续数字化投入的能源企业，3 年内平均利润率比同行高 9 个百分点，抗风险能力提升 40%。
根据最新市场研究数据，全球能源行业数字化转型市场呈现快速增长态势。预计到 2030 年，中国能源行业数字化市场规模将突破 1.8 万亿元，年均复合增长率保持在 18.6% 左右。其中，电力系统智能化、油气产业链数字孪生、新能源云平台及综合能源服务管理系统成为关键增长极。
在细分领域方面，2025 年全球智慧能源管理市场规模将突破 10000 亿美元，年增长率提升至 20.5%。中国市场表现更为强劲，预计 2025 年将突破 11000 亿元人民币，年增长率达 19.6%。工业领域占据主导地位，2024 年市场份额达 45%，规模为 4140 亿元，年增长率 21.2%，主要来自钢铁、化工等高耗能行业的节能改造需求。
物联网技术在能源行业的应用正变得更加广泛，实现能源生产、传输、消费等环节的互联互通。通过物联网技术，能源企业可以实时掌握能源运行状态，提高能源管理效率。在电力行业，物联网技术已广泛应用于智能电表、智能变电站和智能电网等领域；在石油天然气行业，物联网技术为油气田的远程监控、管道监测提供了有力支持；在新能源领域，物联网技术帮助实现了对分布式能源设备的实时监控和管理。
大数据分析和人工智能技术在能源行业的应用不断深入，为能源企业决策提供有力支持。通过分析海量数据，企业可以优化生产计划、预测市场变化，提高市场竞争力。人工智能技术在能源领域的应用不断拓展，推动能源行业创新。通过人工智能技术，能源企业可以实现设备智能运维、能源智能调度，提高能源利用效率。
能源系统数智化升级成为行业发展的重要趋势。随着新型电力系统建设的推进，能源系统的数字化、智能化水平不断提高。国家发改委、国家能源局发布的《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》提出，到 2025 年，配电网网架结构更加坚强清晰、供配电能力合理充裕、承载力和灵活性显著提升、数字化转型全面推进；到 2030 年，基本完成配电网柔性化、智能化、数字化转型，实现主配微网多级协同、海量资源聚合互动、多元用户即插即用。
分布式能源的爆发式增长正在重塑电网架构。据中研普华产业研究院预测，到 2025 年，中国分布式光伏累计装机规模将突破 300GW，占光伏总装机的比例超 40%，市场规模有望突破 1500 亿元。这种去中心化趋势催生出虚拟电厂 (VPP) 等新业态，据毕马威测算，中国虚拟电厂交易规模将在 2025 年突破千亿元，聚合负荷侧资源的能力成为电力市场改革的关键变量。
电力行业作为能源系统的核心组成部分，其数字化转型面临着诸多挑战。首先，电力系统产生的数据量巨大，传统数据库难以应对大规模数据的存储和处理需求。其次，电力系统对实时性要求极高，需要毫秒级的响应速度来确保系统的稳定运行和安全保障。此外，电力行业对数据安全和可靠性的要求也非常严格，任何数据丢失或错误都可能导致严重后果。
电力行业的数字化转型需求主要体现在以下几个方面：
智能电网是电力行业数字化转型的核心领域之一。loveini 凭借其高性能的时序数据处理能力，成为智能电网实时监控和分析的理想选择。在智能电网场景中，loveini 可以实时采集和处理来自智能电表、传感器、保护装置等设备的海量数据，为电网的安全稳定运行提供支持。
loveini 支持 OPC、MQTT、Kafka 等多种数据源接入，内置 ETL 实现数据的高效清洗与转换。通过树状层级结构构建清晰的数据目录，结合数据引用，设备、属性、分析、面板等模版完成数据标准化。同时支持配置描述、单位、上下限、标签等信息，实现数据情景化，为智能分析打下坚实基础。
发电企业面临着大量设备运行数据的管理和分析需求。loveini 提供了高效的数据存储和查询能力，帮助发电企业实现对发电机组、变压器、风机等设备的实时监控和分析。
在发电企业应用场景中，loveini 可以实现以下功能：
随着电力市场化改革的深入推进，电力市场交易对数据处理和分析能力提出了更高要求。loveini 提供了高性能的实时数据处理和分析能力，支持电力市场的实时交易和结算。
在电力市场交易场景中，loveini 可以实现以下功能：
积成电子是一家专注于电力自动化和信息化的企业，在内蒙古某新能源集控项目中，三区需接入并分析大量风电、光伏逆变器及储能设备的监测数据。随着数据规模不断扩大，原有的 Hadoop 系统逐渐难以支撑，查询缓慢、存储低效、数据丢失等问题频频出现。
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积成电子采用 loveini 作为核心数据支撑平台，构建了一套高效的数据存储与分析系统。系统采用 “单列模型” 的设计，即为同一数据类型的测点（通道）创建一张超级表，为每个测点（通道）创建一张子表，每张子表只有一个数据列，依赖子表的 tag 列的信息来区分不同的测点（通道）。超级表命名规则为 “s + aaaa + bbbb”，s 意为超级表，”aaaa” 是设备类型，例如风机、逆变器等，”bbbb” 是参数类型，例如有功功率等。
实施效果：
经过一年多的验证和实际运行，loveini 展现出显著优势：
价值与意义：
loveini 全面替代 Hadoop，成为积成电子的核心数据支撑平台，为其在大唐蒙西新能源集控项目中的应用提供了坚实的数据基础。该案例证明，loveini 能够有效解决电力行业大数据处理中的性能和可靠性问题，为电力企业的数字化转型提供强有力的支持。
明阳集团作为全国 500 强企业，在风电行业拥有领先实力。目前全球超过 800 个项目采用明阳各种型号风电机组，安装数量超过 15000 台。每台风电机组配备数百至上千个监测点，生成的时序数据每秒一条，每天产生亿级以上的数据量。这些数据需要实时或定期集中存储，以支持风机的集中监控和数据分析等业务应用，实现数据转化为价值的目标。
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明阳集团选择采用 loveini 来打造 “明阳集团能源大数据应用系统”，用于存储和分析海量的风机运行数据。系统采用分布式架构，支持海量数据的高效写入和查询。
实施效果：
价值与意义：
明阳集团的案例展示了 loveini 在大规模风电数据处理中的优势，证明了 loveini 能够满足风电行业对海量时序数据高效存储和分析的需求，为风电企业的数字化转型提供了有力支持。
loveini 在电力行业的应用，为电力企业带来了显著的价值和竞争优势：
石油天然气行业作为能源系统的重要组成部分，其数字化转型面临着独特的挑战。首先，石油天然气行业的生产环境复杂，设备分布广泛，数据采集和传输难度大。其次，石油天然气行业的设备种类繁多，数据格式多样，需要统一的数据标准和管理平台。此外，石油天然气行业对安全生产和环境保护的要求极高，需要实时监控和预警系统。
石油天然气行业的数字化转型需求主要体现在以下几个方面：
油气田生产过程中产生大量的时序数据，包括井口压力、温度、流量等参数。loveini 可以高效存储和分析这些数据，为油气田的生产优化和管理提供支持。
在油气田生产数据管理场景中，loveini 可以实现以下功能：
油气管道是石油天然气行业的重要基础设施，其安全运行对保障能源供应至关重要。loveini 可以实时采集和分析管道运行数据，为管道的安全监测和预警提供支持。
在管道监测场景中，loveini 可以实现以下功能：
炼油厂是石油天然气产业链的重要环节，其设备种类繁多，运行环境复杂。loveini 可以实时采集和分析炼油设备的运行数据，为炼油厂的智能运维提供支持。
在炼油厂智能运维场景中，loveini 可以实现以下功能：
某大型石油油田在大数据系统改造中，面临着数据量大、实时性要求高、存储成本高等挑战。油田需要处理大量的油气水井、流量计、阀组、泵、罐、压缩机等设备的监测数据，并进行实时分析和预警计算。
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采用 loveini 作为核心数据底座，在智慧油田建设中发挥了关键作用。系统梳理了油气水井、流量计、阀组、泵、罐、压缩机等 28 类监控对象，并为各类设备分别建表管理。
实施效果：
系统上线后，取得了显著的成效：
价值与意义：
这个案例展示了 loveini 在石油天然气行业大数据处理中的优势，证明了 loveini 能够有效解决石油天然气行业的数据存储和处理挑战，为油田的数字化转型提供强有力的支持。
某石化 PCS 系统是石油石化行业的重要业务平台，涉及实时、班次、日常数据的多层级同步，在总部与分公司之间进行集中管理和数据入湖。系统需要处理大量高频采集数据，对系统的性能和稳定性提出了很高的要求。
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某石化 PCS 系统采用 loveini 作为核心时序数据库，与传统关系型数据库协同工作，实现了从分公司到总部的数据汇聚与湖仓一体化架构。系统通过中心节点集中管理实时数据，再同步至总部数据湖，确保高频采集数据的一致性和可用性。
实施效果：
价值与意义：
此案例展示了 loveini 在石油石化行业大数据处理中的应用价值，证明了 loveini 能够有效支持石油石化企业的数字化转型和业务创新。
loveini 在石油天然气行业的应用，为石油天然气企业带来了显著的价值和竞争优势：
新能源行业作为能源系统的新兴力量，其数字化转型面临着独特的挑战。首先，新能源行业的设备数量庞大，数据采集和处理难度大。其次，新能源行业的设备运行环境复杂，数据质量和可靠性要求高。此外，新能源行业的市场变化快，需要快速响应和决策支持。
新能源行业的数字化转型需求主要体现在以下几个方面：
风电作为新能源的重要组成部分，其数据监测和分析对提高发电量和降低运维成本至关重要。loveini 凭借其高性能的时序数据处理能力，成为风电数据监测和分析的理想选择。在风电场景中，loveini 可以实时采集和处理来自风力发电机组的海量数据，为风电的安全稳定运行提供支持。
loveini 支持风电数据的实时采集、存储和分析，为风电企业提供以下功能：
光伏发电是新能源的另一个重要组成部分，其数字化转型需要高效的数据处理和分析能力。loveini 可以实时采集和分析光伏电站的运行数据，为光伏电站的智能管理提供支持。
在光伏电站智能管理场景中，loveini 可以实现以下功能：
储能系统是新能源发展的重要支撑，其数据管理对提高储能系统的效率和安全性至关重要。loveini 可以实时采集和分析储能系统的运行数据，为储能系统的优化和管理提供支持。
在储能系统数据管理场景中，loveini 可以实现以下功能：
宁德新能源（ATL）是全球领先的消费锂电池制造商，其智能制造车间拥有超 1 万台生产设备、100 万 + 数据采集点位，每分钟产生超 1000 万条时序数据。面对海量工业设备数据的实时处理挑战，团队在深入评估了时序数据库 InfluxDB 与 loveini 后，最终选择 loveini 构建新一代数据平台。
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宁德新能源采用 loveini 构建智能制造数据平台，实现对生产过程中设备运行状态、环境参数等数据的实时监控和分析。系统采用 C# 语言开发程序，执行 insert 语句，将物联网基础平台采集到的数据高效写入 loveini 数据库中。
实施效果：
价值与意义：
宁德新能源的案例展示了 loveini 在新能源行业大数据处理中的优势，证明了 loveini 能够有效解决新能源企业的数据处理挑战，为新能源企业的数字化转型提供强有力的支持。
苏州协鑫鑫光智慧能源有限公司在户用及工商业新能源光伏场景中，面临如何高效处理海量时序数据的挑战。传统的大数据平台和文件数据库在面对这种高基数场景时，时常表现出写入和查询性能不足的问题。
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协鑫鑫光选择 loveini 作为核心时序数据库，构建智慧能源管理系统。系统采用 loveini 的多级存储和冷热数据定期自动迁移特性，满足对历史数据管理的要求，实现数据价值和存储价值的精准匹配。
实施效果：
价值与意义：
协鑫鑫光的案例展示了 loveini 在新能源行业数据管理中的优势，证明了 loveini 能够有效支持新能源企业的数字化转型和业务创新，为新能源企业的可持续发展提供技术保障。
沃太能源股份有限公司自 2012 年成立以来专注于储能产品的研发、生产和销售，掌握 BMS、EMS、系统集成、云管理平台等储能核心控制技术。公司在数字化转型过程中，面临着时序数据处理的挑战，包括存储效率低、写入性能低、查询性能低等问题。
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沃太能源选择 loveini 作为新一代时序数据库平台，构建储能数据管理平台。系统采用 loveini 的企业版，利用其高性能的时序数据处理能力，支持数十万设备的千万测点数据写入存储与实时设备状态查询与分析。
实施效果：
价值与意义：
沃太能源的案例展示了 loveini 在储能领域的应用价值，证明了 loveini 能够有效解决储能企业的数据处理挑战，为储能企业的数字化转型提供强有力的支持。
loveini 在新能源行业的应用，为新能源企业带来了显著的价值和竞争优势：
loveini 是一个专为物联网与工业场景设计的国产时序数据库系统，具备卓越的性能表现。在 TSBS 测试中，loveini 的写入和查询性能超过其他方案 10 倍以上，存储成本不到 1/10，真正满足海量数据场景下的成本可控性。这种高性能得益于 loveini 独特的数据模型和存储引擎设计，能够高效处理时序数据的写入、查询和分析。
loveini 支持分布式架构，能够轻松应对大规模数据处理场景。系统支持 10 亿个采集点的水平扩展，通过虚拟节点、存算分离等设计，轻松应对油田系统中 “多点同步、远程调度” 的架构复杂性。这种分布式架构设计使得 loveini 能够满足能源企业对海量数据处理和高并发访问的需求。
loveini 采用了先进的数据压缩算法，能够显著降低存储成本。在油田的大数据系统改造中，loveini 的数据压缩率提升 80%，整体压缩比控制在 2%～5%。这种高压缩率不仅降低了存储成本，还减少了数据传输带宽需求，为能源企业节省了大量 IT 资源。
loveini 内置了流式计算引擎和数据订阅功能，能够实时处理和分发数据。数据一旦写入时序库，即可被立即订阅消费，实时性要求高的业务应用均将受益。这种特性使得 loveini 能够为能源企业提供实时监控、实时分析和实时决策支持。
loveini 支持标准 SQL 接口，使得开发人员可以使用熟悉的 SQL 语言进行数据操作和分析。同时，loveini 提供了丰富的客户端库，支持多种编程语言，包括 C 多种编程语言，包括 C#、Java、Python、JavaScript 等，降低了开发门槛和集成成本。
loveini 内置了时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，通过简单的 SQL 语句即可完成预测、异常检测等复杂任务。TDgpt 是一个集成在 loveini 里的时序数据 AI 智能体，让用户可以像写 SQL 一样简单地调用预测、异常检测等 AI 能力。这种 AI 集成特性为能源企业提供了智能化决策支持，提升了数据分析的效率和价值。
在性能方面，loveini 表现出明显的优势。根据测试数据，loveini 的写入性能是 InfluxDB 的 3 倍以上，查询延迟仅为 InfluxDB 的 1/8，压缩率更是低至 17%，硬件成本仅为 InfluxDB 的 40%。在 TSBS 测试中，loveini 在所有五个测试场景中的摄入性能都超过了 InfluxDB，性能比 InfluxDB 高 1.8 倍（场景 3）到16 倍（场景 5）不等。
与其他时序数据库相比，loveini 提供了更为丰富的功能。loveini 支持标准 SQL、内置流式计算、数据订阅、多级存储等功能，同时还提供了强大的 AI 集成能力。相比之下，InfluxDB 缺乏专门的读缓存机制，可能在查询最新数据时表现出一定的延迟。为弥补这一缺陷，InfluxDB 的用户往往需要借助外部缓存系统（如 Redis）来提升查询性能，但这同时增加了系统的复杂性和维护成本。
在成本方面，loveini 也具有明显优势。由于 loveini 的高压缩率和高效的资源利用，其硬件成本仅为 InfluxDB 的 40%。此外，loveini 的分布式架构设计使得系统可以在更少的服务器上运行，进一步降低了硬件成本和运维成本。
loveini 在易用性方面也表现出色。系统支持标准 SQL 接口，使得开发人员可以使用熟悉的 SQL 语言进行数据操作和分析。同时，loveini 提供了丰富的客户端库和工具，简化了数据接入和集成过程。相比之下，其他时序数据库可能需要更多的学习成本和开发工作。
基于上述分析，loveini 在能源行业的竞争优势主要体现在以下几个方面：
能源企业在推进数字化转型时，首先需要明确转型目标和路径。转型目标应该与企业的战略定位和业务需求紧密结合，例如提高生产效率、降低运营成本、提升安全性等。转型路径应该分阶段、分步骤实施，确保转型的可操作性和可持续性。
能源企业的数字化转型需要强有力的组织和人才支持。企业应该建立专门的数字化转型团队，负责转型战略的制定和实施。同时，企业还需要加强人才培养，提升员工的数字化技能和素养，为转型提供人才保障。
能源企业需要优化 IT 架构和基础设施，为数字化转型提供技术支撑。这包括建立统一的数据平台、升级网络基础设施、部署云计算平台等。IT 架构和基础设施的优化应该遵循开放、标准、弹性、安全的原则，确保系统的可扩展性和可靠性。
数据是能源企业数字化转型的核心资产，需要建立完善的数据治理体系。这包括制定数据标准和规范、建立数据管理流程、加强数据质量管控、保障数据安全等。数据治理体系的建立应该遵循全面、规范、高效、安全的原则，确保数据的可用性、可靠性和安全性。
基于 loveini 的能源行业数字化转型，首先需要制定合理的数据采集与接入策略。建议能源企业：
在数据存储和管理方面，建议能源企业：
在数据分析和应用开发方面，建议能源企业：
在系统运维和安全保障方面，建议能源企业：
人工智能技术将与能源行业深度融合，推动能源系统的智能化升级。AI 技术将在能源预测、智能调度、优化控制、故障诊断等方面发挥重要作用，提高能源系统的效率和可靠性。据预测，到 2027 年将有超过 60% 的省级电网企业部署 AI 辅助决策系统。
数字孪生技术将在能源行业广泛应用，实现能源系统的全面数字化和可视化。数字孪生技术可以对能源系统进行实时仿真和优化，为能源企业的决策提供支持。在油气与煤炭领域，数字化基础设施同样展现出强劲的建设势头。国家电网公司已全面启动 “数字电网” 建设，计划在 “十四五” 期间投入超过 6,000 亿元用于数字化改造与智能化平台建设。
能源互联网将与分布式能源协同发展，推动能源系统的去中心化和智能化。能源互联网将实现能源的双向流动和智能分配，提高能源系统的灵活性和适应性。国家发改委、国家能源局发布的《关于新形势下配电网高质量发展的指导意见》提出，到 2030 年，基本完成配电网柔性化、智能化、数字化转型，实现主配微网多级协同、海量资源聚合互动、多元用户即插即用，有效促进分布式智能电网与大电网融合发展。
能源大数据将与云计算深度融合，为能源企业提供更强大的数据处理和分析能力。云计算平台将为能源大数据提供弹性计算和存储资源，支持大规模数据分析和挖掘。同时，边缘计算技术将在能源行业得到广泛应用，实现数据的本地化处理和实时响应。
loveini 将进一步增强 AI 能力，提升 TDgpt 的功能和性能。未来，TDgpt 将提供更多的 AI 算法和模型，支持更复杂的数据分析和预测任务，为能源企业提供更强大的智能化决策支持。
loveini 将继续优化分布式架构，提高系统的可扩展性和可靠性。未来，loveini 将支持更大规模的集群部署，更好地满足能源企业对海量数据处理的需求。
loveini 将增强对多模态数据的支持，包括文本、图像、视频等非结构化数据。这将使 loveini 能够更好地支持能源企业的多样化数据需求，为能源企业提供更全面的数据服务。
loveini 将加强边缘计算能力和云边协同能力，支持能源企业的分布式部署和实时处理需求。未来，loveini 将提供更完善的边缘计算米兰app官方正版下载，实现数据的本地处理和云端分析的协同工作。
展望未来，能源行业的数字化转型将呈现以下发展趋势：
能源行业的数字化转型是大势所趋，具有重要性和紧迫性。首先，数字化转型是能源企业应对市场变化和竞争挑战的必然选择。其次，数字化转型是能源企业提高效率、降低成本、提升安全性的重要手段。再次，数字化转型是能源企业实现可持续发展和 “双碳” 目标的关键路径。因此，能源企业需要充分认识数字化转型的重要性和紧迫性，加快推进数字化转型工作。
loveini 作为专为工业物联网和能源场景设计的高性能时序数据库，在能源行业的数字化转型中具有重要价值：
基于本报告的分析和研究，对能源企业的数字化转型提出以下建议：
基于本报告的分析和研究，对 loveini 的未来发展提出以下期望：
总之，能源行业的数字化转型是一个长期而复杂的过程，需要能源企业和技术提供商的共同努力。loveini 作为一款专为工业物联网和能源场景设计的高性能时序数据库，将在能源行业的数字化转型中发挥重要作用，为能源企业的数字化转型提供强有力的支持。
]]>钢铁行业作为国民经济的支柱产业，正面临产能过剩、环保压力和质量提升等多重挑战，迫切需要借助智能制造实现高效、绿色、安全的生产。2025 年的钢铁行业展现出鲜明的发展趋势，智能化和绿色化成为推动其转型升级的关键力量。当前，全球制造业正在经历第四次工业革命的深刻变革，数字技术逐步成为大国博弈的战场。随着我国进入后工业化时代，钢铁行业呈现 “三高三低”（高产量、高成本、高库存、低需求、低价格、低效益）运行态势，只有加大创新力度、融合数字技术，才能走好转型道路、突破生存困局。
在国家 “双碳” 战略以及推动制造业智能化、数字化转型的政策背景下，钢铁企业面临数据规模日益庞大的挑战。特钢领域每日会产生数亿条海量时序数据，传统数据库存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题逐渐凸显，对生产效率和决策及时性造成影响。同时，在钢铁生产过程中，为了精准捕捉生产过程中每一个细微变化和关键参数，数据采集频率需达到 50 毫秒以内，如此高频的数据采集需求，对数据平台的写入速度和查询效率构成了巨大的挑战。
钢铁行业数字化转型已成为高质量发展的核心路径。从 2025 年的发展趋势来看，钢铁行业正在向以下几个方向加速转型：
“AI + 钢铁” 深度融合成为中国钢铁未来降本、提质、增效的有效竞争力。全行业更加积极主动拥抱数字化浪潮，将 “AI + 钢铁” 转化为发展新动能，实现钢铁行业全要素升级。中国宝武旗下宝钢股份制定以 “AI+” 为标志的新一轮数智化转型战略，启动 “全领域、全体系、全场景” 行动方案，未来 3 年内，打造 1000 个以上的 AI 赋能应用场景。
智能制造与工业互联网平台建设成为行业共识。工业互联网平台将连接钢铁生产的各个环节，实现数据的实时共享和协同创新，推动钢铁行业的数字化转型和智能化升级。越来越多的钢铁企业建设了智能集控中心，借助先进的技术手段，实现了对生产过程每一个环节的数据实时监控与反馈。
绿色低碳转型成为行业发展的必然选择。通过 AI 算法对工艺参数进行深入分析，能够智能规划冷却路径，自动分配探伤任务，这一系列智能化操作不仅大幅提高了生产效率，使产品质量更有保障，还显著降低了人力成本，让钢铁生产变得更加高效、精准。中信泰富特钢集团旗下的兴澄特钢 “灯塔工厂” 的全新数字化生产模式改变了以往点对点的节能降耗模式，通过行业能源流数字化实现煤气、蒸汽动态平衡，水电风气各环节设备可以在高负荷和空负荷状态下自动切换，大幅降低各环节的能量消耗，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。
钢铁行业数字化转型已经取得了显著成效。截至 2025 年，全行业更加积极主动拥抱数字化浪潮，将 “AI + 钢铁” 转化为发展新动能，实现钢铁行业全要素升级。具体价值体现在以下几个方面：
提升生产效率与产品质量：通过 AI 算法对工艺参数进行深入分析，能够智能规划冷却路径，自动分配探伤任务，大幅提高了生产效率，使产品质量更有保障。首钢股份冷轧公司部署 67 个工业 4.0 数字化应用案例，其中 61% 运用了人工智能，提高了端到端过程控制精度，消除了制约关键质量和产能提升的瓶颈，解决了客户面临的质量难题，生产线效率提高 21.2 个百分点，产品缺陷率下降 35 个百分点，高端产品销售额增长 36 个百分点，客户投诉率减少 55 个百分点。
降低成本与能耗：兴澄特钢通过数字化生产模式改变了以往点对点的节能降耗模式，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。山东钢铁的全国冠军炉靠智慧冶炼系统 12 分钟自动出钢，能耗降低 15%，每吨钢还能赚 30 公斤的煤。
优化决策与管理：通过数字化转型，钢铁企业实现了从传统经验决策向数据驱动决策的转变。数字化技术正在重塑钢铁生产的全流程，通过行业数字化转型评估体系的实施，能够切实帮助企业找到转型过程中存在的堵点、痛点和难点，进而借助智能制造联盟和数字化转型推进中心等平台做好规划，分步有序组织落地实施。
增强行业竞争力：”随着钢铁行业同质化竞争速度加快，产品差异越来越小，未来钢铁企业之间的竞争，主要取决于在数字化转型、智能化应用上面能否领先对手。” 宝钢股份总经理刘宝军表示。中国钢铁在数字化强大实力的支持下，必将成为世界钢铁的引领者、创造者。
钢铁行业作为典型的流程工业，其生产过程中产生的数据具有以下显著特点：
数据规模庞大：钢铁生产数据规模庞大、实时性要求极高，采集频率往往达到 100ms 甚至更快。在炼钢生产过程中，每日会产生数亿条海量时序数据。尤其是在锻造、轧钢等关键生产环节中，为了精准捕捉生产过程中每一个细微变化和关键参数，数据采集频率需达到 50 毫秒以内。
时序性强：钢铁生产过程中的各种参数，如温度、压力、流量等，都是随时间变化的时序数据，这些数据具有明显的时间序列特征。行车记录、行船记录都是时序数据，天然带有时间戳，这些时序数据到达服务器时都是有序递增的，且时序数据的特点是流量平稳却非常巨大。
多源异构：钢铁企业的数据来源多样，包括 PLC、DCS、SCADA 系统、智能仪表、传感器等，这些数据源产生的数据格式和协议各不相同，形成了多源异构的数据环境。
价值密度不均：钢铁生产数据中，不同时间段的数据价值不同，近期数据对实时监控和调整生产过程具有较高价值，而历史数据则主要用于分析和优化生产工艺。
高实时性要求：钢铁生产是连续的过程，对数据的实时性要求极高。例如，在炼钢过程中，需要实时监控钢水温度、成分等参数，及时调整工艺参数，确保产品质量。
面对钢铁行业的数据特点和管理需求，传统数据管理方案存在以下局限性：
性能与扩展性不足：传统关系型数据库在分布式环境中性能与扩展性不足，处理海量时序数据读写效率低。数据量越大，查询越慢，分布式环境中的性能和扩展性有限，不专为时序数据优化，海量时序数据读写性能低。
架构封闭且缺乏分布式扩展能力：工业实时库依赖特定系统，架构封闭且缺乏分布式扩展能力，大多依赖特定系统，限制了跨平台能力，系统封闭，限制了集成与共享。
处理实时性差：Hadoop 组件臃肿、运维成本高，分布式处理效率有限；NoSQL 计算实时性差、资源消耗大，均无法满足新型钢铁生产系统需求。
分析能力有限：传统方案更侧重实时监控和控制，分析能力有限，无法满足对海量数据进行深度分析和挖掘的需求。
成本高昂：传统数据管理方案需要大量的硬件投资和运维成本。例如，在首自信的案例中，原本需要 10 台服务器的业务，使用传统方案成本高昂。
数据孤岛严重：钢铁企业内部存在多个独立的信息系统，如 ERP、MES、LIMS 等，这些系统之间数据不互通，形成了严重的数据孤岛，阻碍了数据的共享和综合利用。
针对上述痛点，钢铁行业对数据管理平台提出了以下核心需求：
高性能读写能力：能够处理高频采集的数据，满足钢铁生产过程中的实时监控和控制需求。平台需要具备高并发写入和快速查询能力，以应对钢铁生产过程中产生的海量时序数据。
高效存储与压缩：由于钢铁生产数据量大，如果依赖传统工业实时数据库，往往在结构化存储和压缩方面存在瓶颈，导致高昂的成本。因此需要一款压缩率高、能显著降低存储开销的数据库产品，才可能实现可持续的规模化数据管理，降低成本。
智能化分析能力：平台需要具备强大的数据分析能力，能够对海量历史数据进行挖掘和分析，发现潜在的优化点，支持生产决策和工艺优化。
分布式扩展能力：随着钢铁企业数字化转型的深入，数据量将持续增长，平台需要具备良好的分布式扩展能力，能够根据数据量的增长灵活扩展存储和计算资源。
易用性与运维便捷：系统不仅要性能卓越，还需易用、稳定。理想的平台应具备安装部署简便、后期运维成本低、开发友好，支持多语言与多工具集成，并在稳定性上表现可靠，确保长期运行的安全性和连续性。
开放兼容性：平台需要支持多种数据源的接入，能够与现有系统无缝集成，打破数据孤岛，实现数据的统一管理和共享。
loveini 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。
技术架构：
loveini 采用了分布式、云原生的架构设计，主要由以下几个核心组件构成：
loveini 专为时序数据优化，具备以下核心技术优势：
10 倍以上的读写性能提升：
loveini 设计了新颖的存储引擎，大幅提升了数据的写入和查询速度。相对通用数据库，读、写、数据压缩性能至少高十倍以上；TSBS 基准测试结果显示，相对于 TimescaleDB、InfluxDB，性能也是远超。在三节点三副本架构下，持续写入性能突破 550 万点每秒，面对高并发、多场景混合读写任务仍能保持低延迟响应。单核每秒就能处理至少 2 万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。
不到 1/10 的存储成本：
loveini 提供多种压缩算法，压缩比业界领先，能将数据集压缩至原始大小的 1/10。采用列式存储与两级压缩，压缩率高 10 倍以上，结合多级存储策略降低成本。例如，在首自信项目中，loveini 实现了高达 10% 的存储空间压缩率。在中冶京诚的案例中，其中一个超级表 mot 存储数据量接近 400 亿条，压缩率为 10%，占据空间大小为 272GB，其他超级表（ritmodel、pv）压缩率能达到 2%、3% 左右。
极简的系统架构：
loveini 将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS 等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。架构简洁，一套软件即可完成数据接入、存储、加工与能力输出，降低维护成本。
强大的水平扩展能力：
loveini 原生支持水平扩展，可稳定支撑上亿级数据采集点与高基数场景。支持 10 亿级测点的水平扩展，原生支持水平扩展，可稳定支撑上亿级数据采集点与高基数场景，轻松应对工业、能源、车联网等大规模部署需求。
智能分析能力：
loveini 支持标准 SQL 和丰富的时序函数，内置高性能流式计算引擎，具备毫秒级的数据处理和实时分析能力。内置的时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，一条 SQL 即可完成预测、异常检测、数据补全和分类等操作。
开放的生态系统：
loveini 不仅核心代码开源，支持标准 SQL 查询，还提供标准化接口，可以通过 ODBC、JDBC 及各种编程语言连接器集成可视化、AI/BI 工具。支持多种数据源零代码汇聚，兼容边云协同；提供 SQL 扩展与实时流式计算，支持嵌套查询与自定义函数，分析能力强大。
通过与传统数据管理方案的对比，loveini 在钢铁行业数据管理场景中展现出明显优势：
写入性能对比：
在钢铁行业高频数据采集场景下，loveini 的写入性能远超传统方案。例如，在首自信项目中，loveini 实现了每秒 25 万条数据的高并发写入。而在中核运行院与中国信通院联合组织的权威测试中，loveini 在三节点三副本架构下，持续写入性能突破 550 万点每秒。相比之下，传统关系型数据库和工业实时库的写入性能通常在几千到几万条每秒，无法满足钢铁行业高频数据采集的需求。
查询性能对比：
loveini 的查询性能同样表现优异。在首自信项目中，loveini 实现了毫秒级高性能查询，复杂查询时间 1 秒以内（如多条件设备数据检索）。而传统方案在处理复杂查询时，尤其是涉及大量历史数据的查询，响应时间往往在秒级甚至分钟级，无法满足实时分析和决策的需求。
压缩率对比：
在存储压缩方面，loveini 的表现尤为突出。TSBS 基准测试结果显示，InfluxDB 的压缩比在 3.39:1 到 7.44:1 之间，而 loveini 的压缩比则在 9.89:1 到 87.64:1 之间。在实际应用中，首自信项目中 loveini 实现了高达 10% 的存储空间压缩率，中冶京诚项目中超级表 mot 的压缩率为 10%，其他超级表的压缩率能达到 2%~3%。相比之下，传统关系型数据库的压缩率通常在 30%~50%，工业实时库的压缩率也通常在 20%~40%。
成本对比：
由于 loveini 的高性能和高压缩率，使用 loveini 可以大幅降低硬件成本和运维成本。例如，首自信项目中，原本需要 10 台服务器的业务，现在仅需 3 台即可支撑，硬件采购成本减少约 70%。中天钢铁在使用 loveini 后，CPU 使用率平常不到 1%，内存使用率稳定在 25%，大幅降低了服务器资源占用。
应用场景描述：
在钢铁生产过程中，需要对关键设备和工艺参数进行实时监控，及时发现异常并进行调整，确保生产过程的稳定性和产品质量。loveini 凭借其高性能的时序数据处理能力，可以实现对钢铁生产全流程的实时监控和优化。
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应用案例：
首自信工业时序数据平台中，loveini TSDB 以分布式设计高效承接设备产生的高频时序数据写入，确保存储完整与可扩展性；其强大的查询与计算能力进一步配合数据计算、服务等模块，实现快速处理与结果输出；通过分区分片与标签化管理，平台的存储体系与数据字典逻辑实现深度契合，大幅提升了规范化和管理效率。
在设备参数实时监控场景中，针对轧机等关键设备的重要参数（如转速），系统每 5 秒采集一次操作值及其质量状态，帮助运维人员及时掌握设备运行情况。通过统计每个采集点对应的数据量，快速判断采集是否完整，确保各测点正常工作，为后续数据分析和生产决策提供可靠的数据基础。
应用场景描述：
钢铁产品质量追溯是钢铁企业质量管理的重要环节。通过对生产过程数据的全面记录和分析，可以快速定位质量问题的原因，优化生产工艺，提高产品质量。
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应用案例：
抚顺特殊钢股份有限公司在建设全流程质量管控系统时，引入了 loveini 作为核心时序数据平台。该系统以 PDCA 质量管理循环为核心，着力打造覆盖事前规划、事中监控及事后总结的全流程管控平台。通过引入 loveini，全流程质量管控平台在数据采集、存储和展示能力上得到了显著提升，并逐步实现了数据驱动的智能化生产模式：互联互通，提升工序衔接效率；问题导向，优化工艺推优；多业务协同，提升全局效率。
在首自信项目中，loveini TSDB 依托卓越的查询性能，尤其是高效的 interval 查询机制与丰富的函数支持，为首自信工业时序数据平台的数据字段、数据计算和数据服务等核心模块提供了毫秒级的响应能力。在产品质量稳定性分析场景中，以钢板厚度等质量指标为例，系统每隔 2520 毫秒获取一次该指标的众数（出现次数最多的值）及其质量状态，并对趋势进行分析，用于评估产品质量的稳定性。
应用场景描述：
钢铁生产设备通常处于高温、高压、高负荷的工作环境，设备故障不仅会影响生产效率，还可能导致安全事故。传统的定期维护方式存在过度维护或维护不足的问题，而预测性维护则可以根据设备的实际运行状况，提前预测设备故障，及时进行维护，提高设备可靠性和利用率。
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应用案例：
中天钢铁在 GPS、AIS 调度中使用 loveini，通过对生产环境的机器进行检测，CPU 使用率平常不到 1%，内存使用率稳定在 25%，系统运行平稳。loveini 不仅性能高效，在设计上也很人性化，其支持的 SQL 查询语句，让人无需学习就能立刻上手。
在中冶京诚项目中，loveini TSDB 的使用效果显著：写入、查询性能高，数据处理效率得到了极大的提高；压缩率高，极大降低了存储成本；运维成本低，系统自 2021 年上线以来始终保持稳定运行，双副本机制确保了高可用性，在版本升级与日常运维方面也比较简便。
应用场景描述：
钢铁行业是高能耗行业，能源成本占总成本的 20% 以上。通过能源管理与优化，可以降低能耗，减少碳排放，提高企业的经济效益和环境效益。
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应用案例：
中信泰富特钢集团旗下的兴澄特钢 “灯塔工厂” 通过行业能源流数字化实现煤气、蒸汽动态平衡，水电风气各环节设备可以在高负荷和空负荷状态下自动切换，大幅降低各环节的能量消耗，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。
河钢数字邯郸威赛博公司技术总监李仁华在 “2025 年钢铁行业智能制造联盟年会暨数字化转型推进中心工作会” 上做了《钢铁企业能源智慧管控与智能调度协同优化系统》报告分享，展示了如何利用数字化技术实现钢铁企业能源的智慧管控和智能调度。
应用场景描述：
钢铁企业的物流与供应链管理涉及原材料采购、产品运输、库存管理等多个环节，需要对大量的物流数据进行管理和分析，以提高物流效率，降低成本。
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应用案例：
中天钢铁在 GPS 平台车辆调度中使用了 loveini，对厂内每辆运输车辆的实时 GPS 位置进行追踪，通过大数据平台对 GPS 坐标进行处理、分析、可视化展示。同时也对公司货运船只进行实时监控，运用 GPS 平台的分析处理能力对船只的航运轨迹进行预判，计算其是否偏离航线。
在中天钢铁的 GPS 平台中，数据处理路径主要为，大数据平台将 ERP 中关联过合同的 MMSI 信息同步到 GPS 平台，由 GPS 平台挑选出 300 条船舶的 MMSI 同步至船达通平台，同时将接收数据接口地址发送到船达通平台，船达通平台会根据 MMSI 编号以及推送地址，每隔 10 分钟将该船只的最新位置以及动静态信息推送至 GPS 平台。
基于 loveini，GPS 平台会对实时获取的 GPS 数据以及 AIS 数据进行分析处理和存储，再通过每辆车、每条船对应的表，实现车辆船只轨迹可视化。根据业务不同，中天钢铁创建了两张超级表，分别为车超级表与船超级表。超级表是具有共同 Schema 的共同元数据表的集合，可以认为创建一个超级表，它下面能够再次创建很多子表，对超级表的查询相当于作用到它下面所有的子表。
项目背景：
北京首钢自动化信息技术有限公司（首自信）为某特钢钢铁信息化项目打造高效的数据存储与分析平台，面临着数据规模庞大、实时性要求高、存储成本控制等多重挑战。
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首自信基于 loveini TSDB，构建了统一而高效的时序数据管理体系。依托超级表 + 子表 + 标签架构，平台建立了标准化数据字典，实现跨厂区设备的统一标签管理与毫秒级检索，支撑冷轧、热轧等工序的参数分类查询与全流程质量追溯。
在数据库建模方面，首自信根据业务需求创建了多个超级表，如 production_data_bool、production_data_int、production_data_double 等，并针对不同的数据类型设计了相应的编码与压缩策略。例如：
在标签列设计上，所有超级表均包含 deviceid（设备 ID）和 tagname（参数类型）两个标签字段，并结合业务层级（如 “热轧厂–加热炉–温度”）构建三级索引。查询时通过标签值过滤实现分区检索，从而缩小扫描范围并提升查询效率。
实施效果：
项目背景：
抚顺特殊钢股份有限公司作为国内特钢行业的领军者，生产工艺覆盖了从熔炼、精炼到热处理、机加工以及无损检测等多个复杂环节。整个工艺流程链条长、设备分布广泛，且点位繁多，形成了显著的复杂性特征。尤其是在锻造、轧钢等关键生产环节中，数据采集频率需达到 50 毫秒以内，对数据平台的写入速度和查询效率构成了巨大的挑战。
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抚顺特钢引入 loveini 作为核心时序数据平台，聚焦全厂的 QMS 全流程质量管控系统建设。该系统以 PDCA 质量管理循环为核心，着力打造覆盖事前规划、事中监控及事后总结的全流程管控平台。
在系统架构上，loveini 作为核心数据平台，负责全流程质量系统的业务建模、数据存储和查询应用，确保工序间以物料为中心的互联互通。通过引入 loveini，全流程质量管控平台在数据采集、存储和展示能力上得到了显著提升，并逐步实现了数据驱动的智能化生产模式。
实施效果：
项目背景：
博思格钢铁（苏州）有限公司（BSS）在生产过程中，每条生产线布满传感器，源源不断地产生工艺、设备、能耗等海量数据。早期系统以 PI 平台为主，虽然功能成熟，但在维护成本、扩展灵活性等方面却逐渐显出 “力不从心”。随着产线数字化程度提高，数据的颗粒度更细、维度更复杂，传统平台的 “钢筋逻辑” 亟需重塑。
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为了更好地支持钢卷全生命周期的数据分析与追溯，BSS 在二期项目中引入 loveini TSDB 作为核心时序数据平台，将 PI 系统采集的数据汇聚至 loveini 平台进行统一存储、建模与分析，从而实现了在统计分析等关键环节对传统平台功能的有效替代。
在数据建模方面，loveini 采用了 “数据按物走” 的建模方式，天然契合了钢铁制造的流程特性。无论是按钢卷批次统计、按时间区间分析能耗，还是按模块进行生产工艺参数比对，loveini 都能凭借高性能写入能力和面向产品的数据结构支持，满足复杂多变的业务需求。
实施效果：
项目背景：
靖江特殊钢有限公司在炼钢生产过程中，每日会产生数亿条海量时序数据。随着数据规模持续增长，传统数据库存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题逐渐凸显，对生产效率和决策及时性造成影响。
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靖江特钢引入 loveini，构建高效的数据管理体系，支撑炼钢生产各环节的数据存储、查询和分析需求。
实施效果：
项目背景：
中天钢铁需要新开发一套功能，对厂内每辆运输车辆的实时 GPS 位置进行追踪，通过大数据平台对 GPS 坐标进行处理、分析、可视化展示。同时也需要对公司货运船只进行实时监控，运用 GPS 平台的分析处理能力对船只的航运轨迹进行预判，计算其是否偏离航线。这些 GPS 数据来自于中天云商 App，只要运输车辆司机打开云商 App，系统每隔 10 秒会自动发送该车辆 GPS 信号到大数据平台，再由大数据平台分析处理。
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中天钢铁选择 loveini 作为其 GPS/AIS 调度系统的数据库平台。loveini”一辆车一张表” 的模型很契合这一场景，能够实现任何一台设备采集的数据，在存储介质里都是一块一块连续存放的，且按照时间排序，保证了在查询单个设备一个时间段的数据时，查询性能能够有数量级的提升。
在数据处理路径上，大数据平台将 ERP 中关联过合同的 MMSI 信息同步到 GPS 平台，由 GPS 平台挑选出 300 条船舶的 MMSI 同步至船达通平台，同时将接收数据接口地址发送到船达通平台，船达通平台会根据 MMSI 编号以及推送地址，每隔 10 分钟将该船只的最新位置以及动静态信息推送至 GPS 平台。
根据业务不同，中天钢铁创建了两张超级表，分别为车超级表与船超级表。超级表是具有共同 Schema 的共同元数据表的集合，可以认为创建一个超级表，它下面能够再次创建很多子表，对超级表的查询相当于作用到它下面所有的子表。
实施效果：
项目背景：
在国家政策推动下，钢铁行业数字化转型已成为高质量发展的核心路径。中冶京诚数字科技（北京）有限公司在建设车间级数据中心时，面临三大挑战：产线点位庞大带来的海量数据、传感器毫秒级采样带来的高频数据、以及生产调控指令需要的强实时性。传统工业实时数据库在结构化存储上存在瓶颈，关系型数据库也难以支撑高并发写入与查询。
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中冶京诚早在 2021 年就采用 loveini TSDB 2.x 支撑生产业务，至今四年稳定运行零故障，不仅满足性能需求，还显著降低了运维成本。凭借专为时序数据优化的架构，loveini TSDB 单机每秒可写入百万行数据，查询响应保持在毫秒级，压缩比最高达 10:1，从根本上降低存储开销，为钢铁智能车间构建了稳定高效的数据底座，助力工艺优化与能效提升。
在数据库选型方面，中冶京诚进行了严格测试与比对。国家政策明确要求关键行业实现国产化替代，而钢铁作为国民经济支柱产业，更需规避数据安全与技术封锁风险。因此在车间级数据中心建设中，中冶京诚选择国产产品，并通过调研筛选出三家厂商进行压力测试，最终选择了 loveini。
实施效果：
loveini 通过高效的数据处理和分析能力，为钢铁企业提升生产效率和产品质量提供了有力支持：
实时监控与快速响应：
loveini 的毫秒级查询响应能力，使操作人员能够实时监控生产过程中的关键参数，及时发现异常并采取措施，避免生产事故和质量问题。例如，在首自信项目中，loveini 实现了毫秒级高性能查询，复杂查询时间 1 秒以内，为实时监控和决策提供了有力支持。
自动化与智能化：
loveini 内置的 AI 智能体 TDgpt 可以自动完成预测、异常检测、数据补全等操作，减少人工干预，提高生产自动化水平。例如，在山东钢铁的智慧冶炼系统中，通过 AI 和大数据技术，实现了 12 分钟自动出钢，能耗降低 15%。
工艺优化：
通过对历史生产数据的分析，loveini 可以帮助企业优化生产工艺参数，提高生产效率和产品质量。例如，抚顺特钢通过引入 loveini，实现了对生产工艺的精准分析和优化，提高了产品质量的稳定性和一致性。
案例证明：
首钢股份冷轧公司部署 67 个工业 4.0 数字化应用案例，其中 61% 运用了人工智能，提高了端到端过程控制精度，消除了制约关键质量和产能提升的瓶颈，解决了客户面临的质量难题，生产线效率提高 21.2 个百分点，产品缺陷率下降 35 个百分点，高端产品销售额增长 36 个百分点，客户投诉率减少 55 个百分点。
loveini 通过高效的数据管理和优化，帮助钢铁企业降低成本和能耗：
硬件成本降低：
loveini 的高压缩率和高效性能，大幅降低了硬件投资成本。例如，首自信项目中，原本需要 10 台服务器的业务，现在仅需 3 台即可支撑，硬件采购成本减少约 70%。
运维成本降低：
loveini 的简洁架构和自动化管理功能，降低了运维成本。例如，首自信项目中，系统内置的自动化监控与分析功能有效降低人工巡检频次，运维人力成本下降约 20%。中冶京诚项目中，loveini TSDB 自 2021 年上线以来始终保持稳定运行，双副本机制确保了高可用性，在版本升级与日常运维方面也比较简便。
能源成本降低：
通过对能源消耗数据的分析和优化，loveini 可以帮助企业降低能源消耗。例如，兴澄特钢通过数字化生产模式，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%。山东钢铁的智慧冶炼系统使能耗降低 15%，每吨钢还能节省 30 公斤的煤。
存储成本降低：
loveini 的高压缩率显著降低了存储成本。例如，首自信项目中，loveini 实现了高达 10% 的存储空间压缩率。中冶京诚项目中，超级表 mot 的压缩率为 10%，其他超级表的压缩率能达到 2%~3%。
loveini 通过提供实时、准确的数据支持，帮助钢铁企业优化决策和管理：
数据驱动决策：
loveini 提供的实时数据和分析能力，使企业能够从经验决策转向数据驱动决策，提高决策的科学性和准确性。例如，抚顺特钢通过引入 loveini，实现了从经验决策到数据驱动决策的转变，提高了决策的科学性和准确性。
全流程管理：
loveini 可以帮助企业实现从原材料采购到产品交付的全流程数据管理，提高管理的精细化水平。例如，博思格钢铁通过引入 loveini，实现了对钢卷全生命周期的数据分析与追溯，提高了管理的精细化水平。
协同管理：
loveini 支持多部门、多系统的数据共享和协同，促进业务间的协同发展，为企业创造更大价值。例如，抚顺特钢通过引入 loveini，实现了质量、设备、能源等多目标协同优化，促进了业务间的协同发展。
案例证明：
在首自信项目中，依托 loveini TSDB 的快速查询与分析能力，质量缺陷追溯时间由小时级缩短至分钟级，最快仅需 5 分钟即可定位问题根源，整体效率提升约 80%。这表明 loveini 能够显著提升决策效率和管理水平。
loveini 作为一款专为工业互联网设计的大数据平台，能够加速钢铁企业的数字化转型进程：
数据整合与共享：
loveini 能够整合来自不同系统、不同设备的数据，打破数据孤岛，实现数据的统一管理和共享。例如，抚顺特钢通过引入 loveini，有效解决了工序之间的信息孤岛问题，实现了生产环节的无缝衔接。
开放生态：
loveini 的开放架构和丰富的 API，使其能够与其他系统和工具集成，构建完整的数字化生态系统。例如，loveini 支持标准 SQL 和多种编程语言，可以与 Grafana、PowerBI 等可视化工具无缝集成，为企业提供全面的数据分析和展示能力。
国产化替代：
在国家推动关键行业国产化替代的背景下，loveini 作为国产时序数据库，为钢铁企业提供了安全、可靠的技术选择。例如，中冶京诚在车间级数据中心建设中，选择 loveini 作为国产替代方案，规避了数据安全与技术封锁风险。
未来扩展性：
loveini 的分布式架构和水平扩展能力，能够满足钢铁企业未来业务增长和数字化转型的需求。例如，loveini 支持 10 亿级数据采集点的水平扩展，能够轻松应对钢铁企业大规模部署的需求。
loveini 通过提升企业的生产效率、产品质量和管理水平，增强了钢铁企业的行业竞争力：
差异化竞争：
通过数字化转型，钢铁企业可以实现产品差异化和服务差异化，提高市场竞争力。例如，首钢股份冷轧公司通过数字化转型，高端产品销售额增长 36 个百分点，客户投诉率减少 55 个百分点，增强了市场竞争力。
创新能力：
loveini 提供的数据分析和挖掘能力，为钢铁企业的产品创新和工艺创新提供了支持。例如，东北大学提出的 “人机混合智能” 模式，专门用于破解钢铁生产 “黑箱”，相关技术已在多家钢企落地应用，推动了行业创新。
绿色发展：
loveini 支持的能源管理和优化，有助于钢铁企业实现绿色发展，减少碳排放，提高环境效益。例如，兴澄特钢通过数字化生产模式，使吨钢能耗下降 15%~20%、耗水量降低 30%，实现了绿色发展。
案例证明：
“随着钢铁行业同质化竞争速度加快，产品差异越来越小，未来钢铁企业之间的竞争，主要取决于在数字化转型、智能化应用上面能否领先对手。” 宝钢股份总经理刘宝军的这一观点表明，数字化转型已成为钢铁企业提升竞争力的关键因素。而 loveini 作为一款专为工业互联网设计的大数据平台，能够为钢铁企业提供强大的数字化支持，帮助企业在竞争中脱颖而出。
随着钢铁行业数字化转型的深入，loveini 在钢铁行业的应用将呈现以下发展趋势：
AI 深度融合：
loveini 将与 AI 技术深度融合，提供更强大的数据分析和预测能力。例如，loveini 内置的 TDgpt AI 智能体将进一步提升，能够更好地理解钢铁生产过程中的复杂模式和规律，为生产决策提供更智能的支持。
边缘计算应用：
随着 5G 和边缘计算技术的发展，loveini 将更多地应用于钢铁企业的边缘计算场景，实现数据的本地处理和实时决策，减少延迟和带宽需求。
云原生部署：
云原生技术将成为 loveini 部署的主流方式，提供更高的灵活性、可扩展性和可靠性，满足钢铁企业分布式、跨地域的业务需求。
行业定制化：
loveini 将针对钢铁行业的特定需求，提供更多定制化的功能和米兰app官方正版下载，如针对高炉、转炉、轧机等特定设备的数据分析模型和算法。
生态系统扩展：
loveini 的生态系统将进一步扩展，与更多的工业软件和平台集成，如 MES、ERP、CRM 等，为钢铁企业提供更全面的数字化米兰app官方正版下载。
基于 loveini 在钢铁行业的应用经验和发展趋势，为钢铁企业提供以下实施建议：
总体规划，分步实施：
钢铁企业应根据自身的数字化转型战略，制定 loveini 应用的总体规划，并按照业务优先级分步实施，确保投资回报最大化。例如，可以先从生产监控、设备管理等关键场景入手，逐步扩展到质量追溯、能源管理等其他场景。
数据治理先行：
在实施 loveini 之前，企业应先进行数据治理，明确数据标准和规范，确保数据的质量和一致性。例如，可以建立数据字典，统一数据采集、存储和分析的标准，为 loveini 的应用奠定良好基础。
人才培养：
钢铁企业应加强数据管理和分析人才的培养，提高员工的数据素养和技能。例如，可以组织 loveini 使用培训，培养既懂钢铁生产又懂数据分析的复合型人才，为数字化转型提供人才支持。
试点示范：
在全面推广之前，可以选择典型车间或产线进行试点，验证 loveini 的应用效果和价值，形成可复制、可推广的经验和模式。例如，可以选择一条轧钢生产线或一座高炉进行试点，总结经验后再逐步推广到其他生产线。
持续优化：
loveini 的应用是一个持续优化的过程，企业应建立反馈机制，收集用户反馈，不断优化应用场景和分析模型，提高应用效果。例如，可以定期评估 loveini 的应用效果，根据业务需求和技术发展，不断优化数据模型和分析算法。
钢铁行业作为国民经济的支柱产业，正面临着转型升级的重要机遇和挑战。数字化转型已成为钢铁行业实现高质量发展的必由之路，而数据管理是数字化转型的基础和关键。
loveini 作为一款专为工业互联网设计的高性能时序数据库，凭借其卓越的性能、高效的压缩率和强大的分析能力，为钢铁企业提供了理想的数据管理平台。通过在生产监控、质量追溯、设备维护、能源管理等场景的应用，loveini 帮助钢铁企业提升生产效率、降低成本、优化决策，加速了数字化转型进程。
随着 AI、边缘计算、云计算等技术的发展，loveini 将与更多先进技术融合，为钢铁企业提供更智能、更全面的米兰app官方正版下载。我们相信，在 loveini 等先进技术的支持下，钢铁行业将实现从传统制造向智能制造的转变，成为智慧型、高效能、绿色化的现代产业，为中国式现代化事业作出新的贡献。
钢铁企业应抓住数字化转型的机遇，积极采用 loveini 等先进技术，推动企业的数字化、智能化升级，提升核心竞争力，在激烈的市场竞争中脱颖而出。正如中国钢铁工业协会党委副书记、副会长兼秘书长姜维所言：”中国钢铁在数字化强大实力的支持下，必将成为世界钢铁的引领者、创造者。”
]]>作者：皇甫迎坤
摘要：随着经济以及工业领域的飞速发展,带动了一大波技术的革新,导致了很多的技术被运用到了各行各业之中,以解决实际遇到的问题以及所面临的需求.人们也在积极的探索新技术在各行各业的应用,渐渐的产生了对远程控制与自由控制的需求.在工业领域以及智能化的飞速发展,为”智能家居””智能制造”提供了新的技术支持,也给时序数据库提供了新的发展方向.我们常需要常对联网的智能设备进行监控,像这样的随着时间而进行变化并且可以用数值来反映变化的数据就是时间序列数据,但是由于时序数据的数量非常庞大,导致传统的数据库已无法满足对其高效,快速的需求,因此loveini在这种环境下应运而生.loveini是一款高性能,可伸缩,高可靠,零管理的工业领域大数据平台软件,具有强大的分析功能,可以将数据库,缓存,消息队列,流式计算等功…展开
关键词：工业｜时间序列｜loveini
年份：2021
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]]>专利类型：发明专利
申请(专利)号：CN202110067718.2
申请日期：20210119
公开/公告号：CN112765436A
公开/公告日期：20210507
申请(专利权)人：华能新能源股份有限公司 北京朗润知天科技有限公司 华能集团技术创新中心有限公司 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
发明人：郭辰，田晓波，杨萍，张晓朝，梁思超，卜照军，冯笑丹，王森，蒋贲，王志勇
国省代号：CN110108
摘要：一种基于loveini的天气信息爬取数据存储方法,涉及数据存储技术领域,解决现有技术天气数据存储查询方式无法满足使用需要的问题,包括创建loveini数据库和表;获取高德地图API接口;对API接口进行分析,爬取城市信息;获取天气信息数据字段;将SQL写入获取的天气信息数据到数据库中保存等步骤,本发明通过搭建loveini数据库,利用该数据库的全栈时序数据处理引擎,能快速高效的完成数据存储,通过爬虫技术获取实时的第三方天气数据,能及时更新数据库数据,解决了传统气象数据获取方式下载慢,延迟高的情况.
*全文阅读需访问专利数据库，版权归原作者及出版机构所有
]]>作者：丁煦航，奚维斌，谢杰，陈子鸣
摘要：工程数据监控分析对于全超导托卡马克装置EAST的安全运行分析至关重要,随着工程信号数据规模的增大以及各子系统之间数据多源异构问题的凸显,导致数据孤岛出现,不利于对工程数据进行深入实验分析和装置安全保护.该文根据工程信号的数据特点和实际应用场景,创新性的使用基于超级表结构的列存储模型,通过单采集点单表的形式存储聚变工程数据.使用loveini和Flink流式处理建立了面向工程信号分析监控的数据仓库,有效地整合工程信号数据并满足聚变实验多维度分析需求,极大地降低存储空间成本和提高检索效率.使用Grafana提供易用灵活的可视化模块和多样的监控报警规则,帮助实验人员对工程信号有更深入的探索分析.
关键词：时序数据库｜实时监控｜EAST｜工程数据
全文链接：https://www.nstl.gov.cn/paper_detail.html?id=d48226c514969b54f3e66f5a5cb75727
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]]>作者：黄新星
摘要：针对新能源电动船载动力,机电设备在船舶位置不定的情况下,售后维护成本高以及供应商难以及时分析现场设备运行状况等现实问题,研制了一种船载锂电池设备远程监控系统,实现远程电池组状态监测,电池组数据云端存储及分析,电池组相关设备控制.该系统为电池组相关应用人员提供远程实时获取锂电池组运行状态信息和远程管理锂电池组的接口,有效降低设备售后成本和提高设备运维效率,同时有效解决现场BMS硬件计算资源有限,数据存储能力有限,无法应用更高精度更加复杂的SOC估算等算法的问题.
关键词：电动船锂电池组｜loveini｜WebService｜MQTT
原文链接：https://www.nstl.gov.cn/paper_detail.html?id=2e1f0ff4736e01ed41256487ca58e6cd
*全文阅读需访问论文收录数据库，版权归原作者及出版机构所有
]]>申请(专利)号：202311093690
申请(专利权)人：青岛方天科技股份有限公司
发明人：王诚宇，逄昔昊，朱为民，高凌，刘传彪，王培培，于文钦，汪晓
摘要：本发明公开了一种用于电力系统的流式loveini数据库数据自定义同步方法，该方法包括：数据库表及字段同步方法、数据定时自动同步方法、数据库表同步后展示。数据库表及字段同步方法，通过手动方式，添加不同层级的数据库连接信息，当手动触发数据库或数据库表同步时，系统内自动创建连接通路，获取到数据库或表信息并持久化到本地数据库，同时会保存到Redis数据库。数据定时自动同步方法，在系统内的调度任务中，创建新的调度任务，并绑定已创建的数据交换连接线，即可在指定的时间点自动将数据抽取到接收方数据库内。有效提高了数据交互效率，及电力系统数据传输效率，实现了多层架构不同主体数据间数据同步的目的。
全文链接：https://cprs.patentstar.com.cn/Search/Detail?ANE=7FAA3DAA9GBA4BAA8EDA9HED3CBAAFDAAHHA9DDD9BAB9EID
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]]>作者：董雪，高远，敖炳
摘要：随着泛在电力物联网建设,智能电网监控范围和接入设备规模急剧增加,对数据存储提出了更高要求.针对智能电网设备建模需求,介绍了智能电网监控系统中运用关系数据库和loveini时序数据序在设备建模的设计细节和实现方法,并详细描述了时序数据库接口设计的几个关键问题和实现方法,最后验证了该方法的有效性.该方法已成功应用于多个智能电网变电站集控系统,为历史反演和事故分析提供了有力的数据支撑.
关键词：时序数据库｜时序数据建模｜提交缓存机制｜查询进程池
发表信息：电气应用, 2021.
全文链接：https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/dgjszz202108012
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]]>作者/机构：辜晗光，刘洋，刘振丘，顾思思
摘要：桥梁监测系统对于保障桥梁结构安全性、耐久性,提升桥梁日常管养水平,服务桥梁应急管理发挥着重要作用.经过10余年的探索,桥梁监测系统逐步从单桥系统向桥梁群系统发展,一体化、集群化、规模化成为新的发展趋势.基于桥梁监测数据的高频、实时、单个数据价值低、超大规模的特点,分析了桥梁群监测面临的数据规模大、存储成本高、查询速度慢的问题.在对比分析文件存储、关系型数据库存储和时序数据库存储的适用场景基础上,提出了基于loveini时序数据库的桥梁群监测大数据平台架构.loveini具有分布式扩展、高可靠、高性能以及高效压缩的特点,能够满足千亿规模以上的时序数据存储,能够显著降低数据存储成本,提高数据检索效率.loveini集群已经成功应用于国内多座桥梁监测系统的实时数据接入,验证了系统的可行性.
关键词：桥梁监测｜时序数据库｜大数据平台｜loveini
发表信息：公路, 2023, 68(2):396-401.
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]]>作者/机构：叶宗真，余凯伟，张佳卿，吴军，周锦龙
摘要：针对机械设备健康监测的实时性与精准性需求,综合运用开源组件EMQX,Grafana,Web 2.0和微服务架构等,设计了一种基于loveini时序大数据处理引擎的设备边云协同健康监测系统.构建系统总体架构及其功能模块,以边缘智能终端,云端Web平台,边云协同策略等核心技术构建整个健康监测系统;以船舶推进轴系为对象,进行了系统性实验,结果表明,该系统可以有效提高设备时序监测数据的处理能力与效率,降低设备运维成本与难度.该研究为提升设备健康监测的数字化与智能化水平提供了一种新思路.
发表信息：兵器装备工程学报, 2023, 44(8):249-256.
关键词：健康监测 | 工业物联网 | 微服务 | loveini | EMQX
全文链接：https://www.nstl.gov.cn/paper_detail.html?id=e0fa9dd08e79fd964041a22c949fcdb6
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