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PDM 讓智慧型工廠機器人不停機

AI 機器人, 智慧工廠, AI 技術

製造商採用預測性診斷維護 (PDM) 確定生產機械處於最佳狀態,防患於未然,以縮短停機時間並降低成本。但是,在這些機器內以及機器旁工作,執行焊接、組裝與其他精密工作的機器人呢?

世界各地工廠內的工業機器人數量逾 270 萬,想當然爾,PDM 成了這些系統的基本要求。定期規劃的維護雖然有幫助,但是手動程序無法揪出所有問題,也無法確保機器人按照規格運作。

「機器人跟生產線上的任何資產一樣,也需要預測性維護。但是工廠主管可能不懂如何在機器人發生問題時進行診斷,也不懂如何在機器人即將故障時預測問題。」NEXCOM 專案經理 Kurt Chen 表示。

雖然非常需要針對機器人開發自動化人工智慧型預測性維護解決方案,但這個過程複雜且有難度。部分原因在於,機器人也和傳輸帶系統、高架起重機或是包裝機的運作一樣,未必是始終如一。機器人的 3D 動作複雜(可能包括不定時啟動與停止,以及用數十種姿勢在好幾個軸旋轉),產生的持續振動會比其他機器還大,也更複雜這類運作方式可能導致的問題包括,螺絲鬆脫、齒輪磨損、馬達過熱,或者甚至是與其他機器人碰撞。此外,機器人是以容易故障的特殊工具與配置客製化。

舉例來說,品質保證用的標準工廠 PDM 模型,通常缺乏因應機器人各種獨特工作所需的人工智慧模型。

智慧型工廠的理想選擇;系統整合商的理想選擇

NEXCOM 這個工業運算與預測性維護解決方案的全球供應商,解決了這幾個難題。其 PDM300-RBT Intel® IoT RFP Ready Kit 解決了各式各樣的機器人專屬難題,並且為系統整合商 (SI) 提供簡單的方式,自訂個別工廠作業的解決方案(圖 1)。

PDM 視覺報告檢視,以及具有雲端連線功能的 PDM300 機器人控制器硬體。
圖 1.系統供應商讓機器人預測性維護 POC 順暢運作所需的所有軟體、硬體與人工智慧技術,PDM300-RBT 一應俱全。(資料來源:NEXCOM

NEXCOM 套件包含四大要素:

  • 為了正確引導機器人執行 LED 物件偵測,在 Intel® OpenVINO Toolkit 執行的電腦視覺系統。
  • 以類似方式運作之隨附感應器陣列的預測性維護振動套件,會在機器人故障前,先提醒工廠作業員留意異常振動。
  • 安全的 Intel® 處理器型閘道,會將機器人效能的相關詳細資訊傳送到雲端,讓工廠主管切割資料,以追蹤趨勢。
  • 一部七軸示範機器人透過執行預測性維護軟體,完成常見的工廠工作。系統整合商可以用它在客戶設施執行關鍵的概念驗證試驗。

NEXCOM 解決方案可偵測多種機器人的輸出與健全狀況,包括三角機器人、選擇順應性裝配機械手臂 (SCARA),以及關節型機器人。電腦視覺攝影機與振動感應器擷取機器人正常運作的相關基準資料後,軟體會監控後續的模式,偵測異常。其 3D 功能可讓它從多個角度檢測機器人效能,找出大量的潛在問題。

獨立的磁感應器可安裝於機器人附近的任何表面,因此不需要永久固定。另外,其自適性人工智慧在短短三分鐘內即可處理 PDM 需求,針對特定機器人鏈開始擬定模式。

「我們有負責分析的大型運算引擎,可以從每個感應器獲得大量資訊。系統會針對可能發生的問題提供建議,並且就如何防止問題提出建議。」Chen 表示。

邁向智慧型工廠之路

NEXCOM 的 PDM 套件現成可用,讓工廠主管得以解決困擾機器人的許多問題。另外,這個套件為系統整合商提供了為客戶解決進一步問題所需要的工具。工廠管理機器人的方式可能因而徹底改變。

對於工廠主管來說,即時警示可防患於未然,而雲端型分析則能改善未來作業與購買方面的決策。對於系統整合商來說,大量預先載入的資訊有助於加速開發自訂解決方案,對於新市場的拓展更是如虎添翼。

製造商紛紛採用機器人 PDM 解決方案之際,機器學習系統會吸納更多資料,拓展這類複雜機器運作的相關知識。系統整合商與工廠主管會找到新方法,讓機器人功能更強大、回應速度更快,而且靈活度更高,進而防止問題發生,避免停機,提高工廠的效率。

作者簡介

Craig Guillot is a B2B writer who specializes in IoT, machine learning, SaaS, data analytics and other technologies. He has written white papers, ebooks, ghostwritten thought leadership and blog content for such organizations as Samsung, Microsoft, JPMorgan Chase and National Retail Federation.

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