工业AI正推动制造业向高效低成本的未来迈进，通过智能技术改进生产流程，提高效率和质量。
ifm的moneo平台搭载的工业AI助手，无需数据科学背景，即可轻松应用AI优化和监控制造过程，简化了工业智能化的实施，让生产维护人员便捷地运用AI技术。
什么是moneo | LifetimeEstimator设备生命周期预估？
ifm致力于推动创新，以适应客户业务的持续发展。最新推出的LifetimeEstimator设备生命周期预估模块，作为工业AI助手的一部分，其主要作用是预测工业过程中关键组件或材料的剩余使用寿命。该模块通过以下步骤实现其功能：
历史数据分析：分析历史变更周期数据，生成设备或材料变更行为的“指纹”。
数据驱动预测：利用这些“指纹”和多种人工智能方法，预测设备或材料的未来行为。
实时监测：定期检查当前的磨损或消耗指标。
预测置信带：计算磨损指示器的动态预期范围，以评估测量行为的可靠性，并做出更准确的预测
moneo | LifetimeEstimator设备生命周期预估的优势
以前的方案 | LifetimeEstimator | |
基于数据的预测 | 可能依赖于经验和定性判断，而不是基于实际数据的分析 | 使用历史数据和实时数据来预测组件或材料的未来行为和剩余使用寿命，这种方法更加客观和精确 |
可靠性和持续性 | 可能无法持续和可靠地监测组件的磨损程度和预测剩余使用寿命。 | 能够基于数据持续和可靠地说明组件何时开始磨损以及磨损的程度，提供了更准确的预测。 |
动态调整和优化 | 可能缺乏灵活性，难以根据实际情况调整维护计划 | 允许用户在应用程序内调整更换时间和相关的监控值，使得维护计划更加灵活和优化。 |
指示剩余使用寿命 | 可能只能给出一个大致的估计，而无法精确指示剩余使用寿命。 | 能够基于数据分析，更精确地指示组件的剩余使用寿命。 |
moneo | LifetimeEstimator设备生命周期预估应用案例
LifetimeEstimator设备生命周期预估在工业应用中的一个重要用途是预测过滤器的磨损情况。传统上，过滤器的更换或清洁是基于制造商的规格进行的，这往往不能充分利用过滤器的潜力，并且占用了本可以用于其他关键流程的人力资源。此外，工人在更换废旧过滤器时可能会暴露于颗粒物等有害物质，长期接触可能带来健康风险。
结构描述： 在抽气系统中，过滤器安装在出口处，其状态由两个压力传感器测量，一个位于过滤器之前，另一个位于过滤器之后。这两个传感器用于计算和监测过滤器两侧的压差。压差越大，表明过滤器越堵塞。
数据展示与分析：通过对磨损指标进行可视化，可以观察到测量值呈指数级增长，这表明过滤器的堵塞程度。此外，还可以识别系统运行的不同阶段以及从旧过滤器到新过滤器的转换时间。
应用优势： 通过使用LifetimeEstimator，可以更准确地预测过滤器的磨损和更换时间，从而优化维护计划，减少不必要的更换，提高过滤器的使用效率，同时降低工人的健康风险。这种方法不仅提高了操作的安全性，还提升了生产效率和经济效益。
在这里可以看出，测量值呈指数级数，这表明堵塞，即过滤器的磨损。还可以确定系统运行的各个阶段(2)和从旧过滤器到新过滤器的转换时间(1)
随着moneo工业AI助手模块的全面升级，特别是LifetimeEstimator设备生命周期预估模块的引入，我们不仅能够预测未来，更能把握当下。这一模块将助力企业以数据驱动为核心，实现更精确的预测和更高效的设备维护。
正如ifm所承诺的“ifm-close to you!”, 我们始终致力于深入理解客户需求，并提供量身定制的解决方案。我们将复杂的工业AI技术简化为易于使用的工具，使得生产维护人员能够轻松运用AI技术，无需具备复杂的编程或数据科学知识。
