産業用ハンドリングロボット 予知保全を実行できます。
まず、ハンドリングロボットに取り付けられたさまざまなセンサーは、温度、振動、電流などのロボットの動作状態パラメーターをリアルタイムで監視できます。これらのセンサーは継続的にデータを収集し、データ分析システムに送信します。
機械学習や人工知能アルゴリズムなどの高度なデータ分析技術を活用することで、収集された大量のデータを分析および処理できます。過去および現在のデータの傾向を分析することにより、障害の発生を示す可能性のある異常なパターンを特定できます。たとえば、ロボットの特定の関節の振動振幅が突然増加したり、温度が上昇し続けたりした場合、その部品が故障しかかっていることを示している可能性があります。
誤動作の潜在的な兆候が検出されると、システムは事前に警告を発し、保守担当者に対応する措置を講じるよう通知します。保守担当者は、警告情報に基づいて対象を絞った検査と保守を実施し、問題が発生する前に解決し、障害による生産の中断や損失を回避できます。
さらに、予測メンテナンスは、企業がメンテナンス計画とリソース割り当てを最適化するのにも役立ちます。ロボットの故障時期を正確に予測することで、メンテナンス時期を合理的に調整し、不要な定期メンテナンスを回避し、メンテナンスコストを削減できます。同時に、必要な修理部品や工具を事前に準備できるため、メンテナンス効率が向上します。