Stocker 各軸の動作品質はどのように測定するか?
実績|Stocker 各軸の動作品質はどのように測定するか?
Stocker 自動搬送システムは貨物搬送タスクを自動で実行できます。
システムの各軸の動作が高効率で運行されていることをどのように確保すればよいのでしょうか?
Stocker 自動搬送システム
Stocker 自動搬送システムは、自動化された貨物の保管および搬送システムであり、
一つの場所から別の場所へと物品を移動させ、人の手による操作を削減できます。
システムの設計目的の一つは、空間の利用を最大限に最適化することであり、
倉庫や生産ラインのスペースをより効果的に活用できるようにします。
Stocker は、倉庫や工場内を自律的に移動し、障害物を回避しながら、
事前に設定されたルートに従ってタスクを実行します。
これにより、生産効率の向上、コスト削減、安全性の向上が実現し、
倉庫や生産ラインの管理がよりスマートかつ自動化されます。
Stocker 自動搬送システムは通常、多軸モーションコントロールシステムを使用します。
これらの軸に異常が発生すると、さまざまな問題や状況が引き起こされる可能性があります。
例えば、X 軸に異常が発生すると、水平方向の動作に影響を及ぼす可能性があります。
その結果、搬送車が正確に目標位置に移動できず、位置ズレや搬送タスクの失敗につながることがあります。
Y 軸に異常が発生すると、Stocker の垂直方向の移動に影響が出ます。
これにより、搬送車の持ち上げや降下の動作に問題が発生し、物品の正しい位置決めが難しくなる可能性があります。
軸の異常は、搬送システムの動作精度の低下、位置ズレ、昇降プロセスの不安定化、さらには安全リスクの発生につながる可能性があります。
では、Stocker の運行を監視し、システムの高効率な運用を確保するにはどうすればよいでしょうか?
監視の説明
VMS-ML 機械学習スマート監視システム
VMS-ML 機械学習スマート監視システムを活用し、正しい動作パターンを学習して基準を確立します。
それぞれの動作を監視および診断することで、システムがどの動作で異常や不安定な状態を示しているかを特定し、
事前保守を行うことで、突発的な異常の発生を防ぎます。
測定状況
1. X 軸 FOUP 取出動作の認識(水平方向と垂直方向の比較)

1. X 軸 FOUP 取出動作の認識(水平方向と垂直方向の比較)

結果:PASS (92.77%)

結果:PASS (93.24%)

動作:Crane 前進 (X 軸) FOUP を持ち上げる (Z 軸) その後、元の位置へ戻る (X 軸) 停止。

結果:PASS (94.6%)

結果:PASS (93.38%)
2. 機械学習異常シミュレーション判定テスト(製造プロセス異常の可視化管理)

X 軸の引き戻し停止異常

X 軸の重大な摩耗

突発的な異常
測定結論
VMS-ML 機械学習スマート監視システムを使用して、正確な動作を学習し基準として設定し、各軸の動作を監視および診断します。 システムを通じて、Stocker のどの動作に異常や不安定な状態が発生しているかを把握します。 これにより、適切なタイミングで予知保全を実施し、Stocker 自動搬送システムの正常な運用を維持することができます。 また、故障の検出と迅速な修復をサポートし、全体のシステム効率の向上に貢献します。
VMS-ML 機械学習スマート監視システム