钢铁冶炼
行业场景：
作为传统制造业的典型代表，钢铁冶炼行业近年来逐步推进数字化转型和智能化改造，以应对日益增长的市场竞争和环保、安全等要求。特别是工业物联网平台的部署，已成为钢铁冶炼企业在生产环节中提升产能、优化产品质量、降低能耗的关键手段。通过工业物联网平台，企业能够对冶炼设备和生产线进行实时数据采集、存储和分析，从而实现对核心生产环节的智能监测、精准控制与高效管理。
我们的方案：
IoTDB 通过其强大的数据存储与计算能力，为钢铁冶炼场景提供跨平台支持、低资源占用的灵活部署方案，丰富的外部接口也使其可以与其他系统高效集成，助力钢铁冶炼行业构建智慧工厂，进一步支撑传统工业加快形成新质生产力。
数据可控需求？
国产自研
钢铁冶炼行业生产设备复杂多样，需保证数据安全性和自主性。IoTDB 由清华大学发起研发，支持常见国产硬件及操作系统，可为企业提供安全可靠的国产数据平台，保障核心生产数据的自主可控性和数据安全。
查询分析压力？
极致查询性能
冶炼生产中实时分析设备数据和生产指标的需求高，系统需具备快速处理多源数据的能力。IoTDB 在海量数据查询方面性能方面优化出色，单节点处理速度高达千万点/秒，可支持钢铁冶炼中振动等多种高频数据的分析处理。
数据入库瓶颈？
高频写入支持
冶炼设备和生产线大量振动传感器产生高频时序数据，对数据的全量接入带来了较大压力。IoTDB 支持高并发和高吞吐量写入，有效确保冶炼设备产生的全量时序数据高效存储，提升监控精度和系统响应速度。
运行稳定需求？
集群高可用
钢铁冶炼行业的生产线需长时间持续稳定运行，系统中断将影响生产进度。IoTDB 支持集群高可用，具备故障切换、负载均衡和快速恢复能力，确保系统在高负荷条件下的稳定性与可靠性。
存储成本高？
低磁盘占用
钢铁冶炼过程中的数据量大且覆盖生产全流程，需充分利用有限的存储资源。IoTDB 采用列式存储、高效压缩技术等有效降低磁盘占用，可实现节省近 90% 存储成本，使数据系统在有限空间下持续高效运行。
智能分析需求？
时序智能分析
钢铁冶炼生产过程的智能化升级需要预测式数据分析。IoTDB 在提供时序特色分析框架的同时，构建了面向时序数据的原生智能分析模型，支持从数据中提取关键指标，辅助预测性维护与生产优化。
