প্যালেট পুল বনাম রোবট সেল লাইটস-আউট মেশিনিংয়ের জন্য

লেখক: পিএফটি, শেনজেন

স্বয়ংক্রিয় মেশিনিং সিস্টেমগুলি দীর্ঘ সময়ের জন্য মানববিহীন উৎপাদন ("লাইটস-আউট") সক্ষম করে কিন্তু প্রযুক্তি নির্বাচনের কৌশলগত পদ্ধতির প্রয়োজন। এই অধ্যয়নটি 47টি প্রস্তুতিকরণ (2020–2024) জুড়ে প্যালেট পুল সিস্টেম এবং রোবট সেলগুলির তুলনা করে। মেশিন লগ, রক্ষণাবেক্ষণ রেকর্ড এবং আউটপুট অডিট থেকে প্রাপ্ত ডেটা OEE (ওভারঅল ইকুইপমেন্ট এফেক্টিভনেস) ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। ফলাফলগুলি দেখায় যে হাই-মিক্স উৎপাদনের ক্ষেত্রে প্যালেট পুলগুলি গড় চালু সময় 18% বেশি অর্জন করে, যেখানে উচ্চ আয়তনের পরিস্থিতিতে রোবট সেলগুলি অংশ পরিচালনার খরচ 23% কমায়। প্যালেট সিস্টেমগুলিতে তাপীয় ড্রিফট কমপেনসেশন মাত্রিক ভিন্নতা কমিয়ে আনে (±0.008মিমি বনাম ±0.021মিমি রোবট সেল)। অংশের জটিলতা, পরিমাণ এবং পরিবর্তনের ঘনত্বের ভিত্তিতে নির্বাচনের মানদণ্ড ম্যাপিং করে এটি সমাপ্ত হয়।

১। পরিচিতি

লাইটস-আউট মেশিনিংয়ের ব্যবহার 2022-এর পরে 40% বৃদ্ধি পেয়েছে (গার্ডনার ইন্টেলিজেন্স, 2023), তবুও সিস্টেম নির্বাচন এখনও পর্যাপ্ত পরিমাণে গবেষণাধীন হয়নি। এই গবেষণাটি প্যালেট-ভিত্তিক অটোমেশন (যেমন, ফাস্টেমস FMS) এবং রোবট ইন্টিগ্রেশন (যেমন, ফানুক ROBODRILL) এর মধ্যে পার্থক্য নির্ধারণ করে যে সমস্ত মেট্রিক্স অপারেশন ছাড়া কাজ করার জন্য অপরিহার্য: মাঝের সময় (MTBI), তাপীয় স্থিতিশীলতা এবং চেঞ্জওভার দক্ষতা।

2 পদ্ধতি

2.1 পরীক্ষামূলক ডিজাইন

• নমুনা: বিমান চিকিৎসা এবং অটোমোটিভ সরবরাহকারীদের মধ্যে 27 প্যালেট পুলস / 20 রোবট সেল

• নিয়ন্ত্রণ: অভিন্ন CNC প্ল্যাটফর্ম (Mazak VARIAXIS i-800), শীতলক/চিপ ব্যবস্থাপনা এবং G-কোড সামঞ্জস্যতা

• তথ্য সংগ্রহ:

  • মেশিন সেন্সর (তাপমাত্রা, কম্পন, বিদ্যুৎ খরচ)

  • স্বয়ংক্রিয় CMM রিপোর্ট (Keyence LM-1000 সিরিজ)

  • রক্ষণাবেক্ষণ লগ (MES ইন্টিগ্রেশন)

পুনরাবৃত্তি নোট: পরিশিষ্ট A-তে পূর্ণ পরীক্ষার পরামিতি; GitHub-এ Python ডেটা পাইপলাইন [LINK REDACTED]

2.2 বিশ্লেষণ মডেল

OEE = উপলব্ধতা × পারফরম্যান্স × মানসম্পন্নতা
যেখানে:

• উপলব্ধতা = (চলার সময় – সেটআপ বন্ধের সময়) / পরিকল্পিত উৎপাদন সময়

• পারফরম্যান্স = (আদর্শ চক্র সময় × মোট অংশ) / চলার সময়

• মানসম্পন্নতা = ভালো অংশ / মোট অংশ

3 ফলাফল এবং বিশ্লেষণ

3.1 আউটপুট দক্ষতা

*চিত্র ১. কর্মক্ষমতা তুলনা (২৪-মাসের গড়)*

প্রধান পর্যবেক্ষণ:

• প্রিপ্রোগ্রামড ফিক্সচার লাইব্রেরির কারণে অধিক মিশ্রণ পরিবেশে (15টির বেশি অংশের পরিবর্তন) প্যালেট পুলগুলি উত্তম প্রদর্শন করে (p < 0.01)

• একক-অংশের রানে রোবট সেলগুলি 14% দ্রুত চক্র সময় দেখায় <500g (95% CI: ±1.2s)

3.2 মান বৈচিত্র্য

8+ ঘন্টা অমানুষিক রানের সময় তাপীয় প্রভাবের কারণে রোবট সেলগুলিতে উল্লেখযোগ্য বিচ্যুতি ঘটেছিল:

• মাত্রিক ড্রিফট: রোবট বাহু = 0.021মিমি গড় বিচ্যুতি বনাম প্যালেট সিস্টেমের 0.008মিমি (ISO 230-3)

• পৃষ্ঠের ফিনিশ: 6 ঘন্টা চলমান রোবট-সেল নমুনার পর Ra পার্থক্য 63% ক্ষেত্রে 0.4μm অতিক্রম করেছে

4 আলোচনা

4.1 পরিচালন প্রভাব

• প্যালেট পুল নমনীয়তা অপটিমাইজ করুন: <500-ব্যাচ মেডিকেল/এয়ারোস্পেস চাকরির জন্য পরিবর্তন কমানো প্রয়োজনীয়

• রোবট সেল উচ্চ-পরিমাণ চালানের জন্য উপযুক্ত: অটোমোটিভ পরীক্ষায় প্রতি-ইউনিট কম হ্যান্ডলিং খরচ প্রমাণিত

সীমাবদ্ধতা: শক্তি খরচ সম্পূর্ণ খরচে ধরা হয়নি; রোবট সেলগুলি পুনঃঅবস্থানের সময় 18% বেশি শিখর শক্তি টানে

4.2 নিরাপত্তা এবং নির্ভরযোগ্যতা

• প্যালেট সিস্টেমে 0টি সমালোচনামূলক ব্যর্থতা ছিল যেখানে রোবট সংঘর্ষের সংখ্যা 3 (ভুলভাবে সাজানো গ্রিপার)}

• জরুরি পুনঃসূচন প্রোটোকলগুলি রোবট ঘরগুলির জন্য 23 মিনিট মান সুস্থতার সময় যোগ করা হয়েছে

5 সমাপ্তি

প্যালেট পুলগুলি উচ্চ-মিশ্রণ, কঠোর-সহনশীলতা পরিবেশে অপারেশন ছাড়াই আলো চালানোর জন্য শ্রেষ্ঠত্ব প্রদর্শন করে। রোবট ঘরগুলি স্থিতিশীল তাপীয় অবস্থার সাথে নিবেদিত উচ্চ-আয়তনের লাইনগুলির জন্য ব্যবহার্য থাকে। ভবিষ্যতের গবেষণার লক্ষ্য রোবটিক সিস্টেমগুলির জন্য শক্তি-অনুকূলিত পথ পরিকল্পনা গ্রহণ করা।