1. 業(yè)務背景

德國普戈曼公司（pragmatic industries GmbH，以下簡稱普戈曼）是一家位于德國的 IT 服務和咨詢公司，專注于為工業(yè)領域提供物聯(lián)網(wǎng)解決方案，利用時序數(shù)據(jù)庫等軟件幫助企業(yè)處理和分析工業(yè)數(shù)據(jù)，以優(yōu)化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用中的現(xiàn)有流程，提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質量，并節(jié)約能源和資源。

不同于中國工業(yè)數(shù)字化進程的高速推進，德國工業(yè)數(shù)字化轉型進程相對緩慢。其勞動力平均年齡約為 45 歲，且員工普遍缺乏 IT 經(jīng)驗。此外，工廠設備平均使用年限超過 11 年，設備資產(chǎn)老舊問題突出。這些因素導致企業(yè)難以有效應用數(shù)字化技術，尤其在時序數(shù)據(jù)的工業(yè)場景化使用中存在明顯障礙。

此外，多數(shù)德國企業(yè)未建立專門的數(shù)據(jù)分析團隊，缺乏數(shù)據(jù)科學家深度挖掘時序數(shù)據(jù)價值，大多更專注于傳統(tǒng)的工廠管理流程。因此，企業(yè)更傾向于執(zhí)行時序數(shù)據(jù)聚合操作，使設備操作員、班組管理者及工廠經(jīng)理能夠直觀獲取并理解數(shù)據(jù)信息。

德國勞動力與設備平均年齡

在時序數(shù)據(jù)庫選型方面，中國企業(yè)側重數(shù)據(jù)寫入存儲性能與高階分析能力，而德國企業(yè)則更關注以下維度：

易用性：降低非數(shù)據(jù)庫專業(yè)人員使用門檻，簡化典型數(shù)據(jù)聚合操作。

開放性：支持二次開發(fā)，具備廣泛適用性，適配多行業(yè)場景需求。

全棧集成：能夠與不同應用框架相結合，覆蓋數(shù)據(jù)采集、計算到可視化評估全流程，提供完整解決方案。

基于以上要求，普戈曼選擇時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 作為多個工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)重要項目數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的核心。IoTDB 簡便易用的功能特性和集成生態(tài)的便捷性，支撐德國鐵路與寶馬構建數(shù)字化監(jiān)控與流程管控系統(tǒng)，實現(xiàn)設備數(shù)據(jù)到業(yè)務決策的全鏈路閉環(huán)。

2. 解決方案框架

考慮到德國主要為傳統(tǒng)開發(fā)人員操作時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB，普戈曼選擇了在網(wǎng)絡開發(fā)領域較為普及的 Django 開源 Web 應用框架，與 IoTDB 集成形成 Django_IoTDB 框架。該框架內置抽象層以簡化數(shù)據(jù)讀取步驟，開發(fā)人員無需精通數(shù)據(jù)庫語法即可執(zhí)行查詢與計算操作，可以更容易、更直觀地基于 IoTDB 編寫應用程序。

同時，作為更好地使用時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 建立時序數(shù)據(jù)解決方案的前提，普戈曼開發(fā)了另一個應用框架 Open MAchine Platform（OMAP）。該框架集成可視化儀表盤、用戶管理系統(tǒng)、資產(chǎn)管理系統(tǒng)、DC 更新、日志管理、運維管理等基本系統(tǒng)，IoTDB 則作為底層數(shù)據(jù)基座，支撐數(shù)據(jù)采集、存儲、分析及可視化全流程，實現(xiàn)應用層的高效數(shù)據(jù)管理和決策。

普戈曼以時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 為核心開發(fā)的解決方案整體架構中，設備數(shù)據(jù)通過開源工業(yè)自動化通信框架 Apache PLC4X，采集至 PLC 服務器，并通過 OMAP 框架存儲至 IoTDB。OMAP 提供基于角色的訪問控制、設備管理、數(shù)據(jù)分析等模塊，并包括應用程序與擴展模塊，用戶可按需要調用對應功能基于 IoTDB 數(shù)據(jù)進行上層應用，也可以根據(jù)特定領域或應用場景中的具體需求定制開發(fā)解決方案。這種模式避免底層代碼重復開發(fā)，有效降低開發(fā)成本，提高開發(fā)效率。

3. 應用案例

普戈曼以時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 為核心的解決方案應用于多個德國工業(yè)大型項目中，以下展開兩個應用案例。

（1）應用案例一：BZ-NEA 鐵路能源項目

德國鐵路公司（Deutsche Bahn）為德國國有企業(yè)，負責德國與火車和軌道設施有關的所有事務，包括客運、貨運以及所有與車站、鐵軌等相關的基礎設施管理。該公司業(yè)務對于德國生產(chǎn)運營、商業(yè)物流和旅游的經(jīng)濟價值至關重要，并具有很強的社會影響作用。

德國鐵路系統(tǒng)和其重要開關所在地區(qū)大都較為偏遠，為防止能源系統(tǒng)出現(xiàn)問題，通常會部署備用發(fā)電機為開關供電，以確保鐵路系統(tǒng)正常工作。隨著碳中和目標的提出，用燃料電池替代由化石燃料驅動的備用發(fā)電機成為德國鐵路可持續(xù)發(fā)展的重要目標。在此背景下，2022 年德國鐵路公司啟動了 BZ-NEA 項目，旨在完成這一替換工作。

燃料電池相較于發(fā)電內燃機，其內部構造更為復雜。為了順利完成從內燃機到燃料電池的過渡，必須對燃料電池的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)控，以確保其安全性與效能。這一過程中，不僅需要管理多種不同的介質，還需密切監(jiān)測多項操作參數(shù)，從而保障燃料電池系統(tǒng)的穩(wěn)定與高效運行。因此，選擇一款穩(wěn)定可靠的時序數(shù)據(jù)庫成為技術關鍵。

德國鐵路備用發(fā)電機與燃料電池示例

該項目的另一關注點為數(shù)據(jù)保護法規(guī)方面。針對關鍵基礎設施服務，德國出臺了 KRITIS 數(shù)據(jù)保護法規(guī)，以確保關鍵基礎設施的安全性和彈性，抵御自然災害、技術故障和網(wǎng)絡攻擊對數(shù)據(jù)造成的破壞和泄露，避免導致嚴重的供應短缺或公共安全風險。而德國鐵路系統(tǒng)數(shù)據(jù)在這一法規(guī)的規(guī)范范圍內，因此時序數(shù)據(jù)庫選型與應用還必須滿足該法規(guī)的特殊要求。

德國鐵路能源系統(tǒng)架構與普戈曼通用解決方案架構相似，但有以下兩點不同：

1.德國各地所有站點都可以直接通過 PLC 發(fā)送數(shù)據(jù)，因此在數(shù)據(jù)收集部分 PLC4X 被 MQTT 代替，并通過監(jiān)控系統(tǒng)中的連接器將數(shù)據(jù)直接寫入到時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 中。

2.KRITIS 數(shù)據(jù)保護法規(guī)要求系統(tǒng)不能在前端進行用戶管理，在后端查詢數(shù)據(jù)，而是必須在數(shù)據(jù)庫層級直接提供用戶管理服務，因此架構中 IoTDB 與基于角色的訪問控制模塊之間存在直接連接。

為在數(shù)據(jù)庫層級直接實現(xiàn)用戶管理服務，普戈曼使用了時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 中的可插拔權限組件，為權限創(chuàng)建自定義實現(xiàn)方式。當 IoTDB 執(zhí)行讀取或寫入操作時，可插拔權限組件將檢查發(fā)送該請求的用戶是否對此設備或時間序列具有相應權限，并默認基于文件系統(tǒng)進行權限實現(xiàn)。而普戈曼在此基礎之上，提供了名為 OpenIdTokenAuthorizer 的實現(xiàn)方式。

使用 OpenIdTokenAuthorizer 后，來自前端的數(shù)據(jù)訪問、查詢請求將攜帶 OpenID Token 或 JSON Web Token，該 Token 會同步至時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB，并在 IoTDB 數(shù)據(jù)庫層級設置代碼讀取 Token、識別用戶，檢查該用戶的權限，以確認其是否有權執(zhí)行請求的操作。

基于時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 原始組件的二次開發(fā)成果，為德國鐵路系統(tǒng)提供了以很小的運維成本，滿足嚴格法規(guī)要求的卓越解決方案。結合 IoTDB 在數(shù)據(jù)寫入、存儲、查詢等方向的既有性能優(yōu)勢，IoTDB 成為德國鐵路公司 BZ-NEA 項目的理想選擇，支持大型燃料電池設備的運行監(jiān)控，實現(xiàn)秒級調度和實時異常監(jiān)測。

作為 Apache 項目賦能基礎設施管理、創(chuàng)造社會價值的代表，時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 參與的該項目案例被 Apache 2024 年報專頁提及。

（2）應用案例二：寶馬 Smart Core 項目

寶馬全稱巴伐利亞發(fā)動機制造廠股份有限公司（BMW），成立已過百年，是當之無愧的全球頂級汽車制造商。

寶馬的智能核心（Smart Core）項目聚焦 8 缸發(fā)動機氣缸體鑄造車間中的射芯流程。發(fā)動機氣缸體的零部件用于冷卻液或電纜連通等方向，通常具有非常復雜的內部結構，因此這些零部件只能在使用砂芯的情況下高效生產(chǎn)。在汽車制造中，射芯工藝被用于生產(chǎn)砂芯，這些砂芯在發(fā)動機零部件的鑄造過程中被置入零件內部，待鑄模完成后將其取出，從而在鑄件中形成所需的復雜內部通道或空隙結構。

寶馬的一條鑄造生產(chǎn)線上包括至多 10 臺射芯機，每臺射芯機有超過 200 個傳感器。制芯過程中包括物理過程（溫度、濕度等）和化學過程（燃燒等），從砂被注入模具時的微秒級，到砂的處理和冷卻過程的數(shù)秒甚至數(shù)小時，不同過程的持續(xù)時間均不相同。不同流程中傳感器上報的數(shù)據(jù)都需要存儲，并按業(yè)務需要進行聚合與自動計算，生成各類生產(chǎn)評估指標。砂芯制造流程的復雜性，為射芯機時序數(shù)據(jù)管理帶來了巨大挑戰(zhàn)。

發(fā)動機氣缸體鑄造車間與射芯機示例

普戈曼為該項目構建的解決方案架構依舊基于 PLC 服務器和 OMAP 平臺，相比通用解決方案架構，OMAP 涵蓋分析框架模塊，負責處理從 PLC 獲取、存儲進入時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 的所有數(shù)據(jù)，并進行必要的計算，以生成需要的度量指標。

目前，普戈曼使用 Apache Flink 作為流處理框架，負責數(shù)據(jù)的實時處理與分析。然而，伴隨時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 功能的不斷進步，普戈曼正在嘗試構建基于用戶自定義函數(shù) UDF、連續(xù)查詢和觸發(fā)器的數(shù)據(jù)實時處理方法，可以在數(shù)據(jù)庫內部完成所有時序數(shù)據(jù)分析任務，從而進一步簡化應用架構。

在寶馬智能核心項目中，時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 提供了關鍵的時序數(shù)據(jù)管理能力，支撐該數(shù)字化應用的以下場景：

數(shù)據(jù)監(jiān)控：基于處理、分析得到的數(shù)據(jù)結果，計算生產(chǎn)率和質量相關指標，并支持定期生成制造過程報告，用于質量檢查和質量控制。

成本控制：深入挖掘汽車制模各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)信息，分析耗材量較高或報廢率較高的制芯類型，結合訂單信息進行嚴格的制造成本計算，以最小化制芯成本創(chuàng)造最大訂單收益。

生產(chǎn)流程管控：通過射芯機上報參數(shù)情況，了解砂芯加工類型及對應砂芯質量，進一步自動化生產(chǎn)流程，如自動生成供 SAP 系統(tǒng)、ERP 系統(tǒng)和倉庫使用的訂單信息，方便指令存儲與供應，無需額外的集成應用層。

4. 總結

德國數(shù)字化轉型目前面臨勞動力結構老齡化、設備陳舊化以及數(shù)據(jù)管理能力不足等核心挑戰(zhàn)，基礎設施數(shù)據(jù)管理軟件則需符合嚴格法規(guī)要求。不同于國內工業(yè)應用場景，德國工業(yè)場景更為看重時序數(shù)據(jù)庫的易用性與系統(tǒng)開放性。

在此背景下，時序數(shù)據(jù)庫 IoTDB 通過提供低代碼開發(fā)支持、開放的可擴展架構以及全流程數(shù)據(jù)管理能力，深度融入德國工業(yè)生態(tài)，通過兼具技術適配性、架構靈活性與合規(guī)保障的解決方案，以數(shù)據(jù)驅動的方式為德國多領域關鍵行業(yè)的可持續(xù)轉型注入了新動能。