【壓縮機網】和大多數95后的職業道路不一樣，楊文濤最后選擇了去制造業。
楊文濤，一位剛剛畢業兩年的95后，現在是廣州日鍛汽門有限公司技術課的工程師，主要負責空壓站房的管理工作。在采訪中，我們和他的同事一樣，叫他楊工。
01 初來乍到的95后工程師
夏季氣溫高，這樣的現場點檢工作，一天兩次。每次完成點檢，大半天就過去了。
在談到發現和解決故障這個問題時，楊工面露難色。如果是重大故障，造成較多的空壓機停機，一般是產線那邊先發現問題，因為供氣不夠他們生產使用。“我這邊接到他們的通知，馬上趕過去處理問題。”
如果只是某一臺空壓機出現故障，一般是楊工在每天的點檢工作中先發現問題。但是在點檢的時候，才發現某臺機出故障，這往往意味著空壓機已經停機很長時間。
因為站房的設備比較多，在楊工每天的點檢工作中，公司沒有抄錄設備數據的要求，否則將是巨大的工作量。不抄錄數據，也就意味著在判斷設備故障的過程中，往往依靠的是人工經驗。
空壓站房噪聲大、溫度高，夏天待在里面，就像蒸桑拿。這對楊工來說，不算什么挑戰，只是當缺乏判斷故障的經驗和惡劣的工作環境兩種因素疊加在一起，這給剛進入公司的楊工，造成很大的壓力。
那時候大部分的故障問題，都是由公司的保全課和設備供應商來解決，“我的專業不是空壓機方向，我感到有點吃力。”
02 站房出現重大故障，導致停產2小時
2019年8月，夜里9點多，快接近10點的時候，楊工接到制造部門的電話，產線上氣壓不足，全廠生產線停產。生產班長到空壓站房一看，發現所有的設備都因為高溫報警，觸發了設備的保護機制，全部停機。班長情急之下，手動去開啟設備，設備無法開機。
接到電話以后，楊工一邊趕去公司，一邊給設備供應商打電話。到現場后，楊工帶著生產班長，在檢查空壓機后處理設備的過程中，發現水塔里一滴水也沒有。他們馬上往水塔里抽水，讓冷卻系統正常運轉，等空壓機冷卻下來后，立即開啟空壓機保證正常供氣，先恢復產線生產。從停產到恢復生產，耗時2個小時。
但是這還不算真正解決問題。隨后他們開始對冷卻水塔系統進行大排查，一點一點排查管路，檢查是否漏水，最后才發現是補水管路的閥門關上了，一直沒有水補充進水塔，水塔的水在用完以后，直接導致整個冷卻系統失靈，空壓機高溫報警。
當供應商終于趕到現場的時候，他們已經基本解決了這個問題。楊工在談到這次重大故障的時候，依舊心有余悸。不過自從云智控上線以后，其中一個功能，讓楊工再也不用擔心這樣的問題。
03 云智控上線，楊工迎來“解放”
2019年12月，云智控系統在廣州日鍛汽門有限公司的空壓站上線。楊工的工作狀態隨之一變。
現在楊工一周只需要去站房點檢一次，點檢的內容變成了去看看安裝在站房里的邊緣智能服務器，相比之前的每周5次點檢，節省了80%的人工點檢時間。
現在楊工一般在手機和電腦上，登陸云智控系統，監測站房數據，在辦公室里就能掌握站房里的一舉一動，點檢的次數少了，對站房的管理效率反而變高了。
在我們的對話中，楊工特意提到了故障預警的功能。
▌設備故障預警
之前站房最常見的問題就是設備高溫報警，現在楊工給每臺設備都設置了高溫預警的參數值。例如原來空壓機是100℃高溫報警，觸發保護機制，造成緊急停機，現在楊工設置98℃為空壓機的高溫預警值，一旦設備溫度達到這個值，楊工就會收到云智控系統的預警消息，提前處理，避免設備停機，造成供氣不穩定。“要是去年就上線了云智控，那次重大事故就不會發生了。”
▌整站數據監測和分析，發現320多個漏氣點
此外，系統全方位、多維度的數據監測和數據分析功能，幫助楊工提高了判斷和處理故障的效率。相比以前，要去站房一臺一臺設備排查故障，現在在手機和電腦上就能發現問題。
云智控剛上線不久，楊工就通過系統發現工廠的氣體消耗比較大。于是他聯合保全課、制造部門的負責人，一起檢討問題，為什么有這么大的氣體浪費？
云智控顯示的最大原因是管線漏氣比較嚴重。大家最終討論得出的結論也是管路使用時間太長，存在漏氣現象。最終點檢現場的漏氣點，一共發現了320多處漏氣點，隨后保全課對管路進行了為期三個月的整改，解決了漏氣問題。
問題解決之前，廣州日鍛一直開啟9臺設備供應現場用氣，保證壓力在5.6-6.0bar之間，而現在只需要開啟7臺空壓機，就能供應生產用氣。相當于了節省了22%的能耗。
04 95后對制造業充滿信心
“像云智控這樣的工業互聯網工具出現了，給你的工作帶來了哪些改變？”聽到這個問題，楊工跟我們講了一段小插曲。
云智控系統上線一段時間以后，楊工以小時為單位，統計了系統三周的數據。過程中楊工發現，在飯點、午休、換班和下班時間，站房里的邊緣智能服務器，會根據用氣量的變化，自動關停一部分空壓機。
安裝在站房內的邊緣智能服務器
例如現在站房一般開著7臺空壓機，楊工在工人吃飯的時候，在PC端監測和統計數據，就發現只剩下2臺空壓機在運轉，其他5臺已經根據邊緣智能服務器下達的關停指令，自動關機了。
而在云智控上線之前，只要設備開機了，這一整天都不會有人去關停，直到所有工人下班了，才派人去站房關停空壓機。
通過3周的數據統計，楊工發現云智控給空壓站房帶來的節能率達到3.7%左右。從原來的9臺設備減到現在的7臺，而且還在持續不斷地為整個空壓站房節能降耗。
楊工告訴我們，他接下來的計劃就是通過云智控將后處理設備與空壓機進行聯控，進一步提高站房的數字化管理水平。
采訪結束的時候，楊工對我說，“我之前對工廠的印象也是比較差的，但是廣州日鍛汽門有限公司改變了我的一點印象，后來云智控又改變了我的一點印象。”
剛畢業的楊文濤在一個設計院里從事建筑設計的工作。工作一段時間以后，他發現自己對于設計類的工作，并沒有太大的興趣，工資也達不到他的預期。那時候，他經常糾結，不知道自己的未來在哪里？
如今，在楊工自信、朝氣蓬勃的臉上，已經看不到迷茫了。他大部分的同學還是在做一些設計方面的工作，但是對楊工來說，工業互聯網、工業機器人、數字化工廠……，這些都太精彩了，他想在制造業親身經歷這一切。
來源： 蘑菇物聯
楊文濤，一位剛剛畢業兩年的95后，現在是廣州日鍛汽門有限公司技術課的工程師，主要負責空壓站房的管理工作。在采訪中，我們和他的同事一樣，叫他楊工。
01 初來乍到的95后工程師
夏季氣溫高，這樣的現場點檢工作，一天兩次。每次完成點檢，大半天就過去了。
在談到發現和解決故障這個問題時，楊工面露難色。如果是重大故障，造成較多的空壓機停機，一般是產線那邊先發現問題，因為供氣不夠他們生產使用。“我這邊接到他們的通知，馬上趕過去處理問題。”
如果只是某一臺空壓機出現故障，一般是楊工在每天的點檢工作中先發現問題。但是在點檢的時候，才發現某臺機出故障，這往往意味著空壓機已經停機很長時間。
因為站房的設備比較多，在楊工每天的點檢工作中，公司沒有抄錄設備數據的要求，否則將是巨大的工作量。不抄錄數據，也就意味著在判斷設備故障的過程中，往往依靠的是人工經驗。
空壓站房噪聲大、溫度高，夏天待在里面，就像蒸桑拿。這對楊工來說，不算什么挑戰，只是當缺乏判斷故障的經驗和惡劣的工作環境兩種因素疊加在一起，這給剛進入公司的楊工，造成很大的壓力。
那時候大部分的故障問題，都是由公司的保全課和設備供應商來解決，“我的專業不是空壓機方向，我感到有點吃力。”
02 站房出現重大故障，導致停產2小時
2019年8月，夜里9點多，快接近10點的時候，楊工接到制造部門的電話，產線上氣壓不足，全廠生產線停產。生產班長到空壓站房一看，發現所有的設備都因為高溫報警，觸發了設備的保護機制，全部停機。班長情急之下，手動去開啟設備，設備無法開機。
接到電話以后，楊工一邊趕去公司，一邊給設備供應商打電話。到現場后，楊工帶著生產班長，在檢查空壓機后處理設備的過程中，發現水塔里一滴水也沒有。他們馬上往水塔里抽水，讓冷卻系統正常運轉，等空壓機冷卻下來后，立即開啟空壓機保證正常供氣，先恢復產線生產。從停產到恢復生產，耗時2個小時。
但是這還不算真正解決問題。隨后他們開始對冷卻水塔系統進行大排查，一點一點排查管路，檢查是否漏水，最后才發現是補水管路的閥門關上了，一直沒有水補充進水塔，水塔的水在用完以后，直接導致整個冷卻系統失靈，空壓機高溫報警。
當供應商終于趕到現場的時候，他們已經基本解決了這個問題。楊工在談到這次重大故障的時候，依舊心有余悸。不過自從云智控上線以后，其中一個功能，讓楊工再也不用擔心這樣的問題。
03 云智控上線，楊工迎來“解放”
2019年12月，云智控系統在廣州日鍛汽門有限公司的空壓站上線。楊工的工作狀態隨之一變。
現在楊工一周只需要去站房點檢一次，點檢的內容變成了去看看安裝在站房里的邊緣智能服務器，相比之前的每周5次點檢，節省了80%的人工點檢時間。
現在楊工一般在手機和電腦上，登陸云智控系統，監測站房數據，在辦公室里就能掌握站房里的一舉一動，點檢的次數少了，對站房的管理效率反而變高了。
在我們的對話中，楊工特意提到了故障預警的功能。
▌設備故障預警
之前站房最常見的問題就是設備高溫報警，現在楊工給每臺設備都設置了高溫預警的參數值。例如原來空壓機是100℃高溫報警，觸發保護機制，造成緊急停機，現在楊工設置98℃為空壓機的高溫預警值，一旦設備溫度達到這個值，楊工就會收到云智控系統的預警消息，提前處理，避免設備停機，造成供氣不穩定。“要是去年就上線了云智控，那次重大事故就不會發生了。”
▌整站數據監測和分析，發現320多個漏氣點
此外，系統全方位、多維度的數據監測和數據分析功能，幫助楊工提高了判斷和處理故障的效率。相比以前，要去站房一臺一臺設備排查故障，現在在手機和電腦上就能發現問題。
云智控剛上線不久，楊工就通過系統發現工廠的氣體消耗比較大。于是他聯合保全課、制造部門的負責人，一起檢討問題，為什么有這么大的氣體浪費？
云智控顯示的最大原因是管線漏氣比較嚴重。大家最終討論得出的結論也是管路使用時間太長，存在漏氣現象。最終點檢現場的漏氣點，一共發現了320多處漏氣點，隨后保全課對管路進行了為期三個月的整改，解決了漏氣問題。
問題解決之前，廣州日鍛一直開啟9臺設備供應現場用氣，保證壓力在5.6-6.0bar之間，而現在只需要開啟7臺空壓機，就能供應生產用氣。相當于了節省了22%的能耗。
04 95后對制造業充滿信心
“像云智控這樣的工業互聯網工具出現了，給你的工作帶來了哪些改變？”聽到這個問題，楊工跟我們講了一段小插曲。
云智控系統上線一段時間以后，楊工以小時為單位，統計了系統三周的數據。過程中楊工發現，在飯點、午休、換班和下班時間，站房里的邊緣智能服務器，會根據用氣量的變化，自動關停一部分空壓機。
安裝在站房內的邊緣智能服務器
例如現在站房一般開著7臺空壓機，楊工在工人吃飯的時候，在PC端監測和統計數據，就發現只剩下2臺空壓機在運轉，其他5臺已經根據邊緣智能服務器下達的關停指令，自動關機了。
而在云智控上線之前，只要設備開機了，這一整天都不會有人去關停，直到所有工人下班了，才派人去站房關停空壓機。
通過3周的數據統計，楊工發現云智控給空壓站房帶來的節能率達到3.7%左右。從原來的9臺設備減到現在的7臺，而且還在持續不斷地為整個空壓站房節能降耗。
楊工告訴我們，他接下來的計劃就是通過云智控將后處理設備與空壓機進行聯控，進一步提高站房的數字化管理水平。
采訪結束的時候，楊工對我說，“我之前對工廠的印象也是比較差的，但是廣州日鍛汽門有限公司改變了我的一點印象，后來云智控又改變了我的一點印象。”
剛畢業的楊文濤在一個設計院里從事建筑設計的工作。工作一段時間以后，他發現自己對于設計類的工作，并沒有太大的興趣，工資也達不到他的預期。那時候，他經常糾結，不知道自己的未來在哪里？
如今，在楊工自信、朝氣蓬勃的臉上，已經看不到迷茫了。他大部分的同學還是在做一些設計方面的工作，但是對楊工來說，工業互聯網、工業機器人、數字化工廠……，這些都太精彩了，他想在制造業親身經歷這一切。
來源： 蘑菇物聯
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