导语
在制造业向数字化、智能化深度转型的浪潮中，数据正成为驱动企业创新与效率的核心生产力。然而，数据体量激增、类型日益多元、AI 应用落地复杂等挑战，也让传统数据架构捉襟见肘。数据孤岛林立、AI 应用开发成本高昂、海量数据扩展受限，已成为制约智能制造发展的“三座大山”。
在此背景下，构建一个敏捷、智能、可信赖的现代化数据底座，成为企业破局的关键。9 月 27 日，在深圳举办的第 12 届湾区数智汇 AiOT 创新沙龙上，平凯星辰解决方案总监周辉分享了基于其分布式数据库的“All-in-One”解决方案，旨在为制造企业提供应对数据挑战的一体化答案。
演讲嘉宾：周辉 平凯星辰解决方案总监
智能制造行业的三大核心数据痛点
- 数据割裂与实时性不足：制造企业的生产数据（如设备传感器数据）、业务数据（如订单、库存数据）、非结构化数据（如工艺文档、设备运维视频）分散在 ERP、MES、CRM 等多套系统中，形成“数据孤岛”。传统架构下，数据需通过 ETL 工具跨系统流转，导致 BI 报表延迟常达 T+1，无法支撑实时生产调度与质量管控。
- AI 应用落地成本高：智能制造场景中，AI 质检、数字员工、智能运维等应用需依赖向量数据（如图片特征向量）、图数据（如供应链关系图谱）、结构化数据的协同分析。传统方案需部署关系型数据库、向量数据库、图数据库等多套技术栈，不仅增加硬件采购与运维成本，还需解决多系统数据同步问题，开发效率大幅降低。
- 海量数据扩展性受限：随着新能源车 OTA 升级、智能产线传感器部署等场景的普及，企业日均数据写入量可达亿级，单表数据量常突破百亿行。传统 MySQL 分库分表架构需手动拆分数据、提前规划扩容，不仅操作复杂，还易因分片不均导致性能瓶颈，无法适配智能制造的动态数据增长需求。
平凯数据库 (TiDB 企业版)：“All-in-One”的一体化解决方案
平凯数据库（TiDB 企业版）作为原生分布式多模态数据库，以“All-in-One”架构打破传统数据库的功能边界，通过“一套集群支持多场景需求”的核心能力，成为智能制造的数据底座首选：
- 架构层面：采用“计算与存储分离”的分布式设计，支持按需扩展计算节点（TiDB）与存储节点（TiKV），单集群可支撑 PB 级数据存储与百万级 QPS，轻松应对智能制造的海量数据增长。
- 功能层面：融合关系型数据库（SQL 支持）、向量数据库（向量检索）、全文检索（FTS）、图数据库（知识图谱）的核心能力，无需多套系统协同，即可满足 AI Agent 质检、实时生产分析、供应链图谱分析等场景需求。
- 安全与合规层面：首批通过中国信息安全测评中心分布式数据库安全可靠测评（I 级），开源架构确保代码透明可审计，符合智能制造企业对数据安全与供应链自主可控的要求。
平凯数据库智能制造数据底座的核心技术架构
平凯数据库（TiDB 企业版）针对智能制造场景，构建了“数据接入-存储计算-智能分析-AI 应用”的全链路技术架构，核心分为四层： 
复合 AI 平台产品架构图
数据接入层：全类型数据统一接入
支持智能制造场景下的多源数据接入，包括：
- 结构化数据：通过 MySQL 协议兼容 MES 系统、ERP 系统的生产订单、设备状态等数据，无需修改应用代码即可平滑迁移；
- 非结构化数据：集成工艺文档（PDF/Word）、技术设计说明文档、设备运维视频、质检图片等数据，结合平凯数据库（TiDB 企业版）的向量存储能力，实现非结构化数据的特征提取与存储；
- 实时流数据：实时捕获设备传感器的时序数据（如温度、压力、转速），写入平凯数据库（TiDB 企业版）集群延迟低至毫秒级，支撑实时生产监控，并可以通过 TiCDC（TiDB Change Data Capture）实时流转数据到外围业务。
存储计算层：分布式架构支撑高可用与弹性扩展
1. 核心组件协同
- TiDB（计算层）：负责 SQL 解析、优化与执行，支持分布式事务（ACID 兼容），确保生产订单、库存等核心数据的一致性；
- TiKV（存储层）：采用 Raft 协议实现数据多副本（默认 3 副本）存储，单个节点故障不影响业务连续性，满足智能制造“7×24 小时不中断生产”的需求；
- TiFlash（列存分析引擎）：基于列存储优化，为生产报表分析、质量追溯等 OLAP 场景提供 10 倍以上的查询加速，同时与 TiKV 共享数据，无需数据冗余存储。
2. 多模态数据处理能力
- 向量存储与检索：支持将质检图片、工艺文档转换为向量 Embedding 后存入平凯数据库（TiDB 企业版），通过余弦相似度算法实现毫秒级向量检索，为 AI 质检提供数据支撑；
- 知识图谱（GraphRAG）：通过平凯数据库（TiDB 企业版）的图存储能力，构建供应链关系图谱（如供应商-零部件-产线关联）、设备故障诊断图谱（如故障现象-原因-解决方案关联），助力智能决策；
知识图谱（GraphRAG 框架）构建
- 全文检索（TiDB Cloud）：内置 FTS 引擎，支持对工艺文档、设备运维日志的关键词检索，解决非结构化数据的高效查询问题。
智能分析层：Data+AI 融合的核心能力
一个复杂的企业知识库场景需要的数据库技术
平凯数据库（TiDB 企业版）通过“原生集成 AI 工具链+简化数据流转”，降低智能制造 AI 应用的开发门槛：
1. RAG（检索增强生成）优化：针对制造企业知识库场景，平凯数据库（TiDB 企业版）支持“问题拆解-语义路由-多源检索-结果重排”全链路自动化——用户提出“设备故障排查方案”时，系统自动混合检索通过 SQL 查询设备历史故障数据，通过向量检索匹配相似故障案例，最终生成结构化解决方案，无需人工跨系统查询。
2. AI Agent 协同：支持与 DeepSeek、通义千问等大模型集成，将企业 SOP（标准作业流程）、PDCA（质量管理循环）等流程融入 AI Agent，实现“数字员工”的工程化落地。例如，生产线上的数字员工可通过平凯数据库（TiDB 企业版）实时获取设备数据，结合工艺知识图谱，自动判断故障原因并推送维修指导。
TiDB GraphRAG 案例:已经支持 DeepSeek 本地部署
3. 实时数据驱动模型迭代：平凯数据库（TiDB 企业版）的实时数据同步能力（TiCDC）可将生产数据实时推送至 AI 模型训练平台，实现“数据-模型-应用”的闭环迭代。例如，AI 质检模型可通过实时获取的产品质检数据，持续优化识别精度，提升质检效率。
应用适配层：低门槛迁移与场景化支持
为降低智能制造企业的迁移与应用成本，平凯数据库（TiDB 企业版）提供全方位的适配能力：
1. 协议兼容：高度兼容 MySQL 协议，MES、ERP 等传统业务系统无需修改代码即可接入，迁移周期缩短至 3 周以内；
2. 工具链支撑：提供 DM（数据迁移工具）、BR（备份恢复工具）、TiDB Operator（K8s 编排工具）等全套工具，支持从 MySQL、Oracle 等数据库的平滑迁移，以及云上云下统一部署；
3. 场景化方案：针对新能源车 OTA、智能产线监控、供应链协同等细分场景，提供预配置的参数模板与最佳实践，减少企业的定制化开发成本。
平凯数据库在智能制造场景的典型案例实践
奥尼电子——出海制造企业的多模态数据中枢
1. 企业痛点
奥尼电子是音视频制造领域头部企业，业务覆盖全球 20 多个国家，面临三大核心问题：
- 数据孤岛：生产数据（MES）、订单数据（ERP）、海外客服数据分散，BI 报表延迟 T+1，无法实时调整海外生产计划；
- 多语言服务低效：产品手册翻译存在时间差，海外客服面对专业术语（如音视频编码标准）时响应准确率低；
- AI 开发成本高：尝试落地“数字员工”时，传统架构方式需部署 MySQL、Milvus（向量数据库）、Neo4j（图数据库）多套系统，运维成本激增。
奥尼电子:用 DeepSeek+TiDB +Dify 构建制造业的出海智能体应用
2.TiDB 解决方案
- 数据统一存储：用 TiDB 一套集群存储结构化数据（生产/订单数据）、向量数据（产品图片特征）、图数据（供应链关系），一体化融合数据，消除数据孤岛；
- 知识图谱构建：基于 TiDB 的 GraphRAG 框架，将工艺文档、客服对话历史转化为知识图谱，结合 DeepSeek 大模型及 Dify 构建多功能 AI Agent 实现多语言实时翻译与故障解答；
- 实时分析支撑：通过 TiFlash 列存引擎，将 BI 报表延迟从 T+1 降至秒级，海外分公司可实时查看生产进度。
3.落地成效
- 基础设施成本降低 80%，无需维护多套数据库；
- 海外客服响应准确率提升 60%，专业术语解答误差率降至 5%以下；
- 生产计划调整周期从 7 天缩短至 1 天，库存周转率提升 30%。
某头部新能源车企业——OTA 系统的海量数据底座
1.企业痛点
该企业新能源车年销量超 100 万辆，OTA 升级频率达每月 1 次，面临：
- 数据量激增：每辆车日均产生 1000+条数据（如空调调节、驾驶模式切换），日均写入量 1 亿条，单表数据量突破 500 亿行；
- 扩容困难：原 MySQL 分库分表架构需手动拆分数据，扩容时需停机 4 小时以上，影响车主 OTA 使用体验；
- 混合负载压力：需同时支撑 C 端车主的高并发查询（如 APP 端查看升级进度）与 B 端的数据分析（如用户驾驶习惯统计），传统架构难以兼顾。
2.TiDB 解决方案
- 弹性扩展：采用 TiDB“计算-存储分离”架构，存储节点（TiKV）从 10 个扩展至 20 个仅需 30 分钟，无需停机；
- 混合负载优化：交易类请求（车主查询）路由至 TiKV，分析类请求（驾驶习惯统计）路由至 TiFlash，物理隔离确保两者性能互不影响；
- 数据平滑迁移：通过 DM 工具将 MySQL 分库分表数据迁移至 TiDB，迁移过程中业务无感知，零 downtime。
3.落地成效
- 支持百万级车辆的 OTA 数据管理，单集群存储容量达 3PB；
- APP 端查询响应延迟从 200ms 降至 50ms，高并发场景下 P99 延迟稳定在 100ms 以内；
- 扩容效率提升 10 倍，运维成本降低 60%，彻底解决分库分表的扩容痛点。
某知名制造企业——营销业务中台的全链路数据协同
1.企业痛点
该企业为家电制造龙头，线上线下渠道并行，面临：
- 数据管理复杂：20 多个微服务（商品中心、订单中心、库存中心）的数据分散在不同数据库，线上线下价格不一致导致渠道冲突；
- 供应链协同滞后：供应商数据与生产数据不同步，库存预警延迟，导致生产断料风险；
- 报表分析低效：原架构需通过消息中间件将数据同步至数仓，AP 查询延迟超 2 分钟，无法支撑实时营销决策。
2.TiDB 解决方案
- 微服务统一支撑：用 TiDB 一套集群支撑 20 个微服务，通过“资源组”功能为每个服务分配独立资源，避免相互干扰；
- 线上线下数据打通：将线上电商数据与线下门店数据统一存储至 TiDB，实时同步价格与库存信息，消除渠道冲突；
- 实时分析加速：引入 TiFlash 只读节点，将 AP 查询延迟从 2 分钟降至 8 秒，营销团队可实时查看促销活动效果。
3.落地成效
- 微服务运维成本降低 90%，无需管理多套数据库；
- 供应链库存准确率提升至 98%，生产断料风险降低 70%；
- 营销活动调整周期从 3 天缩短至 1 小时，促销转化率提升 15%。
结语
在 AI 与智能制造深度融合的时代，数据底座的“敏捷性、智能性、可信赖性”成为企业竞争的核心壁垒。平凯数据库（TiDB 企业版）通过“All-in-One”的多模态架构，打破传统数据库的功能边界，为智能制造企业提供了从数据接入、存储计算到 AI 应用的全链路解决方案。截至目前，平凯数据库/TiDB 已服务理想汽车、吉利汽车、TCL、奥尼电子等数十家制造头部企业，未来将继续以技术创新为驱动，成为智能制造数字化转型的“核心引擎”。