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（本文由涛思客户成功部门出品）

2025 年 12 月，涛思数据与北京海莱德自动化工程有限公司（简称“海莱德”）正式建立合作伙伴关系。此次合作，海莱德将基于自身行业自动化系统集成能力，结合涛思数据提供的 TDengine TSDB + IDMP 产品组合，共同为制糖等行业客户打造从数据采集、治理到智能分析应用的完整解决方案，助力制糖工业企业实现生产运营的数字化与智能化转型。

行业背景｜制糖生产正在面对的新挑战

制糖行业的生产实践表明，甘蔗制糖是一项高度连续、强耦合、对运行稳定性要求极高的工业过程。原料受品种、成熟度、含糖量和纤维含量等因素影响，天然波动较大；加之榨季集中、生产节奏紧凑，一旦发生非计划停车或关键参数失控，带来的不仅是产量损失，更可能造成难以弥补的经济影响和社会影响（涉及甘蔗和甜菜的农业生产）。

在此背景下，行业内绝大多数糖厂长期依赖以人工经验为主的工艺调整方式，以及以工段为单位、相互割裂的数据管理模式，这些传统做法逐渐显现出其局限性。经验固然重要，但难以在不同班组、不同人员之间稳定传承与高效复制；生产数据虽然持续产生，却因分散在不同系统与记录中而难以整合分析，从而无法有效支撑对稳产、提质、降本目标的持续精细化管控。这已成为行业的一个普遍共识：仅依靠传统方式，已难以应对当前生产运行对稳定性与过程可控性日益提升的要求。

面临挑战｜从“看不清”到“管不住”

在实际运行中，以下这些挑战并非个案，而是制糖行业中普遍存在的共性问题。

首先，生产过程链条长、环节多，从预处理、压榨、澄清、蒸发、煮糖到分蜜、干燥包装，各工段数据往往分散在不同的系统与记录中，缺乏统一视角，导致难以形成真正贯穿全流程的生产监控与分析能力。

其次，在工艺质量管控方面，参数调整长期依赖人工经验判断。许多异常往往在最终质量指标已发生偏差后才得以察觉，缺乏对工艺质量的过程性分析与持续监控手段，难以实现事前预警与主动干预。

最后，在物料与糖分损耗管理上，行业长期缺乏有效的工具进行清晰、有效的分析和管理。糖分损耗分散于滤泥、废蜜、洗水、跑糖等多个环节，大多依靠经验估算，无法形成系统、可对比的“糖损画像”，这在很大程度上制约了对产糖效率与整体经营指标的持续优化。

正是这些普遍存在的“看不清、管不住”的痛点，促使制糖行业开始重新思考生产管理方式，并推动如 TDengine IDMP 这样的生产数据与工艺管理平台，逐渐成为企业进行数字化转型、实现精细化运营的重要选择。

解决方案｜从“数据分散”到“AI Ready”，让制糖跑在数据之上

在榨季现场，行业内常有一种共识：“数据其实都有，就是用不起来。”原料特性每日波动，工艺流程长且复杂，相关数据往往分散在局部的 DCS、各类设备的独立系统及手工台账中。操作人员依赖经验盯守，生产系统中前后无高效的数据流通，一旦生产节奏加快，潜在的风险与异常便容易被淹没在庞杂的信息流中。

因此，选择引入 TDengine IDMP 平台，其初衷并非简单“再上一套系统”，而是旨在将沉睡的数据转化为直接支撑生产决策与运营优化的能力。围绕制糖行业原料波动大、流程链路长、设备可靠性要求高等特点，该平台以TDengine TSBS + TDengine IDMP为核心，从数据采集与接入起步，逐步打通数据治理、业务情景化建模与 AI 分析应用，致力于构建一套真正面向生产、服务于工艺优化与稳定运行的工业数据管理体系。

图1 以 TDengine IDMP 为基础面向生产的工业数据管理体系

数据采集｜先把“碎数据”连成一条线

在项目启动之初，制糖企业现场所面临的情况在行业中并不陌生：数据体量并不少，但分布零散。工厂局部的 DCS、各类设备的独立系统仅仅服务于局部的监控层面。而在数据分析、集中管理与智能应用层面，则长期缺乏统一、高效的数据出口。

针对这一现状，项目规划在不影响现有控制系统稳定运行的前提下，于集控层之上构建独立的数据采集与汇聚通道。计划在每个工厂部署一套 TDengine TSDB，利用其自带的零代码采集工具 taosX，通过 OPC 标准接口从 DCS Server 读取实时工艺数据，以实现关键生产数据的稳定采集与接入。同时，在企业级数据中心部署统一的 TDengine TSDB，对各工厂的时序数据进行集中汇聚与统一管理，为后续的数据整合分析与跨厂协同打下基础。

图2 某甘蔗制糖项目的数据采集架构图

这种架构既充分保留了 DCS 与 SCADA 的成熟运行体系，又在其之上形成统一、可扩展的数据采集与汇聚层，为后续的数据治理、业务情景化和 AI 应用奠定了可靠基础。

数据分析｜从“看历史”到“提前知道”

在数据分析层，平台基于TDengine TSDB的高性能时序数据管理能力，实现实时与历史数据的统一处理，并能够结合时序基础模型的时序数据预测与异常检测能力，对生产过程和设备运行状态进行持续分析。

通过对关键工艺参数和运行指标的时序建模，时序基础模型能够识别正常运行模式，预测指标变化趋势，并对偏离正常区间的异常波动进行及时检测与预警，帮助企业提前发现潜在风险。请参考：时序数据分析智能体 TDgpt

该能力使生产管控从依赖经验的事后分析，转向基于数据的趋势预判与异常识别，为工艺稳定运行、设备可靠性提升及运营决策提供更加及时、可靠的数据支撑。

数据目录｜让每个岗位都用得上数据

如果说采集和分析解决了“数据有没有、算不算得动”的问题，那么数据目录解决的，是“业务用不用得上”。

TDengine IDMP 并没有强制所有人用同一种视角看数据，而是允许不同部门按自己的业务逻辑组织数据。生产车间可以围绕工艺流程，把数据按工序、工段和关键参数来组织；设备管理部门则按设备类型和运行状态建立目录，专注设备可靠性和维护。同一份底层数据，可以在不同业务视角下被反复引用。

对业务人员来说，找数据不再是“翻系统”，而是“进目录”；对系统来说，数据有了清晰的结构和入口，才能被稳定调用、持续分析。

图3 甘蔗制糖厂数据目录（按设备、按工艺）

数据标准化 | 让“一吨糖”只有一种算法

在工业系统中，数据标准化不是“规范问题”，而是直接影响结果是否可信的基础工程。航天领域曾因单位不统一而导致重大事故，这一案例反复被提及，并不是偶然，而是揭示了一个普遍规律：当数据口径不统一时，系统即使运行正常，结论也可能完全错误。

在制糖生产中，这类风险同样真实存在。以澄清汁流量为例，DCS 系统通常以体积流量 m³/h 采集数据，而部分历史系统或人工台账则沿用质量流量 t/h。两种口径在各自系统内都能够正常使用，但一旦进入跨系统分析场景——例如物料衡算、产能评估或能耗核算——问题便会显现：同一个“澄清汁流量”，在不同系统中参与计算，得到的却是两套完全不同的结果。

在 TDengine IDMP 中，这类问题不再依赖人工经验去“记住差异”，而是通过模型层面的标准化设计，从源头上消除歧义，确保“一吨糖”在系统中只有一种确定、可复用的计算方式。

将“老师傅的共识”固化为系统规则

在实际生产中，许多关键口径早已形成行业共识，只是长期存在于经验和习惯中。TDengine IDMP 通过元素模板机制，将这些共识转化为可执行、可约束的系统规则。

以“澄清汁”这一对象为例，IDMP 在模型层对其进行统一、规范的定义，明确其所包含的各类属性，并对每个属性的名称、业务含义、数据类型、计量单位及使用口径进行统一约束。针对澄清汁流量，模型中会明确其业务含义、统一采用的标准计量单位、适用的工艺计算口径，以及是否参与物料衡算与产能分析等核心规则。

通过这种方式，同一类工艺对象、同一类指标在系统中只保留唯一、确定的解释，从根本上避免“同名不同义”或“同数不同算”的问题，为后续跨系统分析和长期稳定运行提供一致、可靠的数据基础。

图4 通过元素模板将知识固化

单位不同？系统自动算清楚

在统一标准的同时，TDengine IDMP 也充分考虑了现有系统的复杂性。针对属性模板，平台在公式层引入计量单位的自动识别与推导能力。

当数据来自 DCS 系统时，平台能够识别其计量单位为体积流量（m³/h）；当数据来自历史系统或台账时，则识别为质量流量（t/h）。在参与计算或分析时，TDengine IDMP 会根据目标属性所要求的计量单位，自动推导并完成必要的单位换算，确保计算结果口径一致。

整个过程无需人工干预，也不依赖个人经验假设，使不同来源、不同口径的数据能够在统一模型下安全、可靠地参与分析，为物料衡算和经营决策提供稳定支撑。

图5 澄清汁的质量流量到体积流量的自动推导

数据情景化｜让工业数据真正看得懂、用得上

在实际生产中，制糖行业越来越深刻地体会到：没有情景的数据，只是一串数字；只有将其置于具体的工艺场景中，数据才真正具有意义。

榨季期间，生产现场变化极为迅速。今天可能是澄清工段的 pH 值出现波动，明天发现废蜜纯度偏高，过几天又察觉实际产糖率与理论值存在偏差。这类问题本身并不复杂，但过去的分析方式却异常耗时费力——通常由业务人员凭借经验提出初步判断，再由技术人员到各个独立系统中查找相关点位、收集数据；数据找齐后，还需反复确认其时间范围、计算口径是否一致。往往经过这样一轮繁琐流程，数天时间已经过去。

究其根源，问题通常不在于人员专业能力，而在于数据本身缺乏情景化组织。业务人员往往不清楚所需数据具体分布在哪些系统中、是否可直接使用；技术人员也难以理解这些数据在工艺上应如何关联、如何分析，以及它们之间的业务逻辑是什么。这种数据与业务之间的“断层”，使得高效的分析与决策难以实现。

连接业务与技术的关键一环

引入 TDengine IDMP 平台后，制糖企业将能够使数据真正成为业务与技术之间的“通用语言”。

该平台通过为数据补充统一、清晰的业务语义，将其与具体的生产过程直接关联。每一条数据都将被明确归属到特定的工艺环节（如澄清、蒸发或煮糖），同时标识其反映的工艺机理类型（如反应强度、抽提效率或回收损失），并清楚定义其适用的业务场景（如质量监控、物料衡算、异常分析或工艺优化）。

在此基础上，平台还将构建标准化的技术元数据层，对数据来源、计量单位和合理取值范围进行统一管理。由此，数据从何处来、如何计算将变得清晰可溯，在进行数据分析、计算或设置告警时，系统能够自动确保口径一致，从而避免因理解偏差导致的结果不一。

这一步的关键价值在于，许多原本存在于“老师傅经验”中的隐性知识与共识，将被有效地沉淀并固化为清晰、可复用的系统规则，为知识的传承与规模化应用奠定基础。

图6 数据情景化（业务描述和限值）

业务分析真正实现自助

在数据完成情景化之后，制糖企业的业务分析方式将发生根本性转变，从过去高度依赖 IT 部门支持，转向以业务人员自助分析为主。系统前端将不再展示零散的点位编号与底层数据结构，而是围绕“澄清稳定性”“物料衡算”“产糖效率”等业务人员熟悉的工艺情景来组织数据与功能。

以澄清工段为例，工艺人员在“澄清稳定性”情景下，将能够直接选取 pH 值、混浊度、色值等关键指标，并自行拖拽搭建趋势对比与关联分析面板，用于实时判断反应状态是否偏离正常区间。整个过程无需向 IT 部门提出建模或取数需求，分析逻辑也将更加贴近现场实际。业务人员从而能真正基于数据流进行自主判断与决策。

这种以业务情景为核心的分析模式，将显著降低数据使用门槛与技术障碍，使得工艺人员更愿意、也更能够主动、自信地使用数据工具，推动数据分析融入日常作业闭环。

图7 澄清工艺是否稳定？业务人员自助分析

响应能力的显著提升

当业务分析实现自助化，为制糖企业带来最直接的变化就是——业务响应速度得到显著提升。过去，从发现异常到形成分析结论，往往需要经过多环节传递与处理，周期以天计算，等结论出来时，问题可能已经扩大，甚至错过了最佳工艺调整窗口。

未来，在数据情景化的支撑下，业务人员将能够在当班内直接完成数据取用、对比分析和假设验证。例如，当澄清工段 pH 值刚出现连续偏移时，系统可在对应的业务情景中自动聚合相关指标，工艺人员即可当场判断是否需要调整加药或工艺参数；当产糖率与预期出现偏差时，也可快速定位问题根源，判别是前段抽提、澄清损失，还是后段回收效率所致。

这意味着，问题有望在“扩大之前”就被识别和处理，从而使生产运行从被动应对逐步转向主动预防与控制。

总体而言，数据情景化将帮助制糖企业真正把数据用活于业务。生产管理将不再高度依赖个人经验与事后分析，而是逐步形成一套以数据为驱动、以业务场景为依托的快速决策机制，生产运行也因此有望变得更加稳定、高效与可控。

无问智推｜AI 驱动的生产洞察升级

在实际生产中，制糖行业逐渐形成一种共识：AI 技术在其中的真正价值，并非在于“替代人工思考”，而在于能够在问题尚未被明确提出之前，就已将所需的相关信息与洞察准备就绪。

过去，行业中的中控系统更多地扮演着“被动工具”的角色。监控哪些指标、如何进行关联分析，完全依赖当班人员的个人经验：工艺人员需自行回忆关键指标、查找数据点位、调整分析的时间窗口。新接班的团队往往难以快速入手；而当经验丰富的老师傅不在场时，许多隐性的工艺逻辑与判断也难以得到有效复用。

在引入 TDengine IDMP 平台并完成数据情景化构建之后，AI 所扮演的角色将发生显著转变。它将不再被动等待指令，而是基于对工艺语义与业务上下文的理解，主动识别当前生产状态，并动态推荐最贴合该业务场景的监控视图与分析内容。这使得系统能够引导注意力，辅助不同经验层次的人员更快地聚焦于关键问题，从而将专家经验转化为可持续、可复用的系统能力。

澄清段的一个真实场景

以澄清工段的澄清汁监控为例。过去，制糖行业在监控澄清段时，往往仅限于观察几条关键参数的实时曲线，难以系统性地判断“当前工况是否真正处于正常状态”或“其趋势是否正在恶化”。

现在，AI 会自动为用户推荐一整套符合澄清工艺逻辑的监控面板，只需简单的点击“生成”，TDengine IDMP 就能够自动生成监控看板。在澄清汁场景下，系统会优先推荐：

• 过去一小时澄清汁 pH 的最新值，用于快速判断当前反应状态；
• 过去一天每小时澄清汁锤度的平均值，帮助用户观察短周期稳定性；
• 过去一周澄清汁还原糖的平均值，以及按天汇总的变化趋势，用于评估澄清效果对糖损的影响。

AI 推荐的澄清汁的监控面板

这些内容并不是“通用模板”，而是因为系统已经理解：这些指标正是澄清段最关键、最有业务意义的数据组合。

从“人盯数据”到“系统叫人”

在引入 TDengine IDMP 之前，制糖行业对澄清段的监控更多依赖人工经验。中控画面上曲线一直在动，工艺人员需要长时间盯着趋势，凭感觉判断是不是“有点不对劲”。采用 TDengine IDMP 之后，这种状态发生了明显改变。基于已经完成的数据情景化，AI 不再等待人工提问，而是主动推荐与澄清汁相关的实时事件监控和分析，通过实时分析预警，能够在关键时刻把人“叫过来”。

在澄清汁场景中，系统能够自动推荐分析：

• 当澄清汁加热器出口温度超过 105℃，并持续 5 分钟以上时，立即触发主要告警，同时给出该时段的平均出口温度，清楚提示存在过热风险；
• 对澄清汁锤度，系统每 5 分钟基于 3 倍标准差的 K-sigma 方法进行异常检测，一旦波动异常，直接给出最大锤度值，帮助用户快速判断异常程度；
• 系统还推荐每 10 分钟滚动计算过去 30 分钟内的平均流量，用于辅助判断当前负荷是否发生变化。

在过去，这些判断逻辑往往只掌握在少数经验丰富的工艺人员手中，依赖于人员持续盯守数据、反复比对分析才能得以运用。如今，通过引入 TDengine IDMP 平台，这些经验与逻辑得以被 AI 沉淀并固化为持续、自动运行的系统能力。生产管理模式由此从依赖“人盯数据”逐步转向为“系统预警、人员确认”的协同机制，使异常得以更早被识别，工艺调整也能更及时地执行。这正是 TDengine IDMP 为制糖行业生产管理带来的最直观价值——将隐性知识显性化，将个人经验转化为可持续、可复用的系统智能。

AI 自动推荐的实时分析场景

给制糖行业带来的真正变化

对制糖行业来说，最大的变化在于：正常时不被数据打扰，异常时绝不会被遗漏。生产管理也由此从“人盯数据”转向“系统叫人”，让异常更早被发现，让调整更及时发生。这正是 TDengine IDMP 在实际生产中带给制糖行业的最直观价值。

应用成效｜从“系统上线”到“价值落地”

随着该工业数据平台在生产现场的深入部署与应用，制糖企业有望在生产管理与工艺管控方面逐步收获系统性成效。整体解决方案围绕生产、工艺和设备三大核心对象展开，将推动数据不再仅仅停留在系统层面，而是持续融入日常运行与管理决策之中。

全流程生产监控：让制糖过程“看得见”

通过对制糖工艺流程进行统一的数据资产建模，平台实现了从预处理到干燥包装的全过程数据采集与集中监控。各工段之间原本割裂的数据被打通，形成连续、完整的生产视图。关键工艺参数和运行状态能够集中呈现，为现场管理、生产调度以及异常发现提供了直观、统一的支撑。

生成物料损耗分析：让损耗“算得清”

围绕工艺过程和物料流转，平台引入了系统化的数据分析与物料衡算方法，对糖分在关键环节中的变化进行结构化分析，使以往主要依赖经验判断的物料损耗问题，转变为可量化、可对比的结果。生产、工艺和设备状态对管理层更加透明，为工艺优化和质量管控提供了更有依据的决策支持。

各个工艺段制糖损耗分析

工艺质量实时监控：让生产“跑得稳”

围绕关键工艺参数和质量指标，平台构建了持续运行的工艺质量监控体系，对生产各环节的运行状态进行实时跟踪和对比分析，使工艺波动由事后发现逐步转变为过程可控。通过对工艺偏差和异常趋势的及时识别，有效降低了过程波动对产品质量的影响，推动生产运行保持稳定。

工艺质量状态在生产层和管理层之间更加透明，为工艺调整和质量管控提供了持续、可靠的数据依据，有效支撑制糖生产的稳定运行和产品质量的均质化。

澄清汁 PH 值实时监控

工艺质量异常告警（澄清汁 PH 值）

商业价值｜制糖企业可持续演进的数字化底座

从行业应用与发展的角度来看，此类项目的价值并不仅体现在一次性的系统建设或阶段性验收上，更在于为企业构建了一套可长期演进、持续赋能的数字化底座。通过统一的数据标准与平台架构，制糖行业首次获得了对全生产过程进行持续感知、系统分析与长效优化的能力，这为后续的管理深化与智能应用奠定了坚实基础。

短期而言，项目的实施将有效提升生产透明度与运行稳定性；从中长期看，该平台有望逐步成长为支撑企业实现稳产、提质、降本与风险精准管控的核心基础设施。

行业意义｜一条稳健、可落地的制糖数字化路径

适用企业

• 希望持续提升管理水平和长期竞争力的甘蔗制糖企业
• 正处于数字化转型关键阶段的中小规模糖厂

成功前提

• 管理层对数字化目标和数据价值形成清晰、统一的认知
• 具备相对稳定、连续的生产和设备数据基础

核心路径

• 以“工艺 + 物料 + 设备”为主线，系统推进数字化建设
• 按“看得见 → 算得清 → 跑得稳”的节奏逐步实施，避免激进投入
• 在夯实数据基础之上，稳步迈向智能优化和 AI 应用

未来展望｜通过组态强化生产过程与工艺质量管控

从预期效果来看，TDengine IDMP 将在生产数据采集、集中监控与分析方面为制糖企业打下坚实基础，从而有效支撑生产过程监控与工艺质量分析的日常需求。

在此基础上，企业可期待未来进一步引入并强化平台的组态能力，以更加直观、图形化的方式呈现工艺流程、设备运行状态与关键工艺参数。这将推动生产监控从以数据列表和图表展示为主，逐步升级为面向过程与运行状态的综合可视化管控。通过组态化配置关键质量指标和工艺约束条件，有助于将成熟的工艺经验固化为可自动执行的监控规则，提升对工艺偏差和质量风险的提前识别与主动干预能力，从而更好地服务于制糖生产长期、稳定、高效的运行目标。

关于海莱德

北京海莱德自动化工程有限公司成立于 2010 年，是国内工业自动化技术与解决方案提供商，在制糖行业自动化领域具有专业积累。公司业务覆盖系统设计、工程实施、调试及售后服务等全流程，并在食品饮料、汽车、电力、冶金、烟草和机械制造等行业积累了丰富工程经验。近年来，海莱德参与了多个“一带一路”糖厂的集中控制 DCS 系统及数字化系统的设计、供货与调试，持续推进从自动化向数字化、信息化和智能化方向升级，并结合涛思数据的时序数据库和 TDengine IDMP 平台建立起了对制糖企业真正高效、实用且易于掌握的，具备 AI 智能的数字化系统。

关于 TDengine

TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。