Stocker 各轴向动作品质如何量测?
监诊实绩|Stocker 各轴向动作品质如何量测?Stocker 自动搬运系统能够自动执行货物搬运任务,该如何确保系统各轴向作动高效运行?
Stocker 自动搬运系统
Stocker 自动搬运系统是自动化的货物存储和搬运系统,能够自动执行货物搬运任务,从一个地点将物品转移到另一个地点,减少人工操作。系统设计的目的之一是最大程度地优化空间利用,使仓库或生产线的空间得以更有效地利用,能够在仓库或工厂内部自主导航,避免障碍物,并按照预定路线执行任务。能够帮助提高生产效率、节约成本、提高安全性,并使仓储或生产线管理更加智能和自动化。
Stocker 自动搬运系统通常使用多轴运动控制系统,如果这些轴向发生异常,可能会导致不同的问题或状况,例如:如果 X 轴发生异常,可能会影响系统在水平方向上的运动。搬运车可能无法准确移动到目标位置,导致位置偏差或者无法正确执行搬运任务。Y 轴异常可能影响 Stocker 在垂直方向上的移动。
这可能导致提升或降低搬运车的高度时出现问题,影响搬运物品的正确位置。当这些轴向发生异常时,可能会导致搬运系统的运动失准确性、位置不正确、升降过程不顺畅,甚至可能导致安全风险。
那麽,该如何为Stocker进行监测,以确保系统的高效运行?
监测说明
VMS-ML 机器学习智能监控系统
利用 VMS-ML 机器学习智能监控系统学习正确动作行为作为规范,为各别动作进行监测与诊断,透过系统了解设备在哪一个动作出现异常或不稳定的状态,提早进行预知保养,避免无预警异常的发生。
量测状况
1.X轴取foup动作辨认(水平与垂直方向比较)
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1. X轴取foup动作辨认(水平与垂直方向比较)
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结果:PASS (92.77%)
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结果:PASS (93.24%)
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动作:Crane前伸(X轴)上举foup(Z轴)后,退回原处(X轴)停止。
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结果:PASS (94.6%)
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结果:PASS (93.38%)
2.机械学习异常模拟判别测试(製程异常可视化管理)
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X轴收回停止异常
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X轴严重磨损
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突波异常
测量结论
利用 VMS-ML 机器学习智能监控系统 学习正确动作行为作为规范,为各别轴向动作进行监测与诊断,透过系统了解Stocker在哪一个动作出现异常或不稳定的状态。帮助使用者在正确的时间执行预测性维护、保持 Stocker 自动搬运系统正常运作以及故障检测和迅速的修復,有助于确保整体系统的高效运行。
VMS-ML 机器学习智能监控系统