摘要

本文探讨 TDengine 时序数据库在制造业供应链管理中的应用，涵盖原材料追踪、在制品管理、成品物流等场景，实现供应链全链路可视化。

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正文

一、供应链管理的数字化需求

制造业供应链涉及多个环节：

• 原材料入库：供应商信息、质检数据
• 生产过程：在制品位置、加工状态
• 成品出库：物流追踪、环境监控

这些数据具有明显的时间序列特征，需要 时序数据库 进行高效管理。

二、供应链数据模型

-- 物流追踪超级表

CREATE STABLE logistics_tracking (

    ts TIMESTAMP,

    latitude DOUBLE,

    longitude DOUBLE,

    temperature FLOAT,

    humidity FLOAT,

    shock_level FLOAT

) TAGS (

    shipment_id BINARY(64),

    container_id BINARY(64),

    cargo_type BINARY(64),

    carrier BINARY(64)

);

-- 仓储环境监测

CREATE STABLE warehouse_env (

    ts TIMESTAMP,

    temperature FLOAT,

    humidity FLOAT,

    co2_level FLOAT

) TAGS (

    warehouse_id BINARY(64),

    zone BINARY(64)

);

三、全链路追溯查询

-- 查询货物全程轨迹

SELECT

    ts,

    latitude,

    longitude,

    temperature,

    CASE

        WHEN temperature > 25 THEN '温度异常'

        WHEN shock_level > 5 THEN '震动异常'

        ELSE '正常'

    END as status

FROM logistics_tracking

WHERE shipment_id = 'SH20240115001'

ORDER BY ts;

四、总结

通过 TDengine 时序数据库构建的供应链数据平台，实现了从原材料到成品的全链路追踪。相比传统 database，时序数据库在处理物流追踪数据时具有显著优势，为制造业供应链管理提供了可靠的数据支撑。