ロボットアームのよくある問題？

ロボットアームはさまざまな業界で広く使用されており、 多くの種類、動作、および特性を持っています。

導入の動機
ロボットアームのよくある問題？

産業自動化の発展に伴い、 ロボットアーム はさまざまな製造分野で広く活用されています。 これらのデバイスは、人間の腕の動きを模倣し、 自動的に作業を実行できる制御システム です。 ロボットアームにはさまざまな形状やサイズがあり、 一般的なタイプとして リニアアーム、SCARAアーム、多軸関節ロボットアーム などがあります。 構造上、三軸モデルと多軸モデル に分類されます。

基本的な原理は類似していますが、 技術的な違いにより、ユーザーのニーズは明確に区別されます。 ロボットアームの 複雑な構造と動作計算 には、 多種多様なセンサーを使用したモニタリング が必要です。 しかし、センサーとロボットアームのシステムが互換性を持たない などの問題により、 正確な測定や信頼性の高いデータ取得が困難になる場合があります。

導入の課題
ロボットアームの予知監視はどう実施する？

非侵入型の測定方式

ロボットアームは複雑な構造 を持ち、 相互に連結・スライドする部品 で構成されています。 そのため、監視システムがロボットアームのシステムと互換性がない場合、 効果的な監視が困難になります。 真の プラグイン測定方式 を実現するには、 システムとの互換性を必要とせず、 吸着式センサー を使用して信号を取得することが理想的です。 ロボットアームの監視においては、 動作信号をリアルタイムで検出 し、故障の可能性を特定することが不可欠です。 これにより、制御不能な異常が発生する前に対策を講じることが可能 となり、 製品品質への影響を最小限に抑え、ロボットアームの最適な運用 を実現できます。

導入目標
ロボットアームの動作プロセスを監視

# 複雑な設置作業を排除し、真の非侵入型測定を実現
ロボットアームの 特定の測定ポイントにセンサーを装着 し、 グッドテクノロジーの 機械学習ベースのインテリジェント監視システム を組み合わせることで、 煩雑な設置作業なしで 測定を開始できます。 システムの学習機能 により、 ユーザーは 経験に基づいた特性タグを作成 でき、 AIによるデータ収集と学習モデル を活用することで、 異常特性を 正確に識別 できます。

# ロボットアームの状態を把握し、生産ラインの停止を防ぐ
自動化生産ラインには、多くのロボットアームが配置され、 複雑かつ精密な作業を実行 しながら、 人件費の削減 と 人的ミスの回避 を実現しています。 しかし、ロボットアームの動作が 複雑になるほど、 求められる精度も より高く なり、 生産ラインの効率 に大きな影響を与えます。 ロボットアームの 運転状態を監視 することで、 多くの 生産異常を未然に防ぐ ことが可能です。

# 故障の兆候を早期検知し、メンテナンス計画に活用
ロボットアームなどの設備は、 故障の前に特定の異常特性を示す ことがあります。 監視装置を利用することで、 この異常特性が生産ラインや製品品質に影響を及ぼすかどうかを判断 し、 事前に 修理・メンテナンスのスケジュール を決定できます。

# 予知保全を導入し、制御不能な機械変化を防止
ロボットアームの監視の目的は、 機器の状態を把握し、リアルタイムで異常を警告すること だけではありません。 さらに重要なのは、収集したデータをもとに 予知保全（Predictive Maintenance） を計画し、 機械の摩耗や変化を事前に予測 し、 制御不能なトラブルを未然に防ぐこと です。

複雑な設置作業の排除

ロボットアームの状態を把握

故障の兆候を早期検知

予知保全のためのデータ提供

導入方法
ロボットアームの動作状態を正確に把握

ロボットアームは、自動車産業、金型製造、電子部品の製造工程 だけでなく、 農業や医療分野 でも広く活用されています。 複雑で危険な作業を人間に代わって実行 することで、 労働コストを削減し、人が危険な環境にさらされる機会を減少 させます。 ロボットアームの構造や特性はさまざまであるため、 それぞれの特性に応じた監視方法を適用することが重要 です。 現在の主流な監視手法としては、振動測定 が最も一般的です。 そのほかに、電流や温度を利用した監視手法 もあり、 ロボットアームの運転状態を判別するために活用できます。

ロボットアームの動作信号をリアルタイム検出

OLVMS®-ML 機械学習インテリジェント監視システム は、 目標動作サイクルの学習とキャリブレーションの高速実行、 自動追跡および識別、機械特性の分解 機能を備えています。 これにより、ロボットアームの動作信号をリアルタイムで検出 可能です。 微細な信号異常 でも 事前に識別 し、 潜在的な故障の予兆を検知 することができます。 ユーザーは 早期メンテナンスや調整を実施 し、 予期せぬ故障による生産ラインの停止や損失を防ぐ ことができます。

VMS-ML ロボットアーム監視システム

VMS-ML

ロボットアーム監視システム