赋能智能制造——超融合数据库驱动数据价值释放

制造业数据平台建设挑战

• 数据脱节：集团与工厂数据分离，数据传递依赖人工，效率低且易出错。例如，冲床停机信号需手写标签再人工录入，数据滞后且易错。
• 数据孤岛：系统割裂，协议壁垒，数据标准不一致，导致数据整合困难。例如，电池厂商使用多家厂商设备和解决方案，数据标准不一致，溯源困难。
• 数据质量问题：同名称不同义、同含义不同名、时间戳格式混乱等，导致数据分析困难。例如，汽车零部件厂因IQC数据记录不全和停机原因字段模糊，无法建立有效因果模型。
• 实时写入性能危机：海量实时数据处理瓶颈，关键场景延迟超标。例如，设备工况数据每秒数万行至几十万行，写入延迟达8–12秒，导致不良品产生。
• 数据加工查询性能危机：高频率数据加工资源占用和业务访问平衡困难。例如，传统离线跑批一天跑一次，若频率增加到5分钟一次，全流程数据处理可能无法完成。
• 存储失控：热数据冷数据不分离，大量明细数据占用高性能存储，导致存储资源浪费。例如，85%高性能存储被冷数据占用，扩容多为存储历史数据。

YMatrix核心能力

• 产品概况：支持事务、分析、AI，离线数仓、实时数仓，数据加工、数据服务。
• 制造业破局核心利器：数据联合分析，多表复杂查询，千万级/秒时序数据吞吐，自动降级存储，一体化数仓。
• 实时写入：MatrixGate并行化数据写入，Mars3行列混存，保障高性能写入和大数据分析。
• 高效分析：MARS3存储引擎，向量化执行引擎，Domino流计算引擎，平衡行存与列存优势，支持数据预聚集、有序存储，优化查询性能，支持库内实时计算。
• 极致存储：多级压缩+自适应编码，降级存储，有效降低存储资源使用，提升查询性能。
• 极简架构：数据加工+数据服务，从Kafka中拉取数据并行高速写入，复杂计算在库内执行，数据服务通过SQL实现，实时流计算数据写入后进行加工计算。

专业能力

• 资源管理：根据不同用户控制CPU、并发、内存、IO的使用，避免资源争抢。
• 数据安全：国密算法、数据加密、数据脱敏、权限管理、审计日志、TDE。
• AI能力：分布式向量检索，水平扩展，高效查询；智能处理，文本、图片、视频混合检索。
• 可视化运维：支持集群状态监控、表信息查询、SQL执行、集群巡检、负载分析等。
• 专业监控：支持数据库内存、存储、CPU、网络等使用情况的Prometheus面板及Exporter。

全栈信创生态

• FDL兼容性认证。

数据平台建设案例

• 某动力电池巨头：YMatrix承载多源数据，实现数据联合分析，赋能智能工厂运营与数字孪生等应用。
• 制造500强企业：YMatrix承载IoT平台设备运行数据，实现库内实时预警、离线分析、动态指标计算以及数据服务，赋能智能工厂运营与数字孪生等应用。
• 高端装备制造商：YMatrix实现超融合架构，覆盖超过两万台混凝土机械设备，提供单设备的全面体检报告和故障预警，为智能运维出谋划策。
• 造车新势力：YMatrix承载车机信号集群，成本节省80%，实现卓越时序性能和强大分析能力。

更多客户选择

• 消费制造、能源、通讯、传统行业、金融、汽车。