如何做好供料系統監控？把這兩件事做好就行了！

　　供料系統是制造運營的核心，其運營狀態直接影響企業的生產流程和經濟效益。在生產現代化和企業兼并重組的背景下，大規模供料系統或小規模供料系統的管控存在諸多問題:

　　①大多數供料系統管理者采用人工定期檢查的方式對供料系統的運行狀態進行監控，不能實時反映供料系統的狀態，數據不夠準確，無法準確及時地發現供料系統運行的潛在風險；

　　②大型工廠的供料系統子系統種類繁多，相互獨立。沒有統一的供料系統狀態監控系統，增加了供料系統的管理成本；

　　③機電供料系統的運行狀態無法實時跟蹤監控，導致一些故障無法追溯。

　　針對這些問題，市場上出現了一些供料系統在線監控的產品，但是客戶的痛點很奇怪，使得實時監控非常困難。我曾經遇到過一個從事環保項目和監測項目的客戶，有大量的泵需要監測。目前采用有線監控，傳感器的安裝、數據傳輸和布線施工都很麻煩，所以想用無線傳輸代替。無線監控更加困難。首先是傳感器的布置。溫度傳感器、振動傳感器等安裝在一起非常繁瑣，數據相互獨立，不利于傳輸和判斷。然后，無線傳輸對網絡條件要求很高。一旦網絡出現問題，可能會出現數據丟失，預測精度和信息延遲之間存在悖論。zui后，我們需要一個處理大規模數據的計算平臺，能夠對數據進行處理并實時分析故障類型。

　　但問題越復雜，市場就會越大。經過對一系列產品的探索和對比，某公司的scryer5G邊緣計算器脫穎而出。其產品亮點有:

　　非侵入式安裝:直接連接到供料系統外殼，無需布線或機械加工；

　　微電子高度集成化:體積縮小80個點，5分鐘內即可配置，應用范圍廣；

　　多協議無線數據傳輸:使用工業標準加密協議的數據傳輸；

　　邊緣計算與云分析結合:邊緣計算+云分析，zui大限度利用資源。

　　zui重要的是采集的參數可以通過AI與工業機構的算法相結合，構建旋轉的供料系統故障模型庫，實現邊緣數據的實時分析和決策，將后期維護變為預測性維護。

　　一開始，我還在懷疑這個產品功能的真實性。直到看到重慶市委書記陳敏兒，工業和信息化部部長肖亞慶，重慶市市長唐良智等。一起參觀了公司的展臺，給出了積ji的消息，很難不相信這款產品真的能改變制造供料系統監控遇到的一些問題，于是我向那位客戶推薦，他們也在后續達成了合作。

　　先說供料系統在線監控。市場需求如此之大。為什么其中一個沒有做好？據我所知，主要有兩個原因。一方面是客戶了解不夠。他們認為傳統的監測方法已經足夠了。一個監控供料系統加后臺系統的價格可能比供料系統本身還要貴，所以客戶覺得不值得。其實在線監測主要是為了防止停機造成的損失，而不是供料系統本身。二是監測供料系統的成熟度不足以解決客戶的真實需求，導致客戶信任度下降。

　　所以，要想在供料系統在線監測的大市場做好，就要刷新客戶的認知，提高自身的技術水平。