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确保加工精度 机器手臂预诊维修的导入关键
结合感测器与控制器

【作者: 籃貫銘】2020年07月06日 星期一

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在完整的工业4.0情境中,绝大多数的制造流程与生产系统都已实施自动化,甚至更进一步,达到智慧控制的阶段。机具的维修与保养同样也是,在未来智慧制造的产线中,因故障导致停机的机率将会被大幅降低,而其所倚赖的,就是以先进感测器与精确数值分析为基础的预诊维修技术。


而机器手臂做为现代智慧产线上的重要组成,其健康状态对於整体生产制造的效益,有着举足轻重的影响。因此其所使用的预诊维修技术与应用,十分值得相关业者关注。


对於机器手臂的技术与应用,台湾的工研院拥有十分深厚的研发经验,且与产业界有着密切的合作,深知产业第一线的实作需求。


维持加工的高精度并确保健康状态

工研院机械所组长黄苏表示,对於机器手臂来说,维持加工的高精度,是其最主要的导入考量。也因此,对机器手臂来说,导入预诊维修技术很重要的方向,就是要确保加工的精度能够被维持,避免作动时的位置偏移,从而获得稳定的生产良率和品质。


其次,则是确保机器手臂本身的健康状态,以避免产生因故障意外而中断生产,而造成营运的损失。


至於机器手臂要如何具备预诊维修的能力,黄苏指出,若要确保运行的精度,则可在手臂的关节轴承处,加装额外的感测装置,以侦测手臂的加工数值;另一种则是使用控制器来搭配手臂的运作,同样也可用於精度的侦测,确认物件的加工状态。


这种额外加装的感测装置,主要是针对震动、温度、电流和声音等资讯进行感测,所使用的感测器技术则是以加速度计这类的惯性量测(Inertial measurement unit,IMU)为主,而整体所使用的感测器数量大概会有5至6个。


黄苏也提到,目前工研院也研发一种采用CMOS影像技术的感测装置,透过光学影像分析的方式,来判断加工位置的误差情况,从而反应到设备的精度调教。而相对於传统的雷射校正,使用CMOS感测的方案较具成本优势,在推广与导入的门槛也较低。


至於机器手臂的健康程度,则是搭配控制器的方式,撷取手臂运行的电流状态、资料档和记录档等,从而去分析该设备的健康状态。一般来说,就是把电流、电压、时间等,各种日常运行的各种数值资料,传送到分析的设备上,藉此分析健康状态。


善用边缘运算套件 连接设备数据资料


图1 : 工研院机械所组长黄苏。(摄影/篮贯铭)
图1 : 工研院机械所组长黄苏。(摄影/篮贯铭)

通常而言,手臂和机具要达成预诊维修的目标,都需要让设备可以连接上网,无论是数据资料的传输,或者异常状况的通报等,都需要有网路的功能,来整合这些流程。


而近期已有一些外接式的设备,会提供一种边缘运算模组的套件,并具备AI分析的技术,它能跟市场上主要的四大机器手臂商连接,从中收集并分析震动等讯号,掌握设备装况。而使用这类的方案就可以不用连接上网。


不过,黄苏强调,业者导入预诊维修技术,最重要还是要贡献到产能和成本上。而就机器手臂的实际投入情况来看,因故障导致停机的状况其实并不多。且就算发生故障,机器手臂的替换和重启也不会造成严重的经济损失。因此,主要的应用面向仍是在精度的维持与健康状态的监控。


在实际的导入案例中,工研院曾与一家日本公司合作,将高敏感的感应器安装在机器手臂上,以确认其运作状况;此外,另有一家台湾的产品制造商,其设备经历两年的24小时运作後,开始出现问题,除了手臂之外,包含接头和I/O都发生错误,也出现掉料的状况。工研院透过研判资料和数据分析的方式,找出问题点。


「能够快速的找出异常处,就是很大的帮助。至於更大规模的工业4.0建置,则是长期的目标,短期则可从此处着手。」黄苏说道。


至於导入的困难与挑战方面,黄苏表示,对机器手臂的预诊维修来说,最重要的,就是要能取得设备的资讯,可以抓到物件加工的位置,以及电流与电压等资讯。不过由於每只手臂的架构与功能不同,再加上手臂是运作流程是串联型,有些状况经常是上一个作动错误或者更前端衍生而成,因此要找出问题并不容易。



图2 : 目前已有越来越多的供应商,提供内建感测器的方案。图为KUKA的产品。(source:KUKA)
图2 : 目前已有越来越多的供应商,提供内建感测器的方案。图为KUKA的产品。(source:KUKA)

第三点,就是目前市场上的机器手臂多属於封闭型的系统,若无开放的介面,读取资讯就会生产困难。如果原厂没有提供资讯连接的介面,就必须要外加的套件,例如边缘运算模组(或称机器单元控制器Robot Cell Controller)这类的解决方案。


思考数据附加价值 改善机具设计

尽管协作型的机器手臂使用的数量越来越多,但目前在产线上仍是以传统的工业型手臂为主。而随着感应器技术的成熟,以及智慧制造的趋势发酵,机器手臂已逐渐重视预诊与健康状态侦测的功能,例如日本的发那科(FANUC),就在其机器手臂里预埋震动感测器,预计为来也将会有更多业者陆续跟进,并在控制器里结合更多的数据控制应用,而此也会对工业4.0和产线监测带来帮助。


除了直接内建感测器的形式外,由系统整合(SI)商与外加式设备来提供预诊维修功能的市场也会逐渐浮现,而这类型设置主要是让旧机台的数据可以被读取,进一步健全厂房的稳定运作。


不过黄苏则认为,在实际的使用场景里,由於机器手臂的故障率不高,也容易替换,因此导入预诊维修技术对於整体制造效益的改善程度十分有限。然而预诊维修是以感测器和操作模式的分析为其发展的基础,因此进一步运用这些数据,或许可以带来更多的附加价值。


「可以往『易於使用(easy to use)』和快速建置等方向进行开发,进一步精进产品的设计与本身功能的改进。」黄苏也提出建议。


他表示,目前的运送型机器人和服务型机器人(如Papper)等,皆已具备数据追踪的功能,可针对产品的使用行为等进行分析,作用後续产品设计的叁考。


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