工業(yè)AI正推動制造業(yè)向高效低成本的未來邁進，通過智能技術改進生產(chǎn)流程，提高效率和質量。

ifm的moneo平臺搭載的工業(yè)AI助手，無需數(shù)據(jù)科學背景，即可輕松應用AI優(yōu)化和監(jiān)控制造過程，簡化了工業(yè)智能化的實施，讓生產(chǎn)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(chuàng)新，以適應客戶業(yè)務的持續(xù)發(fā)展。最新推出的LifetimeEstimator設備生命周期預估模塊，作為工業(yè)AI助手的一部分，其主要作用是預測工業(yè)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(xiàn)其功能：

歷史數(shù)據(jù)分析：分析歷史變更周期數(shù)據(jù)，生成設備或材料變更行為的“指紋”。

數(shù)據(jù)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(jiān)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(tài)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(yōu)勢

基于數(shù)據(jù)的預測

使用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)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。

可靠性與連續(xù)性

能夠基于數(shù)據(jù)持續(xù)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(tài)調整和優(yōu)化

允許用戶在應用程序內(nèi)調整更換時間和相關的監(jiān)控值，使得維護計劃更加靈活和優(yōu)化。

指示剩余使用壽命

能夠基于數(shù)據(jù)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(yè)應用中的一個重要用途是預測過濾器的磨損情況。傳統(tǒng)上，過濾器的更換或清潔是基于制造商的規(guī)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(tǒng)中，過濾器安裝在出口處，其狀態(tài)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(jiān)測過濾器兩側的壓差。壓差越大，表明過濾器越堵塞。

數(shù)據(jù)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(shù)級增長，這表明過濾器的堵塞程度。此外，還可以識別系統(tǒng)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(yōu)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(yōu)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(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。

在這里可以看出，測量值呈指數(shù)級數(shù)，這表明堵塞，即過濾器的磨損。還可以確定系統(tǒng)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(yè)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(yè)以數(shù)據(jù)驅動為核心，實現(xiàn)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!”, ifm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(yè)AI技術簡化為易于使用的工具，使得生產(chǎn)維護人員能夠輕松運用AI技術，無需具備復雜的編程或數(shù)據(jù)科學知識。

（來源：ifm易福門電子）