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“基礎數據”在壓縮機企業的應用

  【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,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?,F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?!拔锫摗钡母唠A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。

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