Палетна басейна система срещу роботизирана клетка за обработка в неосветени цехове

Автор: PFT, Шенджън

Автоматизираните машинни системи позволяват разширено производство без присъствие на оператор ("без светлина"), но изискват стратегически подбор на технологии. В това проучване се сравняват системи с подови палети и роботизирани клетки, изследвайки 47 производствени внедрявания (2020–2024 г.). Анализът на данни от машинни логове, записи за поддръжка и проверки на пропуската е извършен чрез използване на рамки за общо машиноизползване (OEE). Резултатите показват, че системите с подови палети постигат 18% по-високо средно време на работа при производство с висока вариативност, докато роботизираните клетки намаляват разходите за обработка на детайли с 23% при високи обеми. Компенсацията на топлинното отклонение в системите с палети минимизира размерните отклонения (±0.008 мм спр. ±0.021 мм при роботизирани клетки). Заключва с критерии за избор, базирани на сложност на детайла, обема и честотата на смяна.

1 Въведение

Прилагането на безлюдна обработка се увеличи с 40% след 2022 г. (Gardner Intelligence, 2023), но изборът на системи остава недостатъчно проучен на практика. Тази работа цели да преодолее оперативната пропаст между палетна автоматизация (напр. Fastems FMS) и роботизирана интеграция (напр. Fanuc ROBODRILL) чрез сравнителен анализ на място. Основният фокус е върху показатели, критични за необслужвано производство: средно време между интервенции (MTBI), термична стабилност и гъвкавост при смяна на настройките.

2 Методология

2.1 Експериментален дизайн

• Проба: 27 палетни системи / 20 роботизирани клетки в доставчици от авиокосмическата, медицинската и автомобилната индустрия

• Управление: Идентични CNC платформи (Mazak VARIAXIS i-800), управление на охлаждащите течности и стружките, съвместимост на G-кода

• Събиране на данни:

  • Машинни сензори (температура, вибрации, консумация на енергия)

  • Автоматични отчети от координатно-измервателни машини (Keyence LM-1000 серия)

  • Сервизни дневници (интеграция с MES)

Бележка за възпроизводимост: Пълни тестови параметри в Приложение А; Python обработка на данни в GitHub [LINK REDACTED]

2.2 Анализен модел

OEE = Наличност × Производителност × Качество
където:

• Наличност = (Време на работа – Време за настройка) / Планирано време за производство

• Производителност = (Идеално време за цикъл × Общ брой детайли) / Време на работа

• Качество = Добри детайли / Общ брой детайли

3 Резултати и анализ

3.1 Ефективност на пропускане

*Фиг. 1. Сравнение на представянето (средно за 24 месеца)*

Основни изводи:

• Палетните системи се представиха по-добре в среди с висока вариативност (>15 варианта на детайли) поради предварително програмираните библиотеки от фиксации (p < 0,01)

• Роботизираните клетки показаха цикли, които са с 14% по-бързи при производство на единични детайли под 500 г (95% ДИ: ±1,2 сек.)

3,2 Качествена вариация

Термичните ефекти предизвикваха значителни отклонения в роботизираните клетки по време на автономна работа над 8 часа:

• Размерно отместване: Роботизираните ръце = средно отклонение 0,021 мм спрямо 0,008 мм при палетните системи (ISO 230-3)

• Повърхностно завършване: Разликите в Ra надвишаваха 0,4 μm в 63% от пробите с роботизирани клетки след 6 часа непрекъснато изпълнение

4 Дискусия

4.1 Експлоатационни последици

• Палетни басейни оптимизиране на гъвкавостта: Намалени смени са критични за поръчки в областта на медицината/авиокосмиката <500 броя

• Роботизирани клетки подходящи за висок обем производство: По-ниска цена на обработка на единица, потвърдена в автомобилни изпитвания

Ограничение: Енергийното потребление не е напълно отчетено; роботизираните клетки използваха с 18% повече пиковата мощност по време на преориентация.

4.2 Сигурност и надеждност

• Палетните системите нямаха критични повреди в сравнение с 3 сблъсъка на роботи (неправилно позиционирани захвати)

• Протоколите за аварийно рестартиране добавиха средно 23 минути време за възстановяване за роботизираните клетки

5 Заключение

Палетните басейни демонстрират по-добра пригодност за работа без осветление в среди с голямо разнообразие и тесни допуски. Роботизираните клетки остават жизнеспособни за специализирани линии с висок обем и стабилни топлинни условия. Бъдещите изследвания трябва да се насочат към планиране на енергийно оптимални траектории за роботизираните системи.