工业物联网数据中台与告警系统
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案例介绍
本项目是基于上述车企设备物联网平台延伸的数据中台与智能告警系统，属于汽车制造行业数字化转型的典型应用。
我在项目中担任数据架构师，负责流式计算引擎、规则引擎与时序数据库的选型与开发。系统采用 Kafka 结合 Flink 进行海量数据的实时清洗与流式计算，并落地 TDengine 时序数据库；同时自研轻量级规则引擎，支持用户自定义多维度的复杂告警条件。
最终成功处理日均千万级设备上报数据，实现毫秒级异常告警触达（短信/邮件/企业微信），并基于历史数据帮助客户将设备故障预测准确率提升至90%以上，大幅降低了产线非计划停机时间。
我在项目中担任数据架构师，负责流式计算引擎、规则引擎与时序数据库的选型与开发。系统采用 Kafka 结合 Flink 进行海量数据的实时清洗与流式计算，并落地 TDengine 时序数据库；同时自研轻量级规则引擎，支持用户自定义多维度的复杂告警条件。
最终成功处理日均千万级设备上报数据，实现毫秒级异常告警触达（短信/邮件/企业微信），并基于历史数据帮助客户将设备故障预测准确率提升至90%以上，大幅降低了产线非计划停机时间。
工业物联网数据中台与告警系统
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本项目是基于上述车企设备物联网平台延伸的数据中台与智能告警系统，属于汽车制造行业数字化转型的典型应用。
我在项目中担任数据架构师，负责流式计算引擎、规则引擎与时序数据库的选型与开发。系统采用 Kafka 结合 Flink 进行海量数据的实时清洗与流式计算，并落地 TDengine 时序数据库；同时自研轻量级规则引擎，支持用户自定义多维度的复杂告警条件。
最终成功处理日均千万级设备上报数据，实现毫秒级异常告警触达（短信/邮件/企业微信），并基于历史数据帮助客户将设备故障预测准确率提升至90%以上，大幅降低了产线非计划停机时间。
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