【壓縮機網(wǎng)】現(xiàn)代一般企業(yè)往往停留在數(shù)字層面的應用更多，只是數(shù)據(jù)的原始搜集，建立一個數(shù)據(jù)庫后束之高閣。數(shù)字經(jīng)濟的顯著特點是數(shù)據(jù)的搜集、識別、過濾、分析、轉化、使用，更高級別就是數(shù)據(jù)的自我修復（人工智能級應用）?！坝脭?shù)據(jù)說話”-“數(shù)據(jù)會說話”-“數(shù)據(jù)教說話”是數(shù)據(jù)經(jīng)濟發(fā)展的三個層面。

　　“用數(shù)據(jù)說話”層面

　　在產(chǎn)品推廣的時候用到最多的就是“用數(shù)據(jù)說話”，如：一臺110KW-8bar（SF1.2）的機器，按一年運行8000h計算，一級能效（比功率6.4）產(chǎn)品比二級能效（比功率6.9）產(chǎn)品可以省電7.6萬度左右；一級能效產(chǎn)品比三級能效（比功率7.7）產(chǎn)品可以省電17萬度左右，對于能源合同管理或產(chǎn)品替代項目的產(chǎn)品會“掛表”監(jiān)測，數(shù)據(jù)漂亮與否一目了然?！坝脭?shù)據(jù)說話”成為產(chǎn)品交易中的硬通貨，也成為議價的倚仗。

　　市場端的“數(shù)據(jù)”要求成為產(chǎn)品設計和制造端的輸入，產(chǎn)品能效如何提升？測試時候的各種數(shù)據(jù)監(jiān)測、測試點選取，電機和主機效率的極致控制，三濾、散熱器、管路、油氣桶等影響系統(tǒng)壓降的極致控制都是節(jié)能過程中的必要工作。終端的能效品質勢必要求整機廠家的壓力傳遞，對下級供應商的產(chǎn)品品質控制提出更高的要求。

　　生產(chǎn)排單、采購申購，一些內(nèi)部生產(chǎn)流程都需要銷售部門的準確市場需求和預測數(shù)據(jù)，每個環(huán)節(jié)的傳遞都要用“數(shù)據(jù)說話”。產(chǎn)品制造過程中各個工序之間周轉，原料入廠檢測等所有涉及到不合格品產(chǎn)生的環(huán)節(jié)都可以產(chǎn)生大量用于分析的數(shù)據(jù)，此時為“用數(shù)據(jù)說話”層面的數(shù)據(jù)積累階段。

　　“數(shù)據(jù)會說話”層面

　　前面的“數(shù)據(jù)池”收獲海量的沒有內(nèi)在聯(lián)系的離散數(shù)據(jù)，如果沒法分析、轉化、運用就會形成“數(shù)據(jù)孤島”。服務端率先應用的“物聯(lián)”技術是典型的“數(shù)據(jù)會說話”應用，時時在線檢測空壓站的所有需要采集的運行參數(shù)，建立分析模型，可以完成“智能化”的告警管理、服務人員管理、工單處理等工作。系統(tǒng)可以實現(xiàn)對空壓機運行、點檢、維修/養(yǎng)護、大修等關鍵業(yè)務的信息化管理。

　　根據(jù)用戶使用的高峰用氣量的變化、用氣量、壓力的變化等等，包括后處理的一些運行數(shù)據(jù)的監(jiān)測，進而進行優(yōu)化，給用戶提供選型的科學依據(jù)，這些都是“數(shù)據(jù)說話”的典型應用。還可以進一步根據(jù)每臺空壓機的實際情況，分別設定其上述各項業(yè)務的作業(yè)規(guī)范和作業(yè)標準。對設備維保全過程進行全面監(jiān)控，系統(tǒng)自動派單、任務接單、按單領取備品備件及相關材料、完工報告，空壓機現(xiàn)場管理人員對維保的完工報告進行確認后，工單結束。該過程可以完全用網(wǎng)絡或手機APP實現(xiàn)，做到服務端的“數(shù)據(jù)說話”。

　　生產(chǎn)端“數(shù)據(jù)說話”就是依據(jù)庫存數(shù)量、發(fā)貨數(shù)量、在產(chǎn)數(shù)量等數(shù)據(jù)的縱、橫向對比分析，及時調整計劃。生產(chǎn)端一般涉及以下模塊：計劃管理、質量管理、設備管理、看板管理、倉儲管理、生產(chǎn)統(tǒng)計、工藝管理等。對于生產(chǎn)而言，每天排什么型號的壓縮機、原材料入庫情況、每天生產(chǎn)排產(chǎn)的動態(tài)、完成率、不合格品率、合同訂單達成率等等這些都是要通過數(shù)據(jù)顯現(xiàn)，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)會說話。

　　“數(shù)據(jù)教說話”層面

　　“數(shù)據(jù)會說話”進一步發(fā)展就是要“數(shù)據(jù)教說話”。通過數(shù)據(jù)采集建立起龐大的數(shù)據(jù)庫，進而建立數(shù)學模型進行分析，找出內(nèi)在的邏輯關系和相互之間的聯(lián)系。以設計為例：比如噴油量、壓損等對整機性能的影響。如果有準確的數(shù)學分析模型，整個設計可以進行自我完善。轉速調整匹配氣量和壓力需求，轉速確定后匹配合適噴油量等進行優(yōu)化調整，使其達到最佳的節(jié)能效果。

　　比如銷售排單，如果有精準的推斷、計算，就可以及時的、準確的調整計劃，而非盲目的預測庫存。這樣會根據(jù)市場的動態(tài)，哪些機型比較暢銷，哪些配件用量比較大，作為一個基礎的分析判斷，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“自我學習”。這種調整可以將產(chǎn)品種類和數(shù)量壓縮在更短的周期內(nèi)完成，更加科學合理，可以有效避免積壓和大幅調整帶來的震蕩。

　　現(xiàn)在推崇的人工智能實際上就是對于普通的、簡單的基礎數(shù)據(jù)采集后，建立有效的科學算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自我學習、自我修復的能力。比如說在用戶現(xiàn)場，根據(jù)不斷的數(shù)據(jù)提取分析在哪個時段是用氣的高峰，用氣的波動范圍是多少，壓力露點波動等，就可以利用大數(shù)據(jù)計算后給出預警，并提供合理的調整報告，設定壓縮機一定范圍內(nèi)的氣量等參數(shù)調整，這樣就可以做到極致的精準節(jié)能。如果超出預定調整范圍會推送給用戶征得同意后自動調整。

　　“數(shù)據(jù)”如何教“說話”

　　1、大量的數(shù)據(jù)收集整理、分析、篩選。數(shù)據(jù)的選取范圍、寬度和廣度、有效數(shù)據(jù)的提取、無效數(shù)據(jù)的剔除等。

　　2、內(nèi)在邏輯關系的分析、數(shù)學模型建立。研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務，相互影響、制約因素的查找分析，時時數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的比較以及對于未來概率事件的推演等。

　　3、算法的提煉、完善。最新一代網(wǎng)絡經(jīng)濟的最大特點就是算法，這也是我們領先國外之處。對于傳統(tǒng)產(chǎn)品的應用不必像網(wǎng)絡算法一樣強大，我們基于不同板塊的具體應用即可，各個板塊之間相互關聯(lián)，單獨板塊的縱深挖潛。

　　4、自我學習的“復算”算法編程。基于計算機的“人工智能”就其本質來看，主要就是“數(shù)據(jù)”的收集、應用、修復?！皩W習”步驟主要是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)對未來趨勢的影響和判斷，進而剔除不利的影響因素，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“智能學習”。

　　分析我們壓縮機行業(yè)，要以發(fā)展的眼光、以未來的眼光來看現(xiàn)有技術的未來走向和趨勢，這樣我們做起來會更有目的、更有針對性。不得不說，隨著人工智能的普及和應用，我們壓縮機從設計到生產(chǎn)到服務，未來都可以實現(xiàn)基礎數(shù)據(jù)到智能數(shù)據(jù)的轉化，并搭載新興的技術領域再次起航。

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