图片来源：艾默生
在很多制造厂中，使用气动装置来操作机械、设备、工具，因此压缩空气消耗是一个巨大的能源成本。然而，随着时间的推移，气动系统中的泄漏和气流阻塞会不断增加成本并降低生产率。更糟糕的是，这些泄漏和气流阻塞点很难精确定位。
一种简单粗暴的方法是更换新的空气压缩机或者加大管道尺寸，从而不断增加容量，但这需要大量投资和运营费用，而且无法解决根本原因导致的问题。更好的解决方案是仔细收集和分析整个系统的供应和使用数据。
简单地安装标准压力和流量仪表是一个良好的开端，但这些措施本身很少足以解决问题。取而代之的是，企业可以战略性地安装具有工业物联网（IIoT）连接功能的智能气流监测设备，并通过软件提供指导纠正措施所需的洞察力。
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访问和分析数据
虽然用户有很多方法来管理或增强工业过程，但人们普遍认为，最可靠的方法是基于全面测量和分析技术的数据驱动方法。有了正确的信息和工具，用户就可以识别问题、制定纠正措施并验证结果，从而实现经验证的持续改进。
新装置更易于内置必要的监控和计算设备（扩展到基本控制之外）来支持此类优化工作。然而，通过改造项目将这些功能添加到现有设施中通常会带来更大的挑战。
为了启动能源利用和生产效率提高计划，用户正在寻找现成的硬件和软件，旨在提供从车间到云端的连接。一些用户可能会尝试组装和自定义配置各种IIoT传感器、边缘网关和软件，但这种方法可能会有问题，因为它需要大量的系统集成工作。
更好的方法是使用经过测试的自动配置传感器组合，以及使用行业标准通信方法预配置的计算硬件和软件。这类装置克服了应用障碍，降低了风险，缩短了部署时间，并使企业能够从小规模着手，然后扩大成功经验。
▲图1：艾默生 Aventics AF2 系列流量传感器是一种智能设备，能够监控、计数和记录测量参数（如流量、压力和温度），然后对这些值进行计算，并将其安全地传输到主机系统和云端。
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使用合适的工具
诸如Ridgid、Greenlee和Klauke等专业工具品牌一直在建筑行业享有盛誉。艾默生专业工具拥有 11 个生产基地，用于生产上述品牌及其它品牌的产品。瑞士Sissach工厂专门生产冲压产品和配件，如电池液压工具和相关的钳口和环。这座占地45000平方英尺的工厂，拥有80名员工和24台数控机床。生产实现了高度的自动化，部分设备可以实现熄灯运行。
尽管工厂的自动化程度很高，但工厂团队对空气消耗需求的信息知之甚少。因此，在刚开始计划扩建车间设施时，只是假设可能还需要一台新的空气压缩机。为了更好地了解该扩建项目的实际需求，该公司启动了一个内部项目来监测和分析空气消耗量。
该项目的第一步，是在20个最重要的压缩空气所处的位置安装艾默生Aventics AF2系列流量传感器，以捕获约70%的压缩空气用量。AF2是一种带有本地显示的智能流速传感器，适用于各种气体，可以在较大的流量和压力范围内运行。
▲图2：Web界面可配置为可视化所有可能的测量，并且可以轻松访问所有设备协议和设置。
传感器上集成了标准统计数据（混合、最大值和平均值）、计数（体积、质量和能量）和日志记录（具有可选择的时间框架），并且可以使用工业以太网协议（包括TCP/IP、OPC UA和MQTT）或通过IO-Link或传统模拟信号与主机系统通信。它可以监控和传输一系列过程参数，例如：体积流速、压力、温度、质量流量、流速、体积、质量和能量等。
由于流量传感器具有灵活的连接选项，负责系统集成的团队能够利用现有的IT基础设施，并在短暂的计划停机期间内快速安装传感器。在该应用中，流量传感器可以通过以太网供电（PoE）。
每个流量传感器都包括一个内置的网络接口，传感器还使用适当的安全证书，将数据传输到预先配置的云服务，即压缩空气管理器（CAM）。这类综合解决方案可扩展到任何数量的流量传感器。
对于像这样的IIoT项目来说，MQTT是一个特别有用的协议，它可以将字段值传递给本地或基于云的计算机。这就能更容易且安全地将数据传输到代理进行聚合和存储，也可以按设施和项目组织数据。
CAM 应用程序经过预配置，可在边缘网关上运行。用户可以通过集成的 OPC-UA 服务器将其扩展到基于云的系统，从而访问所有连接设备的综合数据。标准仪表盘可对单个流量传感器或设备的物理或功能分组进行广泛的可视化显示，同时还提供了一个摘要仪表盘，以提供快速概览。当设备连接到数字环境中时，仪表板会自动填充，用户可以根据自己的意愿选择需要深入分析的事项。
将传感器安装到网络上后，该团队发现每个传感器只需大约1分钟即可使用网络接口和提供的凭据将它们连接到服务器。这些部件就位后，就可以开始分析压缩空气系统了。
▲图3：压缩空气管理器是一个现成的硬件和软件分析包，具有预先填充的仪表板，可帮助用户在最大限度地提高能源利用率和减少浪费的道路上快速启动，从而节省成本并快速获得投资回报。
03
通过数据分析修复泄漏
起初，该团队确定了正常生产周内的空气需求基线。结果发现，周末的空气需求仍然出乎意料地高，因此制定了在停机期间隔离机器的程序，以避免这些损失。
使用该软件进行深入分析，使用户能够识别比其它类似设备耗费更多空气的设备，从而确定一系列从大到小的泄漏和其它异常情况，进而进行修复。在某个案例中，机器压降被精确定位，使循环时间减少了5%。该状况是通过增加供应线直径来纠正的。
研究小组发现每分钟总共有850升空气因泄漏而流失，约占总供气流量的 20%。解决这些问题估计可在10年内为企业节省58,000美元，减少68,000千克二氧化碳排放量。在5个月内，该团队发现节省的费用相当于项目投资回收率的50%，在不到24个月的时间内就实现了全部投资回报。
此外，由于团队掌握了可靠的可操作数据，他们将工作重点从投资新的（可能不必要的)空气压缩机转移到了解决泄漏问题上。他们还掌握了准确的数据，可以确认在需要增加另一个空气压缩机之前，现场规模还可以扩大多少。
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高效的压缩空气管理
各种类型的工业设施普遍存在高达30%的压缩空气浪费，更不用说由于机器运行优化不足而导致的效率低下。尽管这些问题与实现净零排放、优化生产和整体盈利能力背道而驰，但大多数企业必须手动追踪泄漏，而这会大大增加劳动力成本。
Sissach工厂是压缩空气管理的一个成功案例，展示了艾默生在自身运营中实现净零排放的承诺。易于安装的AF2智能传感器与CAM应用集成，代表硬件和分析软件相结合的数字转换系统可以快速应用于所有类型的设施。传感器自动配置和软件的预配置特性，减少了安装时间、风险和其它采用障碍，从而快速实现了投资回报并大大改善了运营。
关键概念：
■ 各种类型的工业设施普遍存在高达30%的压缩空气浪费。
■ 传感器自动配置和软件的预配置特性，帮助制造企业减少压缩空气的浪费。
思考一下：
如何实现高效的压缩空气管理？
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