La construcción de base de datos en la fábrica de Chery en Qingdao, dirigida a escenarios de control de energía
La solución de construcción de base de datos proporcionado por KaiwuDB tomo la base de datos multimodal distribuida de KaiwuDB como base de datos, y combina con la plataforma de servicios de datos KDP para proporcionar una plataforma de gestión de energía digital para aplicaciones de nivel superior. La tecnología clave de computación en datos de KaiwuDB puede apoyar plenamente la supervisión en tiempo real de los escenarios claves en la plataforma de gestión de energía, combinando con la función potente de análisis de KDP, ayudando multimensionalmente la gestión de toma de decisiones, mejorando la eficiencia de producción, para lograr el modo de gestión de "visualización, digitalización y lean".
Como una de las fábricas inteligentes digitales con el más alto nivel de tecnología de Chery Automóvil, la Super Fábrica de Qingdao tiene tres dilemas principales: fuerte dependencia de consumo de energía, fuerte demanda de consumo de energía, y difícil control unificado de energía, que plantean más exigencias a la plataforma de gestión de energía, debido a que el consumo de energía ocupa una gran proporción de los costos de operación de la fábrica, y también plantea más demandas a la plataforma de gestión de energía;Al mismo tiempo, para responder mejor a la política de "el pico de emisiones y la neutralidad del carbono" y establecer una estructura industrial ecológica que reduzca los costos, aumente la eficiencia, y se desarrolle de manera sostenible. Las bases de datos necesitan hacer frente a más desafíos, y una series de limitaciones como la dificultad de almacenamiento de datos masivos, la lenta respuesta a las consultas de datos surgen sin cesar.
1. Dificultad en almacenamiento de masivos datos:
Hay una variedad de equipos de monitoreo de energía en la planta, que abarcan muchas categorías como agua, electricidad, gas, calor y calefacción, y al mismo tiempo incluyen parámetros meteorológicos; la necesidad de almacenamiento de datos es de más de 10 años, y el resumen estadístico es difícil y costoso;
2. Lenta respuesta a las consultas de datos:
El rendimiento de las consultas en múltiples escenarios, como las consultas en tiempo real sobre el consumo de energía de las líneas de producción, las consultas de agregación, etc., debe alcanzar el nivel del milisegundos, y las bases de datos tradicionales tienen dificultades para satisfacer las demandas diarias;
3. Débil capacidad de explotación y presentación de datos:
El control de la energía implica potencia, gas, agua y otras dimensiones, un único análisis de datos muestra que es difícil apoyar la producción rutinaria de decisiones de asignación de energía; al mismo tiempo, la adquisición diaria de datos sólo se puede exportar a Excel, baja eficiencia.
Frente a los principales desafíos de la gestión de energía en las fábricas, KaiwuDB propone soluciones específicas: construir unconjunto de plataforma de gestión de la energía digital completa basada en KaiwuDB y combinada con la plataforma de servicios de datos KDP.
Entre ellos, la alta capacidad de compresión de KaiwuDB resuelve el problema de almacenamiento de gran cantidad de datos y alto costo de los puntos de medición de 10W + de la fábrica ; utilizando la tecnología clave de computación in-situ de KaiwuDB, puede soportar completamente el monitoreo en tiempo real de escenarios clave en la plataforma de gestión de energía y el monitoreo y análisis en tiempo real de datos de múltiples fuentes.
Basada en la potente función de análisis de KDP, la plataforma de gestión de energía realiza análisis de perforación de datos de más de 20 dimensiones × 20 niveles, proporcionando casi 40 tipos de forma de presentación de gráficos básicos ; Al mismo tiempo, apoya el análisis conjunto de múltiples tipos de modelos, como energía eléctrica, calefacción y gas comprimido, etc., lo que ayuda a la gestión de nivel de decisiones en múltiples dimensiones, mejora la eficiencia de la producción y realiza un modelo de gestión "visualización, digitalización y lean".
1. "Dos grandes mejoras de eficiencia":
1) Casi 30.000 puntos de medición, 11 millones de datos diarios incrementales de acceso concurrente de alta velocidad, que cubren muchas categorías, como agua, electricidad, gas, calor, calefacción y estado de los equipos de producción, lo que ayuda a lograr la gestión centralizada de los datos masivos de la plataforma de gestión de energía en la planta;
2) Para las consultas complicadas como el análisis de agregación de alta velocidad y el muestreo descendente, la plataforma ha logrado una retroalimentación máxima de 20 millones de datos en 150 ms y una eficiencia de procesamiento de 800 miles de golpes/segundo, lo que garantiza el funcionamiento seguro y estable del monitoreo de energía y prolonga la vida útil del equipo.
2. "Dos grandes reducciones de costos":
1) Se ha logrado una tasa de ahorro de energía del 15%-20% ,un ahorro de 0,894 a 1,277 millones de euros por año, y la construcción de plataforma de gestión de energía reduce en gran medida la dificultad de gestión del parque y disminuye los costos;
2) El rendimiento general de compresión de datos se mantiene en más de 10 veces, los datos fríos y calientes se almacenan jerárquicamente, para lograr la gestión del ciclo de vida completo de los datos y la plataforma ahorra considerablemente los costos de almacenamiento.
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