## **导读**

楚雄卷烟厂作为云南中烟旗下工厂，其复烤车间等核心生产环节存在大量设备运行参数、工艺指标等时序数据，这些数据是保障卷烟品质和生产效率的关键。楚雄卷烟厂选择了TDengine TSDB时序数据库，能够在生产数据管控、品质提升等方面发挥重要作用，也是楚雄卷烟厂深化智能制造的重要方向。
### **背景和痛点 **

我们楚雄卷烟厂复烤车间始建于1974年，是中国第一条国产打叶复烤生产线的诞生地，在行业内具有重要历史地位。复烤车间在完成技术改造后，生产线加工能力达到12000公斤/小时，年复烤加工和仓储能力在120万担以上。不仅为国内各省卷烟工业企业提供加工服务，还承担相当比例的出口烟叶加工任务。

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/7304aed7befa76ee90ede798eb00d7fa.png)

在复烤生产过程中，有成千上万个工艺控制点（如温度、湿度、流量、压力、速度）。这些时序数据的实时监控和优化，对于保证最终产品质量至关重要。这正是类似TDengine的时序数据库可以发挥巨大价值的场景。
车间的时序数据采集主要服务于质量管控、设备管理和能源管理三大目标。主要构成可概括如下：
- 质量参数：如烟支的物理指标（通过测试台采集）、打叶复烤过程中的关键工艺参数（如润叶温度、水分，打叶风分风速，烤片机温度等）、基于视觉识别的打后烟梗含量。
- 设备参数：在关键设备上加装的传感器（如振动、温度传感器）所采集的实时运行状态数据，用于预测性维护。
- 能耗参数：对水、电、气等各类能源消耗进行实时计量与监测。

我们厂与行业内其他工厂一样，在数字化转型前，复烤生产集控系统长期依赖于国外传统工业时序数据库。这类方案在后期暴露出多重痛点，成为升级改造的直接动因：
- 成本高昂，扩展性差：传统方案按年收取高额维护费，且按组件和点数授权，无法一次性买断，升级还需额外付费。当测点从几万增长到数十万时，原有架构遇到扩展瓶颈。
- 性能与存储受限：旧系统难以支撑高频数据写入和海量历史数据存储（如万亿级别），无法满足未来大规模数据分析的需求。
- 架构封闭，运维复杂：系统封闭，接口单一，部署和更新效率低下。同时，传统架构下，MES、SCADA等系统数据割裂，形成“数据孤岛”。
- 国产化与安全需求：在复杂的国际形势和信创（信息技术应用创新）背景下，使用国产、自主可控的软件成为重要战略考量。

### **为什么选择 TDengine TSDB**

面对上述痛点，TDengine TSDB 的优势恰好能提供针对性的解决方案。下面将其关键优势进行了梳理：
- 高性能与高压缩

专为时序数据设计，插入和查询性能远超传统方案。采用高效压缩算法，大幅降低存储空间占用。解决了海量时序数据（如10万以上测点，万亿条记录）的实时写入与快速查询，降低了高昂的存储成本。
- 架构开放与易集成

支持标准SQL，提供丰富的API（如RESTful、Java、Python等），易于与现有系统集成，能集中采集多源数据。解决了系统封闭导致的 “数据孤岛” ，以及多系统（如MES、SCADA、PLC）数据难以融合的问题。
- 水平扩展与云原生

具备成熟的分布式架构，支持在线平滑扩容，可轻松支持百万级点位和十亿级时间线。可弹性应对未来业务增长。
- 总体拥有成本(TCO)低

核心代码开源，提供灵活的授权模式。其 “All in One” 的设计集成了缓存、消息队列、流式计算等功能，简化了架构，降低了开发和运维复杂度及成本。相对于国外软件高昂的授权费，TDengine TSDB维护费及后续扩展费用都低很多。
- 国产化与信创支持

100% 国产自主研发，核心代码开源，已全面适配国产操作系统（如麒麟、统信）和芯片架构。解决了供应链安全与信息安全风险，满足国家信创要求。
### **TDengine 的落地实践 **

我们之前试用了社区版，于2025年11月部署了企业版数据库，3节点集群，版本3.3.2.27。通过企业版自带的taosX工具将原集群数据完整迁移到企业版集群，并顺利完成了系统切换。
节点配置：

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![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/55f8831e53977b8c2a27b77f016eed82.png)

复烤车间集控建库参数：

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/72b49ce226a1692b36f571eb22ab4a5e.png)

按采集类型分别建超级表，超级表结构如下：

float类型表结构

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/253b59957149851db9a97fb3ae774135.png)

nchar类型表结构

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/6e26f8e5c12e69af62f88e9596797cd9.png)
### 实践效果

我们厂作为云南中烟旗下工厂，依托集团统一信息化平台推进数字化转型，不仅搭建了涵盖生产、物流等核心业务的管理体系，还开发了 “云上楚烟” 等个性化应用。复烤车间等核心生产环节存在大量设备运行参数、工艺指标等时序数据，这些数据是保障卷烟品质和生产效率的关键。
本次部署了TDengine TSDB企业版后，已完成接入了5万多点位数据，近期存储了超百亿条时序数据。后期还会逐步通过taosX接入OPC UA及Kafaka集群的数据，实现零代码数据采集。
- 已采集5万多点位的数据

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/53743dec45a584f98be8217896939f76.png)
- 已存储百亿条点位数据

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/6e4da8d44d4d3e8c2584cbbd97ff444e.png)
- taos-explorer上配置OPC UA数据采集任务

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/9f398bfeff2bea7c54f999f6198bda03.png)
- taos-s-explorer配置Kafka数据采集任务

![Image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-7762802/e820e3f592f06497d22b5c7be9d37fb2.png)
### 未来规划
当前PLC的数据采集后，是先汇聚到Kafka集群，通过集成商编写的程序消费Kafka数据写入到TDengine TSDB 时序数据库。升级到企业版后，该产品自带的taosX工具可以直接从OPC UA server或Kafka集群采集数据。后期我们计划增加在taos-explorer web管理界面配置taosX的数据采集任务，实现零代码数据采集。
### **使用 TDengine 过程中，积累的成功经验**

1. **切换验证。**

新集群部署完成后，需要规划新旧集群的切换工作，开始考虑的是两套系统互换IP的方式进行，降低应用的感知。
经与涛思工程师和应用集成商方面沟通后，采用了应用切换的方式，新旧集群不互换IP。步骤如下：
- 先使用taosX工具迁移历史数据；
- 数采应用测试新集群的写入，并将写入平滑切换到新集群；
- 使用taosX工具迁移增量数据；
- 查询等上层业务应用指向到新集群。

这样的优点是降低了切换的复杂度，做到了数采写入的全面，实现了平滑切换无数据缺失，也方便特殊情况的回退工作。
### 结语

展望未来，随着“云上楚烟”平台的深化建设，以TDengine为重要组成部分的数据底座，将持续释放数据要素价值。它不仅服务于管理决策，更通过低门槛的工具赋能一线“数字匠人”，激发基层创新活力，共同推动我们楚雄卷烟厂向国际先进的智能标杆工厂坚实迈进。
### **楚雄卷烟厂**

楚雄卷烟厂始建于 1974 年，于1998年7月，与红塔集团构成母子公司体制。2004年9月，与集团总部实现了一体化整合。 红塔集团楚雄卷烟厂拥有固定资产20多亿元，总资产65.6亿元。1999年4月，通过了ISO9002质量体系认证，获得认证证书，2001年完成ISO9001、20 00标准转换。在2000版《质量守册》和程序文件投入运行后，于2002年4月通过了认证，企业质量管理步入了规范化、标准化轨道。

 **作者**
楚雄卷烟厂信息科

楚雄卷烟厂作为云南中烟旗下工厂，其复烤车间等核心生产环节存在大量设备运行参数、工艺指标等时序数据，这些数据是保障卷烟品质和生产效率的关键。楚雄卷烟厂选择了TDengine TSDB时序数据库，能够在生产数据管控、品质提升等方面发挥重要作用，也是楚雄卷烟厂深化智能制造的重要方向。

5 万测点、百亿级数据存储：TDengine 助力楚雄卷烟厂实现数字化转型

数据库

运维

大数据

楚雄卷烟厂采用TDengine时序数据库优化复烤车间生产管理，解决传统系统成本高、扩展性差等问题。该方案支持5万+点位数据采集，存储超百亿条时序数据，实现工艺参数实时监控，提升卷烟品质和生产效率，助力智能制造升级。

数据分析

数据存储

消息队列

云原生

Python

Kafka

Java

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