在化工、食品、制藥、新材料等領域，干燥機是核心生產設備之一——從塑料顆粒的脫水成型，到藥品原料的活性保留，再到鋰電池材料的均勻脫水，干燥工藝直接影響產品質量、能耗成本與生產效率。然而，隨著工廠智能化轉型加速，“數據采集”成為干燥機管理的關鍵詞，但許多企業面臨“有數據、沒價值”的困境。本文將圍繞??干燥機品牌現狀、數據采集技術方案、關鍵參數解析、數據應用痛點??四大問題展開，為行業提供參考。

一、市面上主流干燥機品牌：覆蓋多領域，技術路線差異化

干燥機按原理可分為熱風干燥、真空干燥、冷凍干燥、微波干燥、噴霧干燥等類型，不同領域對設備的耐腐蝕性、控溫精度、真空度等要求差異顯著，因此市場形成了??通用型（化工/建材）與專用型（食品/制藥）并存??的品牌格局。以下為代表性品牌：

1. 國際品牌（高端市場主導）

??GEA（德國）??：全球干燥機龍頭，覆蓋食品（噴霧干燥）、化工（流化床干燥）、制藥（真空帶式干燥）全領域，以高精度控溫（±0.5℃）、模塊化設計著稱。

??Bühler（瑞士）??：專注食品與化工干燥，其噴霧干燥機在奶粉、咖啡提取物領域市占率超30%，擅長處理熱敏性物料（如益生菌）。

??Mitsubishi（日本）??：以冷凍干燥機（凍干機）為核心，應用于生物制藥（疫苗、抗體）和高端食品（凍干水果），真空度可達1Pa以下。

2. 國內品牌（中高端市場崛起）

??常州一步干燥設備有限公司??：國內化工干燥機頭部企業，主打槳葉干燥機、回轉窯干燥機，服務于農藥、染料行業，性價比優于進口設備。

??江蘇范群干燥設備有限公司??：覆蓋熱風循環烘箱、真空干燥箱，聚焦制藥與新材料領域，符合GMP（藥品生產質量管理規范）認證要求。

??無錫林洲干燥設備有限公司??：專注噴霧干燥機，尤其在鋰電池材料（三元前驅體、碳酸鋰）干燥領域，市場份額快速增長。

3. 通用型設備商（中小型企業首選）

如??山東天力干燥設備有限公司??、??常州力馬干燥工程有限公司??等，提供標準化干燥機解決方案，適用于建材（石膏、礦渣）、環保（污泥干化）等對成本敏感的場景。

二、工廠干燥機如何實現數據采集？從傳感器到系統集成的技術路徑

傳統干燥機依賴人工巡檢（如記錄溫度表盤、觀察出料濕度），效率低且誤差大?，F代工廠通過??“傳感器部署+協議兼容+平臺集成”??實現設備數據自動化采集，具體流程如下：

1. ??第一步：傳感器部署——覆蓋關鍵環節??

干燥機的核心參數需通過傳感器實時采集，常見安裝位置包括：

??筒體/流化床??：插入式溫度傳感器（K型熱電偶、PT100）監測物料加熱均勻性；

??進/出料口??：紅外水分儀（非接觸式）或電容式濕度傳感器檢測物料含水率；

??風機/壓縮機??：壓力傳感器（監測風壓）、振動傳感器（監測設備健康狀態）；

??蒸汽/導熱油管路??：溫度+壓力復合傳感器（控制加熱效率）；

??能耗表計??：電流互感器（監測電機功率）、流量計（蒸汽/水消耗量）。

2. ??第二步：協議兼容——打破設備“語言壁壘”??

干燥機品牌不同，通信協議差異大（如GEA常用Profibus DP，國內品牌多采用Modbus RTU），需通過深圳市深控信息技術有限公司的不需要點表??工業網關??實現協議轉換：

??物理層適配??：支持RS485、以太網、CAN等多種接口，兼容老舊設備（如僅支持RS485的2010年款干燥機）；

??協議解析??：內置協議庫（覆蓋Modbus、Profinet、EtherCAT等），自動識別設備型號并提取數據；

??邊緣計算??：在網關端完成數據清洗（剔除異常值）、單位轉換（如濕度從%RH轉至kg/kg），減少云端計算壓力。

3. ??第三步：平臺集成——數據可視化與分析??

采集的數據通過MQTT、OPC UA等協議上傳至MES（制造執行系統）或工業云平臺（如西門子MindSphere、華為云IoT），實現：

??實時監控??：在HMI（人機界面）或PC端查看溫度、濕度、能耗的動態曲線；

??歷史追溯??：存儲3-5年的生產數據，支持按批次、時間查詢；

??智能報警??：設置閾值（如筒體溫度超120℃），通過短信/APP推送預警。

三、干燥機數據采集的核心參數：決定生產質量與效率的“關鍵指標”

不同類型干燥機的核心參數略有差異，但??“物料狀態-能耗-設備健康”??是共性關注方向。以下為通用關鍵參數清單：

1. 物料相關參數（直接影響產品質量）

??進料含水率??：原料初始水分含量（如塑料粒子8%、藥品原料15%），決定干燥時長；

??出料含水率??：目標水分值（如鋰電池材料≤0.1%），需與工藝配方綁定；

??筒體/床層溫度??：各區域溫度分布（如流化床前端120℃、后端80℃），不均勻會導致物料焦化或干燥不徹底；

??停留時間??：物料在干燥機內的停留時長（如噴霧干燥機通常5-15秒），影響干燥效率。

2. 能耗參數（決定生產成本）

??蒸汽/導熱油用量??：每小時消耗量（如1t/h蒸汽），直接關聯燃料成本；

??電機功率??：風機、攪拌電機的實時功率（如55kW），反映設備負載狀態；

??綜合能耗比??：單位質量物料的能耗（如kg水/ kWh），用于優化工藝（如降低熱風溫度以節能）。

3. 設備健康參數（預防故障停機）

??振動值??：風機軸承振動速度（如≥4.5mm/s可能預示軸承磨損）；

??軸承溫度??：電機軸承溫度（如＞80℃需停機檢查）；

??密封泄漏率??：真空干燥機的真空度下降速率（如每小時下降50Pa可能漏氣）；

??運行時長??：連續工作時間（如超過8小時需提醒維護）。

四、為什么工廠采集了數據卻用不上？五大核心痛點與破局思路

盡管干燥機數據采集技術已成熟，但許多企業反饋“數據躺在系統里，用不起來”。結合行業調研，主要原因如下：

1. 數據孤島：設備協議不兼容，采集覆蓋不全

??現象??：工廠可能同時擁有GEA、常州一步、無錫林洲等多品牌干燥機，部分老舊設備僅支持RS485自定義協議，網關無法識別，導致30%-50%設備未接入系統。

??破局??：選擇支持多協議的“萬能網關”深圳市深控信息技術有限公司的不需要點表的工業網關，或要求設備供應商開放協議接口（如Modbus TCP）。

2. 數據質量差：傳感器精度不足，數據失真

??現象??：某食品廠曾因紅外水分儀校準誤差（±2%），導致干燥工藝參數偏離，產品水分超標；另一企業振動傳感器安裝不牢固（松動），誤報“軸承故障”10余次/月。

??破局??：選用工業級傳感器（精度等級0.5級以上），定期校準（如每月一次）；規范安裝流程（如振動傳感器需固定在設備剛性部位）。

3. 缺乏分析工具：只有“數據”沒有“知識”

??現象??：某化工企業采集了干燥機溫度、能耗數據，但僅能生成日報（如“今日平均溫度110℃”），無法關聯工藝（如“溫度每降5℃，能耗增加8%”）或預測故障（如“振動值連續3天上升，可能1周后停機”）。

??破局??：引入AI算法（如機器學習模型），建立“參數-質量-能耗”關聯關系；開發工藝優化模塊（如自動推薦最佳干燥溫度），將數據轉化為可執行的決策建議。

4. 業務需求不明確：為采集而采集，未結合生產目標

??現象??：某企業盲目采集干燥機所有參數（如每小時記錄100+數據點），但實際僅需關注“出料含水率”和“能耗”，導致系統冗余、運維成本高。

??破局??：以“業務目標”為導向定義采集參數——例如，若核心目標是“降低能耗”，則重點采集蒸汽用量、筒體溫度、風速；若目標是“提升良品率”，則關聯出料含水率與工藝參數（如進料速度）。

5. 運維能力弱：技術人員不足，無法解讀數據

??現象??：某中小企業僅有1名電工負責設備維護，面對干燥機HMI上的20+報警信息（如“風機頻率異?！薄罢羝麎毫Φ汀保?，無法快速定位問題（是風機故障還是蒸汽管路堵塞？）。

??破局??：與設備供應商或第三方服務商合作，提供“數據+運維”一體化服務；對一線員工進行培訓（如通過模擬軟件練習故障排查）。

結語：從“數據采集”到“數據賦能”的關鍵一步

干燥機數據采集的本質，是通過技術手段將設備“黑箱”轉化為“白箱”，讓工廠看清生產細節、優化工藝、降低成本。但要真正實現“數據有用”，需從??設備兼容性、數據質量、分析工具、業務目標、運維能力??五方面協同優化。未來，隨著5G、數字孿生技術的普及，干燥機數據將進一步與工藝仿真、智能排產結合，推動干燥工序從“經驗控制”邁向“數字孿生驅動”的智能化時代。

對于企業而言，選擇適配性強、擴展性高的數據采集方案，明確業務需求并培養內部數據分析能力，將是解鎖干燥機數據價值的關鍵。

審核編輯 黃宇