一、 企业介绍
小米制造作为全球领先的智能硬件制造企业，其工厂产线覆盖手机、智能家居等多品类生产，每日产生海量设备运行数据、生产日志及业务系统数据。为实现生产全流程可追溯、核心指标实时监控及快速决策，小米制造亟需一套能够支撑实时采集、高效分析、动态预警的大数据管理平台。
二、面临挑战
小米制造的智能工厂场景对数据处理提出了严苛要求，具体挑战包括：
数据规模与时效性：
- 产线设备数目庞大（涉及180 多类设备），日新增数据量预计可达 130GB，需要能够快速写入数据库，以实现实时更新良品率、OEE、UPH 等核心指标。
传统方法的故障预警是预先设定报警阈值，一旦监控到数据超过阈值，才能发出警报。这种方法存在严重滞后性，即发出警报时设备生产的良品率已经下降。
数据分析困难
- 终端设备产生的大量非结构化数据，传统数据库难以消化这些海量数据，往往会导致难以及时优化生产管理流程，无法针对性设计工厂生产的各类指标，进而阻碍了设备的监测和分析。
业务场景多样性
- 需支撑智能制造部工业数据组的澎湃 OS 中控大屏（显示生产核心指标）、自研BI系统（管理看板、工时统计）等多个核心业务。
传统架构局限性
- 早期依赖 Hadoop 生态及多类型数据库（如Greenplum、Oracle），无法承载实时计算需求，故障预警滞后，且复杂报表查询耗时过长。
三、YMatrix超融合数据库：一站式解决生产数据难题
针对小米制造的核心诉求，YMatrix 超融合数据库提供了从数据采集到分析预警的全链路解决方案，关键能力覆盖：
- 数据高效写入：自研 MatrixGate 组件，满足海量数据快速接入需求。
- 实时混合计算（HTAP）架构：YMatrix 实现事务处理（OLTP）与实时分析（OLAP）融合，支持产线设备数据（如时序、结构化、非结构化数据）的实时写入与秒级查询。可保障生产异常（如良品率下降）及时发现并干预。
- 高效开发与运维优化：支持plpython编程，实现数据库维护工作与算法开发工作解耦。
- 复杂场景适配能力：针对良品率计算等复杂业务（算法复杂、时效性要求高），YMatrix通过库内流计算引擎（Domino）实现实时指标动态计算，避免结果延迟导致的废品浪费。
四、客户收益：从数据驱动到生产质效双提升
YMatrix 承载来自 IoT 平台的设备运行中的生产状态、实时参数、生产日志等数据，同时接入业务数据。建立起了基于 HTAP 的数据管理平台。 通过库内实时预警、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。
生产效率提升
- 时序性能卓越，写入速度可达 5w+ 行/秒，满足数十万台装备的接入；
- 日请求量达50万QPS，95% 查询响应时间 <2.5秒，保障产线稳定运行；
- 截止 2024 年底，总数据量已达 12TB+，最大表 1.8TB+，为工厂运营提供稳定的底层支撑。
生产成本降低
- YMatrix 一站式满足多模数据存储与计算需求，降低架构的复杂度，提高运维效率，降低人员成本；
- 核心指标（良品率、OEE、UPH）查询速度大幅提升，实时预警，及时发现产线问题，提高良品率，降低企业生产成本。
更多业务支撑
- 澎湃 OS 中控大屏实时展示生产核心指标（如OEE、良品率、UPH 等），为管理层提供决策依据；
- 支持自研 BI 系统工时管理、看板分析，推动生产流程精细化；
- 库内机器学习能力，助力预测性维护功能，帮助客户工艺快速迭代，保持核心竞争力。
五、总结：智能工厂的“超融合”数据基座
小米制造的实践表明，YMatrix 超融合数据库通过实时计算、高效存储、简易运维的一体化能力，成功解决了智能工厂场景下“数据多源、分析复杂、响应时效”的核心痛点，不仅支撑了当前生产管理需求，更为未来扩展（如冷热数据分离、数字孪生）奠定了坚实基础。作为头部制造企业的选择，YMatrix 正成为智能工厂数据中枢的“标准配置”。
