制药车间的空调系统是保障药品质量的核心枢纽,洁净室需维持18-26℃恒温、45%-65%恒湿,部分区域换气次数高达25次/小时,叠加多级过滤的高风压需求,其能耗占全厂总能耗的50%以上,部分洁净车间更是达到75%。传统空调依赖经验设定参数,常出现“大马拉小车”或负荷突增调控滞后问题,既造成能源浪费,又可能因温湿度波动影响GMP合规性。
破解这一困境,关键不在于更换设备,而在于让空调系统“懂预判、会调节”。AI负荷预测系统通过精准预判能耗需求实现控温与节能的平衡,已在多家制药厂落地验证了可行性与经济性。
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先搞懂:制药厂空调能耗高的核心症结
制药厂空调节能难,本质是“刚性合规需求”与“粗放调控模式”的矛盾。一方面,GMP标准强制要求洁净室新风量满足人员呼吸、正压维持及排风弥补,风机、制冷机组需长期高负荷运转;另一方面,传统调控存在三大核心盲区:
一是负荷估算粗放,设计阶段采用概算指标,过度预留冷热源容量,导致机组长期低效率运行;二是调控滞后,依赖传感器实时反馈,检测到偏差再调节已造成能量损耗;三是场景适配不足,车间人流、设备运行随生产排班波动,固定参数无法匹配动态负荷变化。这些问题让企业陷入“为合规耗能,想节能怕影响质量”的两难,而AI负荷预测系统的价值正在于用精准预判替代经验调控,实现“按需输出”。
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不玩概念:AI负荷预测系统的实干逻辑
这套系统并非“黑盒技术”,而是基于工业数据与热力学原理的精准方案,核心逻辑可拆解为“数据采集-负荷预判-动态调控”三步,全程贴合制药生产场景:
第一步,多维度数据采集构建能耗基线。系统接入室外温湿度、风速等环境数据,结合车间人员排班、设备功率、工艺节点等生产数据,通过加装智能传感器捕捉墙体导热、设备散热等细节参数。数据参照ASHRAE标准转化为可量化能耗因子,如人体发热按每人100W量化,设备散热结合功率与散热指数精准核算,而非简单堆砌。
第二步,动态负荷预判锁定需求。基于历史与实时数据构建模型,预判未来24小时各时段、各区域冷热源需求。通过拟合室外温度变化规律、结合生产排班预测人流峰值,生成洁净区、干燥区、仓储区差异化负荷曲线,避免“一刀切”调控。相较于传统滞后反馈,预判可让系统提前调整参数,从“事后补救”转为“事前准备”。
第三步,全局协同调控守住能效底线。系统联动冷水机组、冷却塔、水泵等全链路设备,优化出水温度、风量、机组启停时间等参数。负荷低谷时自动调低机组功率避免空转,峰值前1小时启动备用机组防止过载;同时实时校验调控效果,形成“预判-执行-反馈-优化”闭环,确保温湿度达标率符合GMP要求。
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落地验证:从试点到规模化的节能实效
某固体制剂药厂3个洁净车间、2个干燥间的空调能耗占比达58%,干燥间需维持40℃恒温,冬夏冷热切换频繁,能耗浪费突出且温湿度偶有±0.5℃偏差,存在合规风险。
引入系统后,经2个月全量数据采集,梳理出工艺负荷特征:干燥间物料烘干时段负荷骤增30%,夜间无生产时仅为白天40%。系统据此优化策略:烘干时段联动热回收装置利用排风余热降本,夜间调低新风量与机组功率并维持正压,分区域设定负荷阈值避免调控冗余。
改造半年后成效显著:全厂空调节能22%,干燥间降幅达28%,年省电费超260万元;温湿度达标率从98.2%升至99.8%,设备维护成本降低15%,投资回报周期仅10个月。
另一生物制药厂的试点印证了系统适配性:厂区新旧空调设备并存,系统通过加装智能网关与调控模块兼容原有控制体系,无需整体更换设备,1个月内完成改造且不影响生产,运行后冷却能力提升20%,CO₂排放量降低17%。
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核心优势:不止节能,更适配制药行业需求
AI负荷预测系统的价值远超节能,更贴合制药行业核心需求:
合规优先,风险可控。严格遵循GMP与ISO 14644-16标准,温湿度调控精度达±0.3℃,所有调控记录可追溯,既满足监管核查,又从源头规避环境异常导致的质量风险。
灵活适配,改造低成本。支持模块化部署与现有系统对接,无需淘汰旧设备,可根据固体制剂、生物制药等不同工艺定制模型,小试点后可规模化推广。
持续优化,长效受益。系统自动学习新数据与环境变化,迭代负荷模型,即便工艺调整或季节更替,仍能保持最优调控状态,规避传统系统“一成不变”的弊端。
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结语:节能不是妥协,而是精准匹配
制药厂空调节能绝非“降标降耗”,而是在合规前提下实现资源精准匹配。AI负荷预测系统以数据驱动替代经验判断,让空调系统从“被动响应”转为“主动适配”,既守住药品质量生命线,又打通节能降耗突破口。对面临能耗压力与合规需求的制药企业而言,这类贴合实际场景的技术方案,正是破解“能耗与质量平衡”难题的最优解。
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