鋼鐵冶煉
行業場景：
作為傳統制造業的典型代表，鋼鐵冶煉行業近年來逐步推進數字化轉型和智能化改造，以應對日益增長的市場競爭和環保、安全等要求。特別是工業物聯網平臺的部署，已成為鋼鐵冶煉企業在生產環節中提升產能、優化產品質量、降低能耗的關鍵手段。通過工業物聯網平臺，企業能夠對冶煉設備和生產線進行實時數據采集、存儲和分析，從而實現對核心生產環節的智能監測、精準控制與高效管理。
我們的方案：
IoTDB 通過其強大的數據存儲與計算能力，為鋼鐵冶煉場景提供跨平臺支持、低資源占用的靈活部署方案，豐富的外部接口也使其可以與其他系統高效集成，助力鋼鐵冶煉行業構建智慧工廠，進一步支撐傳統工業加快形成新質生產力。
數據可控需求？
國產自研
鋼鐵冶煉行業生產設備復雜多樣，需保證數據安全性和自主性。IoTDB 由清華大學發起研發，支持常見國產硬件及操作系統，可為企業提供安全可靠的國產數據平臺，保障核心生產數據的自主可控性和數據安全。
查詢分析壓力？
優秀查詢性能
冶煉生產中實時分析設備數據和生產指標的需求高，系統需具備快速處理多源數據的能力。IoTDB 在海量數據查詢方面性能方面優化出色，單節點處理速度高達千萬點/秒，可支持鋼鐵冶煉中振動等多種高頻數據的分析處理。
數據入庫瓶頸？
高頻寫入支持
冶煉設備和生產線大量振動傳感器產生高頻時序數據，對數據的全量接入帶來了較大壓力。IoTDB 支持高并發和高吞吐量寫入，有效確保冶煉設備產生的全量時序數據高效存儲，提升監控精度和系統響應速度。
運行穩定需求？
集群高可用
鋼鐵冶煉行業的生產線需長時間持續穩定運行，系統中斷將影響生產進度。IoTDB 支持集群高可用，具備故障切換、負載均衡和快速恢復能力，確保系統在高負荷條件下的穩定性與可靠性。
存儲成本高？
低磁盤占用
鋼鐵冶煉過程中的數據量大且覆蓋生產全流程，需充分利用有限的存儲資源。IoTDB 采用列式存儲、高效壓縮技術等有效降低磁盤占用，可實現節省近 90% 存儲成本，使數據系統在有限空間下持續高效運行。
智能分析需求？
時序智能分析
鋼鐵冶煉生產過程的智能化升級需要預測式數據分析。IoTDB 在提供時序特色分析框架的同時，構建了面向時序數據的原生智能分析模型，支持從數據中提取關鍵指標，輔助預測性維護與生產優化。
