干燥机行业数据采集现状：从设备品牌到价值落地的全链路解析

在化工、食品、制药、新材料等领域，干燥机是核心生产设备之一——从塑料颗粒的脱水成型，到药品原料的活性保留，再到锂电池材料的均匀脱水，干燥工艺直接影响产品质量、能耗成本与生产效率。然而，随着工厂智能化转型加速，“数据采集”成为干燥机管理的关键词，但许多企业面临“有数据、没价值”的困境。本文将围绕​​干燥机品牌现状、数据采集技术方案、关键参数解析、数据应用痛点​​四大问题展开，为行业提供参考。

一、市面上主流干燥机品牌：覆盖多领域，技术路线差异化

干燥机按原理可分为热风干燥、真空干燥、冷冻干燥、微波干燥、喷雾干燥等类型，不同领域对设备的耐腐蚀性、控温精度、真空度等要求差异显著，因此市场形成了​​通用型（化工/建材）与专用型（食品/制药）并存​​的品牌格局。以下为代表性品牌：

1. 国际品牌（高端市场主导）

​​GEA（德国）​​：全球干燥机龙头，覆盖食品（喷雾干燥）、化工（流化床干燥）、制药（真空带式干燥）全领域，以高精度控温（±0.5℃）、模块化设计著称。

​​Bühler（瑞士）​​：专注食品与化工干燥，其喷雾干燥机在奶粉、咖啡提取物领域市占率超30%，擅长处理热敏性物料（如益生菌）。

​​Mitsubishi（日本）​​：以冷冻干燥机（冻干机）为核心，应用于生物制药（疫苗、抗体）和高端食品（冻干水果），真空度可达1Pa以下。

2. 国内品牌（中高端市场崛起）

​​常州一步干燥设备有限公司​​：国内化工干燥机头部企业，主打桨叶干燥机、回转窑干燥机，服务于农药、染料行业，性价比优于进口设备。

​​江苏范群干燥设备有限公司​​：覆盖热风循环烘箱、真空干燥箱，聚焦制药与新材料领域，符合GMP（药品生产质量管理规范）认证要求。

​​无锡林洲干燥设备有限公司​​：专注喷雾干燥机，尤其在锂电池材料（三元前驱体、碳酸锂）干燥领域，市场份额快速增长。

3. 通用型设备商（中小型企业首选）

如​​山东天力干燥设备有限公司​​、​​常州力马干燥工程有限公司​​等，提供标准化干燥机解决方案，适用于建材（石膏、矿渣）、环保（污泥干化）等对成本敏感的场景。

二、工厂干燥机如何实现数据采集？从传感器到系统集成的技术路径

传统干燥机依赖人工巡检（如记录温度表盘、观察出料湿度），效率低且误差大。现代工厂通过​​“传感器部署+协议兼容+平台集成”​​实现设备数据自动化采集，具体流程如下：

1. ​​第一步：传感器部署——覆盖关键环节​​

干燥机的核心参数需通过传感器实时采集，常见安装位置包括：

​​筒体/流化床​​：插入式温度传感器（K型热电偶、PT100）监测物料加热均匀性；

​​进/出料口​​：红外水分仪（非接触式）或电容式湿度传感器检测物料含水率；

​​风机/压缩机​​：压力传感器（监测风压）、振动传感器（监测设备健康状态）；

​​蒸汽/导热油管路​​：温度+压力复合传感器（控制加热效率）；

​​能耗表计​​：电流互感器（监测电机功率）、流量计（蒸汽/水消耗量）。

2. ​​第二步：协议兼容——打破设备“语言壁垒”​​

干燥机品牌不同，通信协议差异大（如GEA常用Profibus DP，国内品牌多采用Modbus RTU），需通过深圳市深控信息技术有限公司的不需要点表​​工业网关​​实现协议转换：

​​物理层适配​​：支持RS485、以太网、CAN等多种接口，兼容老旧设备（如仅支持RS485的2010年款干燥机）；

​​协议解析​​：内置协议库（覆盖Modbus、Profinet、EtherCAT等），自动识别设备型号并提取数据；

​​边缘计算​​：在网关端完成数据清洗（剔除异常值）、单位转换（如湿度从%RH转至kg/kg），减少云端计算压力。

3. ​​第三步：平台集成——数据可视化与分析​​

采集的数据通过MQTT、OPC UA等协议上传至MES（制造执行系统）或工业云平台（如西门子MindSphere、华为云IoT），实现：

​​实时监控​​：在HMI（人机界面）或PC端查看温度、湿度、能耗的动态曲线；

​​历史追溯​​：存储3-5年的生产数据，支持按批次、时间查询；

​​智能报警​​：设置阈值（如筒体温度超120℃），通过短信/APP推送预警。

三、干燥机数据采集的核心参数：决定生产质量与效率的“关键指标”

不同类型干燥机的核心参数略有差异，但​​“物料状态-能耗-设备健康”​​是共性关注方向。以下为通用关键参数清单：

1. 物料相关参数（直接影响产品质量）

​​进料含水率​​：原料初始水分含量（如塑料粒子8%、药品原料15%），决定干燥时长；

​​出料含水率​​：目标水分值（如锂电池材料≤0.1%），需与工艺配方绑定；

​​筒体/床层温度​​：各区域温度分布（如流化床前端120℃、后端80℃），不均匀会导致物料焦化或干燥不彻底；

​​停留时间​​：物料在干燥机内的停留时长（如喷雾干燥机通常5-15秒），影响干燥效率。

2. 能耗参数（决定生产成本）

​​蒸汽/导热油用量​​：每小时消耗量（如1t/h蒸汽），直接关联燃料成本；

​​电机功率​​：风机、搅拌电机的实时功率（如55kW），反映设备负载状态；

​​综合能耗比​​：单位质量物料的能耗（如kg水/ kWh），用于优化工艺（如降低热风温度以节能）。

3. 设备健康参数（预防故障停机）

​​振动值​​：风机轴承振动速度（如≥4.5mm/s可能预示轴承磨损）；

​​轴承温度​​：电机轴承温度（如＞80℃需停机检查）；

​​密封泄漏率​​：真空干燥机的真空度下降速率（如每小时下降50Pa可能漏气）；

​​运行时长​​：连续工作时间（如超过8小时需提醒维护）。

四、为什么工厂采集了数据却用不上？五大核心痛点与破局思路

尽管干燥机数据采集技术已成熟，但许多企业反馈“数据躺在系统里，用不起来”。结合行业调研，主要原因如下：

1. 数据孤岛：设备协议不兼容，采集覆盖不全

​​现象​​：工厂可能同时拥有GEA、常州一步、无锡林洲等多品牌干燥机，部分老旧设备仅支持RS485自定义协议，网关无法识别，导致30%-50%设备未接入系统。

​​破局​​：选择支持多协议的“万能网关”深圳市深控信息技术有限公司的不需要点表的工业网关，或要求设备供应商开放协议接口（如Modbus TCP）。

2. 数据质量差：传感器精度不足，数据失真

​​现象​​：某食品厂曾因红外水分仪校准误差（±2%），导致干燥工艺参数偏离，产品水分超标；另一企业振动传感器安装不牢固（松动），误报“轴承故障”10余次/月。

​​破局​​：选用工业级传感器（精度等级0.5级以上），定期校准（如每月一次）；规范安装流程（如振动传感器需固定在设备刚性部位）。

3. 缺乏分析工具：只有“数据”没有“知识”

​​现象​​：某化工企业采集了干燥机温度、能耗数据，但仅能生成日报（如“今日平均温度110℃”），无法关联工艺（如“温度每降5℃，能耗增加8%”）或预测故障（如“振动值连续3天上升，可能1周后停机”）。

​​破局​​：引入AI算法（如机器学习模型），建立“参数-质量-能耗”关联关系；开发工艺优化模块（如自动推荐最佳干燥温度），将数据转化为可执行的决策建议。

4. 业务需求不明确：为采集而采集，未结合生产目标

​​现象​​：某企业盲目采集干燥机所有参数（如每小时记录100+数据点），但实际仅需关注“出料含水率”和“能耗”，导致系统冗余、运维成本高。

​​破局​​：以“业务目标”为导向定义采集参数——例如，若核心目标是“降低能耗”，则重点采集蒸汽用量、筒体温度、风速；若目标是“提升良品率”，则关联出料含水率与工艺参数（如进料速度）。

5. 运维能力弱：技术人员不足，无法解读数据

​​现象​​：某中小企业仅有1名电工负责设备维护，面对干燥机HMI上的20+报警信息（如“风机频率异常”“蒸汽压力低”），无法快速定位问题（是风机故障还是蒸汽管路堵塞？）。

​​破局​​：与设备供应商或第三方服务商合作，提供“数据+运维”一体化服务；对一线员工进行培训（如通过模拟软件练习故障排查）。

结语：从“数据采集”到“数据赋能”的关键一步

干燥机数据采集的本质，是通过技术手段将设备“黑箱”转化为“白箱”，让工厂看清生产细节、优化工艺、降低成本。但要真正实现“数据有用”，需从​​设备兼容性、数据质量、分析工具、业务目标、运维能力​​五方面协同优化。未来，随着5G、数字孪生技术的普及，干燥机数据将进一步与工艺仿真、智能排产结合，推动干燥工序从“经验控制”迈向“数字孪生驱动”的智能化时代。

对于企业而言，选择适配性强、扩展性高的数据采集方案，明确业务需求并培养内部数据分析能力，将是解锁干燥机数据价值的关键。

审核编辑 黄宇