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摘要: 时序数据库 TDengine 在能碳管理平台中的关键技术选型与落地实践 小T导读 泛能网能碳产业智能平台作为新奥数能科技有限公司打造的一体化智能平台,服务于公建、工厂、园区等场景,旨在通过物联网、大数据与人工智能技术,实现能源设备的实时监控、运营管理与能碳分析。随着客户规模扩大与数据量激增,平台面临海量设备数据采集、高并发查询、长期存储及指标计算准确性等多重挑战。平台原 阅读全文
posted @ 2026-06-10 16:39 涛思数据TDengine 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 从时序数据库到工业AI:涛思数据参编“人工智能+工业软件”评价规范,推动工业数据标准 随着人工智能技术加速向工业软件渗透,如何科学衡量"AI+工业软件"的融合应用水平,已成为产业界共同关注的焦点。由中国软件行业协会归口、中国工业互联网研究院牵头,北京涛思数据科技有限公司等27家企事业单位共同起草的《"人工智能+工业软件"融合应用成熟度评价规范》(标准编号:T/SIA 064—2026 阅读全文
posted @ 2026-06-08 17:57 涛思数据TDengine 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 从煤矿到风电:云鼎科技用 TDgpt 打开工业时序数据分析新范式 小 T 导读 TDgpt 支持用户使用 SQL 语句直接调用统计分析、机器学习及深度学习等多种算法模型,带来极大便利。作为 TDengine TSDB 的用户,2024 年云鼎科技在其煤矿安全生产综合管控平台中选用了 TDengine,实现数据的全面监控、分析与应用,并利用数据订阅功能减少中间件使用 阅读全文
posted @ 2026-06-05 13:46 涛思数据TDengine 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: TDengine 助力水泥工厂联合储库无人化升级:让天车作业过程可感知、可留存、可回溯! 小T导读:在水泥工厂智能化升级过程中,联合储库的天车作业是衔接 “原料入厂 - 熟料存储 - 成品出库” 的核心环节,其无人化运行直接决定生产效率与运维成本。安徽智质研发的激光雷达天车无人化调度系统,通过实时感知与智能调度实现了全流程无人值守。但在7x24小时的高频连续运行中,万级通讯点秒级并发产生 阅读全文
posted @ 2026-06-03 10:45 涛思数据TDengine 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: **小T导读**:在全球化视频社交与直播互动场景中,每一次弹幕发送、礼物打赏、用户在线状态变化和直播流质量波动,都会形成高频、连续、强实时的时序数据。Niki Live 在面向海外市场的社交直播业务中,需要同时应对数亿级用户行为日志、百万级直播流数据、毫秒级互动分析和全球化数据治理等挑战。本文将介绍 阅读全文
posted @ 2026-05-29 18:51 涛思数据TDengine 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 涛思数据成为西门子 Xcelerator “繁星伙伴”,TDengine 上架其云市场,并完成与西门子 IPC 工控机适配,正式进入全球工业数字化生态。依托 TDengine 时序数据库与工业数据管理平台,双方将为工业企业提供软硬协同的数据管理方案,助力工业数字化转型。 阅读全文
posted @ 2026-05-27 10:59 涛思数据TDengine 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 小T导读:在工业 4.0 与智能制造持续推进的背景下,工业现场正以前所未有的速度产生海量时序数据。对于拥有大量 CNC 机床、机器人及各类工业传感器的制造场景来说,如何高效完成数据采集、写入、存储、分析与实时应用,已经成为数字化升级中的关键问题。发那科在推进新一代工厂物联网平台建设过程中,面临高并发 阅读全文
posted @ 2026-05-15 14:58 涛思数据TDengine 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 可视化,是工程师与数据交互的入口 在工业系统中,可视化是所有能力最终汇聚的地方。 数据可以存储在工业实时数据库中,也可以通过各种分析管道进行处理,但对于工程师和操作人员来说,系统的主要交互界面始终是可视化界面。他们通过可视化来监控设备、分析问题并做出决策。 如果可视化能力有限,那么整个系统都会显得有 阅读全文
posted @ 2026-04-29 17:28 涛思数据TDengine 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 很少有人真正谈论的成本问题 在评估工业数据系统时,很多企业首先关注的是软件本身的价格。 这看起来是合理的。无论是工业实时数据库的授权费用,还是平台订阅费用,甚至云资源成本,似乎都构成了系统的主要支出。但事实上,这些只是整体成本中的一小部分。 一个工业数据系统真正的成本,并不在于你“买它花了多少钱”。 阅读全文
posted @ 2026-04-23 22:38 涛思数据TDengine 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 工业系统持续不断地产生时间序列数据。每一秒钟,传感器都在记录温度、压力、流量、振动等各种信号。在过去几十年里,这一直是工业数据系统和工业实时数据库的基础:采集信号,高效存储,并通过可视化观察它们随时间的变化。 这种方式是有效的,但它存在一个根本性的局限。 时间序列数据只能告诉我们“发生了变化”,却无 阅读全文
posted @ 2026-04-03 12:35 涛思数据TDengine 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
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