烘炉车间智能温控管理系统与生产数据采集解决方案

——以某模具制造企业智能化升级为例

客户案例开场 “模具生产最重要的工艺就是温度控制，通过数据采集发现了工段异常，提高了良品率。”——这是国内某大型模具制造企业在引入深控技术工业网关及智能温控系统后的核心总结。该企业过去依赖人工经验调节烘炉温度，常因温度波动导致产品应力不均、成品率长期徘徊在82%左右。通过部署深控技术边缘计算网关+温控管理平台，实现了烘炉工艺的数字化重构，良品率提升至96%，年减少废品损失超300万元。

一、项目痛点：传统烘炉车间的管控挑战

工艺依赖人工经验 升温曲线、保温时长、区域温差等参数由工人手动记录，数据分散且易出错。

异常响应滞后 热电偶局部故障、加热器功率衰减等问题难以及时发现，常导致整批次产品缺陷。

能耗与成本控制粗放 烘炉占车间总能耗40%以上，但缺乏实时能效分析与优化手段。

二、解决方案架构：深控技术工业网关驱动的数据闭环

1. 全链路数据采集层

设备接入： 深控技术边缘计算网关通过多协议解析（Modbus、OPC UA、热电偶直采）连接：

烘炉温控仪表（32个温区，最高1200℃）

循环风机电流/频率传感器

天然气流量计与压力变送器

产品输送线速度传感器

高频采集： 温度数据每秒采集，设备状态数据每10秒同步，支持断点续传与本地缓存。

2. 智能温控管理平台

数字孪生监控： 3D模型实时映射各温区热场分布，自动标注异常点位（如温差＞±5℃）。

工艺规则引擎： 内置模具钢材料特性库，自动匹配标准工艺曲线（如H13钢：阶梯升温→850℃恒温→油淬）。

预警与自愈机制：

智能诊断：通过电流-温度关联分析识别加热管异常（准确率98.5%）

动态补偿：当A区温度超标时，自动调节相邻风机转速实现热平衡

3. 数据价值转化系统

良品率归因分析： 将温度曲线标准差（σ＜2.5℃）、升温速率稳定性等20个参数与产品质量关联建模。

能耗优化看板： 实时计算单件产品能耗指数（kWh/kg），对比不同班次能效差距。

三、实施成效：从“经验驱动”到“数据驱动”

指标	改造前	改造后	提升幅度
良品率	82.3%	96.1%	↑13.8%
温度控制精度	±8℃	±2℃	↑75%
异常响应速度	2-4小时	＜5分钟	↑98%
单件产品能耗	3.6kWh/kg	2.9kWh/kg	↓19.4%
OEE（设备综合效率）	68%	87%	↑19%

四、方案核心优势

端边云协同架构 深控技术网关内置轻量算法库，可在网络中断时执行本地温控策略，保障工艺连续性。

工艺知识沉淀 将老师傅经验转化为200+条控制规则，支持新员工一键调用标准工艺。

开放API生态 已与MES、QMS系统对接，实现质量追溯码与工艺参数绑定（扫码可查完整烧结曲线）。

五、客户证言

“我们原以为这只是个数据采集项目，实际它重构了生产逻辑。上周系统预警3号烘炉风机轴承频率异常，避免了一次计划外停机。现在工艺员的时间从‘盯仪表’转向‘优化参数’，这才是智能制造该有的样子。” ——该企业生产总监

结语 烘炉车间的温度控制不仅是热工问题，更是数据精度、响应速度与知识管理的系统工程。深控技术通过工业网关+智能算法+场景化平台的组合，帮助制造企业将“温度曲线”转化为“质量曲线”，真正实现从“制造”到“智造”的跨越。

深圳市深控信息技术有限公司| 工业物联网数据采集解决方案提供商

审核编辑 黄宇