通風設備常見的負壓風機，引用國外先進技術所生產的IP54、F級絕緣風機專用鋁殼馬達。具有欠相過載保護作用、使用壽命長、運轉平穩、噪音小。主要利用空氣對流,負壓換氣原理來進行工作的.負壓風機適用於: 1.、適用於高溫或有異味的車間：如熱處置廠、鑄件廠、塑料廠、鋁型材廠、製鞋廠、皮件廠、電鍍廠、各種化工廠。2、適用於勞動密集型企業：如服裝廠，各類裝配車間，網吧。3、園藝溫室大棚通風降溫、畜牧場降溫。4、特別適用於需求降溫又需求一定濕度的場所。如棉紡廠、毛紡廠、麻紡廠、織布廠、化纖廠、經編廠、加彈廠、針織廠、絲織廠、襪廠等各類紡織廠。5、適用於倉儲物流範疇 。
要尋求大數據幫忙時，首先，必須要有明確的目標；其次，要有專門的數據團隊協助決策。
而善用大數據的企業，將能在下一波競爭中致勝。
大數據已經成為一種流行，不論是製造業、服務業、零售業，甚至是公家機關，都想要跟上這波潮流。
不過，大數據雖然是近十年才廣泛受到矚目，其實存在已久。從製造業到服務業，從生產到銷售的過程，機器或人都有許多的「行為」，產生許多「數據」。
但過去由於科技限制，無法將之搜集、儲存、管理及應用，如今隨著網路普及、儲存設備成本降低，及運算能力增加，數據得以快速整合與分析，從中產生洞見（insight），協助決策。
數據做為管理的具體依據
數據管理專家、箴亞管理顧問公司創辦人游舒帆表示，數據對管理最大的革新在於「溝通標準的具體化」，容易訂出可衡量的標準。
舉例來說，以前管理者要評斷公司的經營狀況、客戶滿意度、倉儲管理的水準等，除了傳統的財務報表，其他多是依靠經驗或感覺。數據化就提供了一個科學化管理的指標。
資策會產業情報研究所（MIC）資深分析師郭家蓉指出，以往企業研究問題時，只能以抽樣調查處理，包括市場行銷、工廠的環境資源等。
但抽樣有局限，必須依據不同個案使用不同的統計模型，才能找到合適的數據或解釋方式。
但大數據出現後，可以完整地收集資訊，研究的對象就是母體本身，更精確也更具代表性。
郭家蓉說，以往ERP（企業資源規畫）、CRM（顧客關係管理）、SCM（供應鏈管理）等都是獨立運作的系統，如果需要報表，都要到負壓排風扇每一個系統中分別去「撈」資料，再找一個人花一整天的時間做出一份報告，既耗費時間，又無法看到全貌。
現在很多企業導入RPA（Robotic Process Automation，企業流程自動化機器人），銜接不同的資料庫，可增加對作業流程的了解及問題改善的效率。
問對問題，
不為追求數據而數據
負壓排風扇特點：
1、風機均採用尼龍加纖工程塑料，具有風量大，不變形、不斷裂、美觀耐用。
2、電機：鋁殼專用電機，防塵防水達IP55、F級絕緣，同時具有過載和欠相保護。
3、百葉窗：採用PVC氣動百葉窗，隨氣流自動開閉，防雨防塵，美觀、結實耐用、不影響採光。
4、緊固件：所有所有螺絲均採用不銹鋼，防止鏽蝕而產生鬆動。
5、支架、護罩：表面經過陶瓷烤漆處理，有效的防止鏽蝕。
6、直接式，無皮帶，比皮帶式進一步減少了功率損耗和降低了噪音，免維護。
但管理者也必須了解，在尋求大數據幫忙時，必須先確定管理的目標，再尋求數據幫忙。
游舒帆發現，不少企業寄望利用大數據來強化管理、提升績效，但常用錯方向。許多管理者最常拋出的題目是「希望在一年內讓公司業績成長三成」、「產品銷售量在六個月內成長兩成」之類。但這是很模糊的說法，只是為了追求大數據而大數據。
游舒帆建議，應該是先想要解決什麼問題。舉例來說，A 公司的某項在電視購物台的熱銷商品，在其他通路卻銷量不佳，原因何在？
如果問對了問題，就會知道應該進行產品與廠房通風通路的交叉分析：哪種消費者，在哪個通路上，買了什麼商品？
產品銷售分析，最困難的部分是消費者樣貌的掌握。游舒帆認為，即使一些頗具規模的企業，大多也只做到產品與通路的二維分析，能夠加入消費者形態分析的企業，大概只有一成，「目前很多企業對於牽涉到『人』的部分，把握度偏低。」
這也是大數據最新的發展方向：利用數據了解消費者的長相。一旦建立起消費者的形貌，就知道他大概消費水平是多少，喜歡哪一類型的商品，會更容易制訂或改善行銷策略。
組織完整的數據團隊
有了明確的目標後，還須要有專門的數據團隊協助決策。郭家蓉指出，一個完整的數據團隊，應該要涵括三種人才：具備領域專業知識的資深人員、了解
企業商業模式的營運、銷售人員、數據分析師或資料科學家。
很多企業為了做大數據，就找來很多數據分析師，但這類專業人員通常不了解企業真實的問題，可能分析了一大堆東西，卻毫無幫助。「沒有抓對方向，就會分析到很多雜訊，」郭家蓉強調。
當然，如果能有一種人兼具兩項甚至三項技能，對企業更是不可多得的寶貴人才，只是這樣的多工人才相當稀少。
研究機構 IDC（國際數據資訊公司）指出，「大數據即機會」（Big Data as Opportunity），將大數據定義為「以前因為科技所限而忽略的資料」。當這些資料被挖掘出來，能夠善用的企業，才有機會在下一波的競爭中致勝。
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