一、项目背景与目标

当前，钢铁行业在复杂形势下加速数字化、智能化转型。鞍钢集团作为世界500强企业，不仅产品服务于国家重大工程，还积极履行社会责任。围绕“产业数字化、数字产业化、数据价值化”三大方向，鞍钢集团持续推进数字化转型。然而，在提升数字化、智能化水平过程中，企业在数据生产、管理和应用方面遭遇挑战，急需整合数据以加速推进“数字鞍钢”、“智能鞍钢”建设。

在此背景下，鞍钢集团启动相关项目，实现业务数据与数据平台的实时同步，提升数据传输和管理效率，同时适配更多国产数据库，逐步用国产数据库替换传统数据库，以增强企业的核心竞争力和自主创新能力，推动企业的高质量发展，并为行业的数字化转型提供经验和借鉴。

为应对这些挑战，鞍钢集团明确了以下关键目标：

▶ 业务目标

· 实现全流程数据贯通与实时监控：依托生产、工艺、设备等核心数据的实时采集与整合，贯通炼铁全流程数据链，实时掌握设备状态、优化巡检路径，快速识别异常并预警，提高运维和检修效率。

· 提升生产稳定性与安全防护能力：通过实时数据分析，精准评估设备健康状况，预防因设备故障导致的质量问题和计划外停机，同时降低短路、爆燃等安全隐患，保障生产稳定运行。

· 支持产销一体化与订单全流程跟踪：整合生产数据、成本数据、订单指令等核心信息，实现从生产到销售的全链路数据联动，确保订单状态实时可见，提升生产计划的精准度和交付效率。

▶ 技术目标

· 消除数据孤岛：整合高炉等复杂工序的多元异构数据，实现高效共享与协同应用。

· 提升数据时效性：优化数据采集方式，支持实时决策，提高生产效率和质量控制能力。

· 推进全面国产化：加速国产技术与产品替代，构建自主可控的数字化体系。

鞍钢集团在选择数据融合产品时，经过技术可控性与场景匹配度的全面评估，对比多款同类产品，最终认为DataPipeline最符合其需求。

· 兼容性与稳定性：基于长期使用同类传统产品的经验，鞍钢集团充分验证了DataPipeline的兼容性和稳定性，确保其能够无缝替换原有工具，并符合国产化信创要求。

· 多源异构数据支持：DataPipeline具备强大的异构数据兼容能力，支持传统数据库、达梦、Kafka等多种数据库，实现高可靠、低延时的数据融合，保障数据的实时同步和高效处理。

· 高效易用性：凭借优化的UI交互设计，DataPipeline提升了运维便捷性，降低了运维成本，同时依托秒级同步性能和高可用架构，成为鞍钢集团数字化转型的核心技术底座。

三、实施方案

DataPipeline实时数据融合平台适配了传统数据库、达梦、Kafka等多种数据库管理技术，从上游的炼铁集控系统、铁区动态管控系统、铁区数采系统、高炉集控系统、第三方系统，实时采集生产数据、工艺数据、设备数据、成本数据、订单指令、第三方数据在内的关键信息，将各类异构数据有效整合、清洗后，加载到智慧炼铁大数据共享平台。该平台的应用，实现了生产、工艺、设备等核心数据的实时采集与整合，使鞍钢集团在数据处理效率和业务决策支持方面得到了显著提升。

实时数据融合平台架构

▶ 打破数据孤岛：通过配置式链路定义和无代码任务构建，平台可以快速响应并适应复杂的业务场景需求，大大提高了项目实施的灵活性和效率。

▶ 提升数据时效性：借助高性能实时处理能力，针对不同数据节点实现增量数据的TB级吞吐量、秒级低延迟处理，满足生产决策对及时数据的需求，提升生产效率和质量控制。

▶ 推进国产化替代：依托对国产数据库等国产化技术的支持，结合其稳定可靠的分布式架构及容错策略，替换进口系统，确保企业数据平台的自主可控。

▶ 增强设备管理效能：结合全链路数据可观测性，通过多级监控体系实时掌握设备状态，实现设备的实时监控、可靠性提升、检修效率提高以及安全性增强，保障生产连续性和稳定性。

四、实施成果

目前，项目已稳定运行14个月，有效支撑40+个业务场景，日均实时采集并处理超2000张表的数据，确保高效稳定的运行。通过国产化技术与实时数据处理的深度结合，不仅实现了数据的高效整合与利用，还成功驱动鞍钢集团生产运营效率提升与业务决策智能化升级。

鞍钢集团对此给予了高度评价，“鞍钢集团DataPipeline数据同步平台的建设，高效支持产销一体、订单跟踪、数据治理和智能决策等业务场景。平台凭借强大的数据融合能力，将分散数据实时整合，提供准确的数据支持，助力鞍钢集团降本增效与数字化转型。”

降本增效，敏捷决策

依托国产化平台与实时数据整合，项目显著提升了鞍钢集团运营效率。以鞍钢股份热轧带钢厂为例，人员劳动强度降低 20%、运维成本下降 10%；设备无故障运行时间增加 23%，资产回报率提升 1%。此外，平台具备弹性扩展能力，既能支撑业务发展，又能保障系统长期稳定运行。

国产化突破，高可靠支撑

项目以全栈国产化技术突破为核心，自主研发高可用架构，适配多源异构数据实时融合。通过流式处理与动态扩缩容技术，实现秒级数据同步与资源弹性调度。四级监控体系结合自动化运维工具链，确保数据质量与系统稳定性，推动主动预防式运维，构建自主可控的工业数据基础设施。