工業AI正推動制造業向高效低成本的未來邁進，通過智能技術改進生產流程，提高效率和質量。
ifm的moneo平臺搭載的工業AI助手，無需數據科學背景，即可輕松應用AI優化和監控制造過程，簡化了工業智能化的實施，讓生產維護人員便捷地運用AI技術。
什么是moneo | LifetimeEstimator設備生命周期預估？
ifm致力于推動創新，以適應客戶業務的持續發展。最新推出的LifetimeEstimator設備生命周期預估模塊，作為工業AI助手的一部分，其主要作用是預測工業過程中關鍵組件或材料的剩余使用壽命。該模塊通過以下步驟實現其功能：
歷史數據分析：分析歷史變更周期數據，生成設備或材料變更行為的“指紋”。
數據驅動預測：利用這些“指紋”和多種人工智能方法，預測設備或材料的未來行為。
實時監測：定期檢查當前的磨損或消耗指標。
預測置信帶：計算磨損指示器的動態預期范圍，以評估測量行為的可靠性，并做出更準確的預測
moneo | LifetimeEstimator設備生命周期預估的優勢
以前的方案 | LifetimeEstimator | |
基于數據的預測 | 可能依賴于經驗和定性判斷，而不是基于實際數據的分析 | 使用歷史數據和實時數據來預測組件或材料的未來行為和剩余使用壽命，這種方法更加客觀和精確 |
可靠性和持續性 | 可能無法持續和可靠地監測組件的磨損程度和預測剩余使用壽命。 | 能夠基于數據持續和可靠地說明組件何時開始磨損以及磨損的程度，提供了更準確的預測。 |
動態調整和優化 | 可能缺乏靈活性，難以根據實際情況調整維護計劃 | 允許用戶在應用程序內調整更換時間和相關的監控值，使得維護計劃更加靈活和優化。 |
指示剩余使用壽命 | 可能只能給出一個大致的估計，而無法精確指示剩余使用壽命。 | 能夠基于數據分析，更精確地指示組件的剩余使用壽命。 |
moneo | LifetimeEstimator設備生命周期預估應用案例
LifetimeEstimator設備生命周期預估在工業應用中的一個重要用途是預測過濾器的磨損情況。傳統上，過濾器的更換或清潔是基于制造商的規格進行的，這往往不能充分利用過濾器的潛力，并且占用了本可以用于其他關鍵流程的人力資源。此外，工人在更換廢舊過濾器時可能會暴露于顆粒物等有害物質，長期接觸可能帶來健康風險。
結構描述： 在抽氣系統中，過濾器安裝在出口處，其狀態由兩個壓力傳感器測量，一個位于過濾器之前，另一個位于過濾器之后。這兩個傳感器用于計算和監測過濾器兩側的壓差。壓差越大，表明過濾器越堵塞。
數據展示與分析：通過對磨損指標進行可視化，可以觀察到測量值呈指數級增長，這表明過濾器的堵塞程度。此外，還可以識別系統運行的不同階段以及從舊過濾器到新過濾器的轉換時間。
應用優勢： 通過使用LifetimeEstimator，可以更準確地預測過濾器的磨損和更換時間，從而優化維護計劃，減少不必要的更換，提高過濾器的使用效率，同時降低工人的健康風險。這種方法不僅提高了操作的安全性，還提升了生產效率和經濟效益。
在這里可以看出，測量值呈指數級數，這表明堵塞，即過濾器的磨損。還可以確定系統運行的各個階段(2)和從舊過濾器到新過濾器的轉換時間(1)
隨著moneo工業AI助手模塊的全面升級，特別是LifetimeEstimator設備生命周期預估模塊的引入，我們不僅能夠預測未來，更能把握當下。這一模塊將助力企業以數據驅動為核心，實現更精確的預測和更高效的設備維護。
正如ifm所承諾的“ifm-close to you!”, 我們始終致力于深入理解客戶需求，并提供量身定制的解決方案。我們將復雜的工業AI技術簡化為易于使用的工具，使得生產維護人員能夠輕松運用AI技術，無需具備復雜的編程或數據科學知識。
