Parketna baza naspram robotske ćelije za obradu bez prisutnosti osoblja

Autor: PFT, Shenzhen

Automatizirani sustavi za obradu omogućuju produženu proizvodnju bez prisutnosti osoblja (tzv. "rad bez svjetla"), ali zahtijevaju strateški odabir tehnologije. Ova studija uspoređuje sustave s paletama i robotske ćelije na temelju 47 implementacija u proizvodnji (2020.–2024.). Podaci iz zapisa s mašina, evidencija održavanja i revizija produktivnosti analizirani su korištenjem OEE (Overall Equipment Effectiveness) okvira. Rezultati pokazuju da sustavi s paletama postižu 18% veću prosječnu dostupnost za proizvodnju visoke raznolikosti, dok robotske ćelije smanjuju troškove manipulacije dijelovima za 23% u scenarijima visokog obujma. Kompenzacija toplinskog otklona u sustavima s paletama minimizirala je dimenzionalnu varijaciju (±0,008 mm u odnosu na ±0,021 mm kod robotskih ćelija). Zaključuje se kriterijima za odabir temeljenim na složenosti dijelova, obujmu proizvodnje i učestalosti preinake.

1 Uvod

Primjena obrade u režimu bez svjetla povećana je za 40% nakon 2022. godine (Gardner Intelligence, 2023.), ali odabir sustava i dalje ostaje nedovoljno istražen. Ovaj rad premošćuje operativnu rupu između automatizacije temeljene na paletama (npr. Fastems FMS) i robotske integracije (npr. Fanuc ROBODRILL) kroz usporednu analizu u polju. Fokusiran na metrike ključne za neprisutnu obradu: prosječno vrijeme između intervencija (MTBI), termalnu stabilnost i brzinu prelaska na druge zadatke.

2 Metodologija

2.1 Eksperimentalni dizajn

• Uzorak: 27 skupina paleta / 20 robotskih ćelija u dobavljačima zrakoplovne, medicinske i automobilske industrije

• Upravljanje: Identične CNC platforme (Mazak VARIAXIS i-800), upravljanje rashladnom tekućinom i čipovima, kompatibilnost G-koda

• Prikupljanje podataka:

  • Senzori stroja (temperatura, vibracije, potrošnja energije)

  • Automatski CMM izvješaji (Keyence LM-1000 serija)

  • Dnevnički zapisi o održavanju (integracija MES-a)

Napomena o repliciranju: Puni parametri testa u Dodatku A; Python cijev za podatke na GitHubu [LINK UKLONJEN]

2.2 Analizni model

OEE = Dostupnost × Učinkovitost × Kvaliteta
gdje:

• Dostupnost = (Vrijeme rada – Vrijeme zaustavljanja zbog postavljanja) / Planirano vrijeme proizvodnje

• Učinkovitost = (Idealno vrijeme ciklusa × Ukupan broj komada) / Vrijeme rada

• Kvaliteta = Dobri komadi / Ukupan broj komada

3 Rezultati i analiza

3.1 Učinkovitost propusnosti

*Slika 1. Usporedba učinka (prosječno za 24 mjeseca)*

Ključna zapažanja:

• Skladišne baze su pokazale bolji učinak u visoko raznolikim okolinama (>15 varijanti dijelova) zahvaljujući unaprijed programiranim bibliotekama stezaljki (p < 0,01)

• Robotske ćelije pokazale su 14% brže cikluse u serijama s jednim dijelom težim od 500 g (95% CI: ±1,2 s)

3,2 Varijanca kvalitete

Toplinski učinci su uzrokovali značajna odstupanja u radu robotskih ćelija tijekom 8+ sati neprekidnog rada bez prisutnosti osoblja:

• Dimenzijsko odstupanje: Robotski manipulatoratori = prosječno odstupanje 0,021 mm u usporedbi s 0,008 mm kod sustava s paletama (ISO 230-3)

• Površinska obrada: Razlike Ra premašile su 0,4 μm u 63% uzoraka s robotskim stanicama nakon 6-satnog neprekidnog rada

4 Rasprava

4.1 Operativne implikacije

• Pools paleta optimizirajte fleksibilnost: Smanjenje preinaka ključno za medicinske/zračne poslove u serijama <500

• Robotske stanice pogodne za velike serije: Niža cijena rukovanja po jedinici potvrđena u automobilskim ispitivanjima

Ograničenje: Potrošnja energije nije u potpunosti kalkulirana; robotske stanice su trošile 18% više vršne snage tijekom prepozicioniranja.

4.2 Sigurnost i pouzdanost

• Pools sustavi paleta imali su 0 kritičnih kvarova u usporedbi s 3 sudara robota (nepravilno poravnati stezni elementi)

• Protokoli za hitno ponovno pokretanje dodali su 23 minute prosječnog vremena za oporavak kod robotskih stanica

5 Zaključak

Palletske baze pokazuju superiornu pogodnost za rad bez prisustva ljudi u uvjetima s velikim brojem različitih proizvoda i strogim tolerancijama. Stanične konfiguracije s robotima ostaju prikladne za linije s visokim volumenom proizvodnje i stabilnim termalnim uvjetima. Buduća istraživanja trebaju riješiti planiranje energetski optimalnih putanja za robotske sustave.