【壓縮機網】不知何時，枯燥的數字一下子鮮活了起來，搭載大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能、

　　5G通信等新興技術的數字經濟已經成為這個時代主要經濟形態。作為 “傳統機械+通用機械”的壓縮機行業如何借助新興經濟形態實現再次飛躍，值得我們這個行業思考，本文拋磚引玉淺析一下目前行業在數字經濟時代的數據應用。

　　數字的應用一般分為三個層面：基礎數據層（數字）、分析運算層（數理）、智能響應層（數據）。每個層面交叉應用到產品的研發、生產、銷售、服務各個環節，數據到數字雖一字之差，但其中蘊含的內容云壤之別，數據之于數字相當于金字塔的底部：寬廣、支撐的作用。本文著重介紹“基礎數據”在壓縮機企業的應用。

　　“基礎數據”在設計端的應用

　　壓縮機的設計大多是基于初步計算加上實際經驗進行設計（從整機到各個組件），然后實驗驗證、校正初始設計來進行優化，最后定版定型。各個零部件的數據（技術參數）都是基于供應商的實驗環境下的理想狀態測試結果提供的，不同整機廠家的設計理念差異，導致了選型計算時的不同，最終每家的測試都會有所差異。選型設計更為關注各有不同：電機和變頻器的廠家設計余量，三濾的初始壓差和處理量、散熱器的初始壓降、風機的風量和風壓，閥類的使用范圍等。其它基礎技術參數一并核準后，設計過程還要考慮最高使用環境、維保周期內的壓差、工況調節的最低壓力等，兼顧極端的使用情況形成設計輸入，在選型設計時候會預留安全余留。對于整機而言最苦惱的是供應商數據的“準確性”問題，一旦機型出現設計偏離就會浪費大量人力物力去排查原因校正設計。

　　隨著雙碳目標的提出，壓縮機行業的節能日益重要且必要，節能壓縮機的測試在產品研發、制造過程尤為重要，各種參數調試、各種結果對比對于企業的技術沉淀十分重要。這些數據之間內在邏輯分析、計算再驗證會形成有效的研發閉環，推動企業的進步。企業技術水平高低往往體現在標準之外的測試和技術認知，比如一樣的主機有的企業可以做到一級能效，有的企業就不行。此時測試數據監控、采集位置和數量，儀器儀表的精度，數據采集后的分析等尤為重要，關系到熱力學、流體、電氣、控制等相關專業知識的交叉應用。

　　“基礎數據”在生產端的應用

　　“訂單+預測”是生產端輸入的“基礎數據”，進而分解到月計劃、周計劃、日計劃，計劃分解后會形成采購的“需求計劃”，采購的交期加上裝配、測試的必要時間構成了完整的產品交期。對于企業而言，基礎庫存和按單生產交期成為其產品交期的核心競爭力。企業的痛點主要體現在：預測的準確性、采購交期的準確性、庫房數據準確性、產品質量的波動和管控能力。傳統企業還停留在“高級手工”計劃、排單、組織生產階段。

　　生產過程的數據傳遞：銷售-計劃-采購-庫房-生產-入庫，數據鏈傳遞的一致性、準確性、及時性、動態響應等成為衡量這個環節的關鍵指標。生產運營過程中，數據不能有效、高效傳遞，久而久之大量的數據“孤島”會影響傳遞的準確性，從而影響最終交期。為解決這些問題，一些企業會引入ERP管理系統，該系統的強項恰恰在于“數據”層面的處理，可以提高準確性，該系統對企業管理也提出更高的要求：產品BOM的準確性、物料編碼的管理、流程的有效管理、倉儲的動態響應等。

　　“基礎數據”在銷售端的應用

　　目前壓縮機銷售模式主要有：直銷項目型、代理分銷、合同能源、空壓站服務等。代理分銷主要是各機型的“動態數據”很難有效和整機廠家“互動”，代理商的需求往往有一定的“迷惑性”，他們是根據自己的預測形成需求，真正出貨和庫存的“數據”不能很好反饋給整機廠家。就直銷項目型、合同能源、空壓站服務等模式而言，客戶端應用的“基礎數據”采集、分析形成新的運用“基礎數據”，整機廠家會據此形成完整的解決方案：壓縮機、干燥機、過濾器、管路等系統選型或空壓站選型。

　　這個環節，以銷售產品為目的的企業往往重視前端的“數據”采集和應用，后期運維過程的跟蹤會淡化（合同能源管理除外）。由于代理商的水平參差不齊，對于應用數據采集的把握和分析差異較大，對于企業而言快速提升代理商的水平十分必要，這樣可以合理選型，有效使用設備，延長空壓機全生命周期。

　　“基礎數據”在服務端的應用

　　傳統的服務還停留在“售后”階段：接到投訴-處理-搜集-分析，這個階段屬于質量管理的“事后”處理階段。現在一些制造商和代理商選用的“物聯”應用，將這個階段提至質量管理的“事中”階段，遠程的實時監控：運行狀態、運行模式、總運行時間、壓力、溫度、電壓、電流、功率、頻率、轉速、平均負載率，總負載時間，月運行時間，次用電量、月用電量等，一些關鍵項點的基礎數據會被采集生成報表，給企業決策、服務、選型分析等提供有效的數據支撐。“物聯”的高階應用會形成完整服務流程：報單、下單、派工、服務等，整個流程走完形成完整的數據鏈，可以有效統計備品備件的原廠應用情況和售后問題的“案例”式借鑒。

　　以空壓機全生命周期檔案信息為基礎，著重采集設備運行參數、環境信息等“基礎數據”。企業據此研究、分析、取舍、運用，智能化、自動化分析，實現對空壓機運行、點檢、維修/養護、大修等關鍵業務的信息化管理，這是壓縮機傳統數據化應用較為理想的目標。就空壓機全生命周期而言，大部分周期在使用端，使用端數據收集、分析更為重要，企業產品升級的時候會提供很好的數據支撐。

　　壓縮機企業的競爭異常激烈，戰略決定了高度，管理決定了長度，數據是“死的”，如何有效利用“數據”、叫數據會“說話”、叫數據創造價值，是企業不可回避的課題。

來源：本站原創