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確保加工精度 機器手臂預診維修的導入關鍵
結合感測器與控制器
[作者 籃貫銘]   2020年07月06日 星期一 瀏覽人次: [2451]

在完整的工業4.0情境中,絕大多數的製造流程與生產系統都已實施自動化,甚至更進一步,達到智慧控制的階段。機具的維修與保養同樣也是,在未來智慧製造的產線中,因故障導致停機的機率將會被大幅降低,而其所倚賴的,就是以先進感測器與精確數值分析為基礎的預診維修技術。


而機器手臂做為現代智慧產線上的重要組成,其健康狀態對於整體生產製造的效益,有著舉足輕重的影響。因此其所使用的預診維修技術與應用,十分值得相關業者關注。


對於機器手臂的技術與應用,台灣的工研院擁有十分深厚的研發經驗,且與產業界有著密切的合作,深知產業第一線的實作需求。


維持加工的高精度並確保健康狀態

工研院機械所組長黃甦表示,對於機器手臂來說,維持加工的高精度,是其最主要的導入考量。也因此,對機器手臂來說,導入預診維修技術很重要的方向,就是要確保加工的精度能夠被維持,避免作動時的位置偏移,從而獲得穩定的生產良率和品質。


其次,則是確保機器手臂本身的健康狀態,以避免產生因故障意外而中斷生產,而造成營運的損失。


至於機器手臂要如何具備預診維修的能力,黃甦指出,若要確保運行的精度,則可在手臂的關節軸承處,加裝額外的感測裝置,以偵測手臂的加工數值;另一種則是使用控制器來搭配手臂的運作,同樣也可用於精度的偵測,確認物件的加工狀態。


這種額外加裝的感測裝置,主要是針對震動、溫度、電流和聲音等資訊進行感測,所使用的感測器技術則是以加速度計這類的慣性量測(Inertial measurement unit,IMU)為主,而整體所使用的感測器數量大概會有5至6個。


黃甦也提到,目前工研院也研發一種採用CMOS影像技術的感測裝置,透過光學影像分析的方式,來判斷加工位置的誤差情況,從而反應到設備的精度調教。而相對於傳統的雷射校正,使用CMOS感測的方案較具成本優勢,在推廣與導入的門檻也較低。


至於機器手臂的健康程度,則是搭配控制器的方式,擷取手臂運行的電流狀態、資料檔和記錄檔等,從而去分析該設備的健康狀態。一般來說,就是把電流、電壓、時間等,各種日常運行的各種數值資料,傳送到分析的設備上,藉此分析健康狀態。


善用邊緣運算套件 連接設備數據資料


圖1 : 工研院機械所組長黃甦。(攝影/籃貫銘)
圖1 : 工研院機械所組長黃甦。(攝影/籃貫銘)

通常而言,手臂和機具要達成預診維修的目標,都需要讓設備可以連接上網,無論是數據資料的傳輸,或者異常狀況的通報等,都需要有網路的功能,來整合這些流程。


而近期已有一些外接式的設備,會提供一種邊緣運算模組的套件,並具備AI分析的技術,它能跟市場上主要的四大機器手臂商連接,從中收集並分析震動等訊號,掌握設備裝況。而使用這類的方案就可以不用連接上網。


不過,黃甦強調,業者導入預診維修技術,最重要還是要貢獻到產能和成本上。而就機器手臂的實際投入情況來看,因故障導致停機的狀況其實並不多。且就算發生故障,機器手臂的替換和重啟也不會造成嚴重的經濟損失。因此,主要的應用面向仍是在精度的維持與健康狀態的監控。


在實際的導入案例中,工研院曾與一家日本公司合作,將高敏感的感應器安裝在機器手臂上,以確認其運作狀況;此外,另有一家台灣的產品製造商,其設備經歷兩年的24小時運作後,開始出現問題,除了手臂之外,包含接頭和I/O都發生錯誤,也出現掉料的狀況。工研院透過研判資料和數據分析的方式,找出問題點。


「能夠快速的找出異常處,就是很大的幫助。至於更大規模的工業4.0建置,則是長期的目標,短期則可從此處著手。」黃甦說道。


至於導入的困難與挑戰方面,黃甦表示,對機器手臂的預診維修來說,最重要的,就是要能取得設備的資訊,可以抓到物件加工的位置,以及電流與電壓等資訊。不過由於每隻手臂的架構與功能不同,再加上手臂是運作流程是串聯型,有些狀況經常是上一個作動錯誤或者更前端衍生而成,因此要找出問題並不容易。



圖2 : 目前已有越來越多的供應商,提供內建感測器的方案。圖為KUKA的產品。(source:KUKA)
圖2 : 目前已有越來越多的供應商,提供內建感測器的方案。圖為KUKA的產品。(source:KUKA)

第三點,就是目前市場上的機器手臂多屬於封閉型的系統,若無開放的介面,讀取資訊就會生產困難。如果原廠沒有提供資訊連接的介面,就必須要外加的套件,例如邊緣運算模組(或稱機器單元控制器Robot Cell Controller)這類的解決方案。


思考數據附加價值 改善機具設計

儘管協作型的機器手臂使用的數量越來越多,但目前在產線上仍是以傳統的工業型手臂為主。而隨著感應器技術的成熟,以及智慧製造的趨勢發酵,機器手臂已逐漸重視預診與健康狀態偵測的功能,例如日本的發那科(FANUC),就在其機器手臂裡預埋震動感測器,預計為來也將會有更多業者陸續跟進,並在控制器裡結合更多的數據控制應用,而此也會對工業4.0和產線監測帶來幫助。


除了直接內建感測器的形式外,由系統整合(SI)商與外加式設備來提供預診維修功能的市場也會逐漸浮現,而這類型設置主要是讓舊機台的數據可以被讀取,進一步健全廠房的穩定運作。


不過黃甦則認為,在實際的使用場景裡,由於機器手臂的故障率不高,也容易替換,因此導入預診維修技術對於整體製造效益的改善程度十分有限。然而預診維修是以感測器和操作模式的分析為其發展的基礎,因此進一步運用這些數據,或許可以帶來更多的附加價值。


「可以往『易於使用(easy to use)』和快速建置等方向進行開發,進一步精進產品的設計與本身功能的改進。」黃甦也提出建議。


他表示,目前的運送型機器人和服務型機器人(如Papper)等,皆已具備數據追蹤的功能,可針對產品的使用行為等進行分析,作用後續產品設計的參考。


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