行业解决方案
新能源动力和储能行业
全链路数据解决方案
新能源动力与储能行业作为技术密集型产业，业务链涵盖研发、制造、供应链及全生命周期服务等复杂环节。伴随市场需求爆发与技术迭代加速，数据分析支撑能力面临严峻挑战。SelectDB 为新能源行业提供全链路数据支撑，覆盖生产实时管控、产品全周期追溯、工艺参数分析及售后监测预警。凭借高并发写入与秒级查询能力，助力企业数字化升级。
携手领先新能源企业，共建数据底座
行业解决方案
新能源动力与储能行业作为技术密集型产业，业务链涵盖研发、制造、供应链及全生命周期服务等复杂环节。伴随市场需求爆发与技术迭代加速，数据分析支撑能力面临严峻挑战。SelectDB 为新能源行业提供全链路数据支撑，覆盖生产实时管控、产品全周期追溯、工艺参数分析及售后监测预警。凭借高并发写入与秒级查询能力，助力企业数字化升级。
携手领先新能源企业，共建数据底座
面向研发、制造、溯源与售后等核心场景，SelectDB 以高性能实时分析能力打通全链路数据，帮助电池企业在海量数据下实现秒级决策、质量可控与成本可承受的规模化增长。
SelectDB 支持百万级 TPS 实时写入与更新，产线数据 5 秒内可查，支撑生产监控、质量告警与异常拦截。从小时级升级为秒级监测，帮助制造与质量团队第一时间发现问题、快速干预，保障稳定交付。
SelectDB 在百亿数据规模下仍可支撑高并发复杂分析，实现多层级 BOM 溯源、工艺参数关联分析与售后全生命周期回溯，满足从运营监控到深度分析的一体化需求。
通过存算分离、分区分桶、倒排索引与湖仓融合能力，SelectDB 在保障秒级查询体验的同时显著降低存储与运维成本，替代多组件复杂架构，让万亿级历史数据长期低成本存储、可查、可靠。
SelectDB 替换 Greenplum，统一离线数仓，以批流一体架构整合极片生产、电芯检测、供应链等实时/离线数据，数仓与 OLAP 一体化架构，查询速度提升 3 倍以上，高效支撑产线实时调优、缺陷追溯。
支持向量化数据搜索，融合多模态查询，将向量搜索、结构化 SQL 查询、文本搜索深度融合混合查询（Hybrid Search），融合图像质检结果与过程数据，实现外观缺陷检测与质量根因溯源，驱动全链路智能化。
电池行业数据分析已经深入离线数仓升级为实时数仓，核心落地实时生产管控。数据源整合 ERP、MES、QMES 等管理软件及产线设备实时数据，支撑多元分析场景。
需高效同步工厂离线设备数据与多系统汇聚数据，确保不重不漏、无抖动，保障分析流程顺畅。
数据价值随时间衰减，需分钟级完成采集、治理与分析，避免延迟导致次品激增、良率下滑。
满足一线人员与管理人员高频查询需求，实现秒时延返回，以秒级响应支撑即时决策。
需适配高并发访问与多表关联计算，应对海量用户操作及复杂业务逻辑下的性能考验。
适配电池产线高频设备数据与多系统汇聚需求，单节点百亿以上导入速度，搭配多种灵活写入方式，实现海量数据高效同步。
全链路低延迟架构支持秒级入库，快速捕获上游增量变更，端到端秒级响应，避免分析滞后导致良率下滑、批量次品。
适配多表 Join 场景，支持百亿级大表查询，通过多种优化方式，高效完成电池行业复杂业务逻辑下的分析任务。
支持万级 QPS 高并发，亚秒级多维查询响应，兼容 MySQL 协议简化接入门槛，适配智能制造即时决策需求。
在电池制造的多级供应链体系中，电池包由电芯、模组等组件逐级装配而成。电池企业既需要面向客户与监管，提供电芯级全生命周期溯源能力，满足合规与召回要求；也需要在内部快速穿透生产与装配链路，定位工艺缺陷，支撑质量改进与成本归因，实现精准可控的溯源管理。
电池溯源需穿透多级 BOM 结构，关联原材料、工序参数与装配路径，JOIN 复杂，传统架构难以实现秒级响应。
溯源分析需在百亿级历史数据中快速定位目标批次并批量拉取记录，对分布式索引与并行计算能力要求极高。
电芯全生命周期数据需长期保存，同时还要维护退役、替换等状态信息，数据规模与管理复杂度持续抬高基础设施成本。
当发现问题批次电芯，可秒级锁定受影响的电池包与车辆范围，支持精准召回，显著降低风险暴露与运营损失。
通过逆向追溯生产批次与工艺路径，分钟级定位质量异常根因，为工艺优化与成本归因提供可靠数据依据。
统一管理电芯全生命周期数据，支撑材料来源、回收信息披露，增强客户信任并满足全球合规要求。
电池制造工艺优化是构建电池芯生产工序（涂布、辊压、分切、装配、化成、分容），通过采集分析各环节设备参数、环境数据、质检结果，定位工艺瓶颈，调整参数区间，最终提升电芯良率、一致性与性能稳定性的数据驱动型生产优化工作。
单条产线每秒产生数千个时序参数（如涂布速度、辊压压力），需同时整合结构化与非结构化数据，传统数据库难以承载。
工艺偏移需秒级发现（如涂布厚度波动），否则会批量产生不良品，但传统数仓 T+1 分析模式无法满足实时闭环管控。
良率受多工序参数联动影响，需跨工序、跨批次做复杂联合查询，单次分析任务 SQL 可达上千行，传统工具效率极低。
工艺优化需依赖数月甚至数年的历史数据训练模型，海量数据存储与查询成本居高不下。
高效处理全工序海量数据，快速把握多参数与良率关联，定位最优工艺区间，缩短迭代周期。
实时捕捉参数变化，秒级反馈调整结果并及时告警，有效规避批量不良品。
通过冷热分层 + ZSTD 高压缩技术，历史工艺数据存储成本降低 60% 以上，支撑长期工艺策略训练。
支持 Arrow Flight 协议，可快速导出大量明细至算法平台，无缝适配建模，避免算法迭代延迟。
电池状态实时监测聚焦于提升服务响应效率与使用安全保障能力。通过持续分析电池在真实使用环境下产生的电压、温度、内阻等IOT数据，企业可快速识别设计或材料缺陷，将召回与处置决策从周级压缩至小时级；同时基于运行数据构建电池健康度（SOH）模型，实现风险提前预警，降低安全事故发生概率。
售后场景需对热失控、异常升温等风险进行实时监控，要求系统在高吞吐写入下仍能保持低延迟分析能力。
所有电池的全生命周期运行数据规模可达万亿量级，需在其中根据 DeviceID 快速定位目标数据，对检索性能要求极高。
售后分析常需一次性拉取上亿行历史充放电数据，传统系统在批量读写与数据传输环节成为明显瓶颈。
通过实时监控关键运行指标，提前识别潜在故障风险，减少突发事故，提升整车与电池使用安全。
快速分析特定批次电池的历史运行数据，将问题定位与召回决策周期从周级缩短至小时级，降低售后成本与影响范围。
高效支撑亿级数据批量分析与多维度对比，帮助售后与研发团队从真实使用数据中持续优化产品设计与质量策略。
某全球头部电池企业面向研发、制造与售后全链路的数据分析需求，早期搭建了由 HANA、ES、Hadoop、Iceberg、Greenplum 等多组件组成的数据平台。随着业务复杂度持续提升，系统在性能、成本与敏捷性方面逐步成为瓶颈。企业引入 SelectDB，构建统一湖仓分析平台，实现关键业务场景的全流程实时化升级。
面向多级供应链的电池全生命周期溯源需求，实现从电芯到模组到电池包再到整车的全链路追溯。
落地智能制造数据方案，覆盖产线监控、质量分析等核心场景，以 Apache Doris 为数据底座支撑全工序实时分析。