Փուլ Փուլ ընդդեմ Ռոբոտի Մարմնի Լույսի Մշակման Համար

Հեղինակ՝ PFT, Шենչժեն

Ավտոմատացված մշակման համակարգերը հնարավորություն են տալիս ընդլայնված անմարդատուր արտադրություն («լույսերից դուրս»), սակայն պահանջում են տեխնոլոգիաների ընտրության ռազմավարական մոտեցում: Այս հետազոտությունը համեմատում է պալետային համակարգերն ու ռոբոտի բջիջները 47 արտադրական տեղակայումների վրա (2020–2024): Վերլուծվել են սարքավորումների մատյաններից, սպասարկման գրանցումներից և արտադրողականության փորձարկումներից ստացված տվյալները՝ օգտագործելով OEE (ընդհանուր սարքավորումների արդյունավետություն) համակարգեր: Արդյունքները ցույց են տվել, որ պալետային համակարգերը բարձր տատանումներով արտադրության դեպքում ապահովում են 18%-ով ավելի բարձր միջին անվերջ գործողություն, իսկ ռոբոտային բջիջները մասերի կեղծ ծախսերը 23%-ով նվազեցնում են բարձր ծավալով սցենարներում: Պալետային համակարգերում ջերմային շեղումների հատուկ հատկությունները նվազեցրել են չափահատուկ տատանումները (±0.008 մմ ռոբոտային բջիջների դեպքում՝ ±0.021 մմ): Եզրակացությունները ներառում են ընտրության չափանիշների քարտեզագրում՝ հիմնված մասերի բարդության, ծավալի և փոփոխման հաճախականության վրա:

1 Ներածություն

Լույսի մշակման ընդունման ցուցանիշը 2022 թվականից հետո աճել է 40%-ով (Gardner Intelligence, 2023), սակայն համակարգերի ընտրությունը մնում է փորձնական հետազոտությունների տիրույթում: Այս աշխատանքը լուծում է պալետային ավտոմատացիայի (օրինակ՝ Fastems FMS) և ռոբոտիզացիայի (օրինակ՝ Fanuc ROBODRILL) միջև առկա գործառնական բացը՝ համեմատական դաշտային վերլուծության միջոցով: Կենտրոնանում է անհատույց աշխատանքի համար կարևոր մետրիկների վրա՝ միջին միջամտությունների ժամանակահատվածը (MTBI), ջերմային կայունությունը և փոխարկման ճկունությունը:

2 Մեթոդաբանություն

2.1 Շրջանակի նախագծում

• Նմուշ. 27 պալետային ամբարներ / 20 ռոբոտային սենյակներ ավիատիզմի, բժշկության և ավտոմոբիլային մատակարարների ոլորտներում

• Կառուցվածքներ: Նույն CNC հարթակները (Mazak VARIAXIS i-800), հեղուկի/խարտուշի կառավարումը և G-կոդի համատեղելիությունը

• Տվյալների հավաքագրում.

  • Համակարգչային սենսորներ (ջերմաստիճան, թրթիռ, էլեկտրաէներգիայի սպառում)

  • Ինքնաշխատ CMM զեկույցներ (Keyence LM-1000 շարք)

  • Տեխնիկական սպասարկման մատյաններ (MES ինտեգրում)

Ծանոթագրություն վերարտադրելիության մասին. Լրիվ փորձարկման պարամետրերը հավելված A-ում. Python տվյալների գործընթացի հղումը GitHub-ում [Հղումը հեռացված է]

2.2 Վերլուծական մոդել

ՕEE = Առկայություն × Արդյունավետություն × Որակ
որտեղ:

• Առկայություն = (Շահագործման ժամանակ – Կարգավորման կանգառի ժամանակ) / Նախատեսված արտադրողական ժամանակ

• Արդյունավետություն = (Իդեալական ցիկլի տևողություն × Ընդհանուր մասերի քանակ) / Շահագործման ժամանակ

• Որակ = Լավ մասերի քանակ / Ընդհանուր մասերի քանակ

3 Արդյունքներ և վերլուծություն

3.1 Արտադրողական հզորության արդյունավետություն

*Նկ. 1. Կատարումների համեմատություն (24-ամսյա միջին)*

Հիմնական եզրակացություններ.

• Պալետային բազմությունները գերազանցել են բարձր տարբերակման միջավայրերում (>15 մասերի տարբերակներ) նախօրոք ծրագրավորված ամրակալման գրադարանների շնորհիվ (p < 0.01)

• Ռոբոտային մահճակալները ցուցադրել են 14% ավելի արագ ցիկլի ժամանակահատվածներ մեկ մասի վազքերում <500գ (95% CI ±1.2վ)

3.2 Որակի տատանում

Ջերմային ազդեցությունները առաջացրել են կարևոր շեղումներ ռոբոտային մահճակալներում 8+ ժամ անմարդատների վազքերի ընթացքում.

• Չափահատվածքի շեղում. Ռոբոտային բազուկներ = 0.021 մմ միջին շեղում, ի տարբերություն 0.008 մմ-ի (ISO 230-3) պալետային համակարգերի

• Surface Finish: Ra տարբերությունները գերազանցում էին 0.4մկմ-ն 63% ռոբոտային հանգույցների օրինակներում անընդհատ 6 ժամ աշխատանքի հետևանքով

4 Քննարկում

4.1 Շահագործման հետևանքներ

• Պալետային ջրավազաններ ավելացնել ճկունությունը՝ Կրճատված փոփոխություններ կարևոր են <500 հատ բաչի համար բժշկական/ավիացիոն աշխատանքներում

• Ռոբոտային հանգույցներ բավարար բարձր ծավալով աշխատանքներ. Միավորի ցածր կեր հաստատված է ավտոմոբիլային փորձարկումներում

Սահմանափակում. Էներգիայի սպառումը լրիվ չէր հաշվարկված. ռոբոտային հանգույցները վերադասավորման ընթացքում 18% ավելի շատ էներգիա էին օգտագործում

4.2 Անվտանգություն և հուսանքայնություն

• Պալետային համակարգերը ունեցել են 0 քննադատական անհաջողություն դեմ 3 ռոբոտի բախումների (սխալ կարգավորված գրիպերների)

• Արտակարգ վերագործարկման պրոտոկոլները ավելացրել են ռոբոտային սենյակների համար 23 րոպե միջին վերականգնման ժամանակ

5 Եզրակացություն

Պալետային ամբարները ցույց են տվել լույսից ազատ գործողության համար գերազանց հարմարություն բարձր խառնուրդով, խիստ թույլատրելի շրջաններում: Ռոբոտային սենյակները պահպանում են հնարավորությունը նվիրում բարձր ծավալով գծերին կայուն ջերմային պայմաններով: Ապագա հետազոտությունները պետք է ուղղված լինեն ռոբոտային համակարգերի համար էներգիայի օպտիմալացված ճանապարհի նախագծմանը: