So Sánh Pallet Pool và Ô Chuẩn Bằng Robot Cho Gia Công Tự Động

Tác giả: PFT, Thâm Quyến

Các hệ thống gia công tự động cho phép sản xuất không người lái kéo dài ("lights-out") nhưng đòi hỏi phải lựa chọn công nghệ chiến lược. Nghiên cứu này so sánh các hệ thống kho pallet và các tế bào robot trên 47 lần triển khai sản xuất (2020–2024). Dữ liệu từ nhật ký máy, hồ sơ bảo trì và kiểm toán năng suất đã được phân tích bằng khung OEE (Hiệu quả Thiết bị Tổng thể). Kết quả cho thấy các kho pallet đạt thời gian hoạt động trung bình cao hơn 18% trong sản xuất đa dạng sản phẩm, trong khi các tế bào robot giảm 23% chi phí xử lý chi tiết trong các kịch bản sản lượng cao. Hệ thống bù nhiệt độ trôi trong các hệ thống pallet giảm thiểu độ biến thiên kích thước (±0,008mm so với ±0,021mm của tế bào robot). Kết luận với các tiêu chí lựa chọn dựa trên mức độ phức tạp của chi tiết, sản lượng và tần suất chuyển đổi.

1 giới thiệu

Việc áp dụng gia công tự động (lights-out machining) đã tăng 40% sau năm 2022 (Gardner Intelligence, 2023), tuy nhiên việc lựa chọn hệ thống vẫn còn ít được nghiên cứu một cách thực nghiệm. Nghiên cứu này tập trung vào khoảng trống vận hành giữa tự động hóa dựa trên pallet (ví dụ: Fastems FMS) và tích hợp robot (ví dụ: Fanuc ROBODRILL) thông qua phân tích thực địa so sánh. Đi sâu vào các chỉ số then chốt đối với hoạt động không người giám sát: thời gian trung bình giữa các lần can thiệp (MTBI), độ ổn định nhiệt và tính linh hoạt trong chuyển đổi sản xuất.

2 Phương pháp luận

2.1 Thiết kế thí nghiệm

• Mẫu: 27 bể chứa pallet / 20 tế bào robot tại các nhà cung cấp hàng không vũ trụ, y tế và ô tô

• Bảng điều khiển: Các nền tảng CNC giống hệt nhau (Mazak VARIAXIS i-800), quản lý dung dịch làm mát/phoi, và tương thích với mã G (G-code)

• Thu thập dữ liệu:

  • Cảm biến máy (nhiệt độ, độ rung, mức tiêu thụ điện)

  • Báo cáo CMM tự động (dòng Keyence LM-1000 series)

  • Nhật ký bảo trì (tích hợp MES)

Ghi chú về khả năng sao chép: Thông số thử nghiệm đầy đủ trong Phụ lục A; đường ống dữ liệu Python trên GitHub [LINK REDACTED]

2.2 Mô hình phân tích

OEE = Tính sẵn có × Hiệu suất × Chất lượng
ở đâu:

• Khả dụng = (Thời gian hoạt động - Thời gian dừng để thiết lập) / Tổng thời gian sản xuất dự kiến

• Hiệu suất = (Thời gian chu kỳ lý tưởng × Tổng số sản phẩm) / Thời gian hoạt động

• Chất lượng = Sản phẩm đạt chuẩn / Tổng số sản phẩm

3 Kết Quả và Phân Tích

3.1 Hiệu suất đầu ra

*Hình 1. So sánh hiệu suất (trung bình 24 tháng)*

Những phát hiện chính:

• Các kho pallet vượt trội hơn trong môi trường đa dạng cao (>15 biến thể chi tiết) nhờ thư viện đồ gá được lập trình sẵn (p < 0,01)

• Các buồng robot cho thấy thời gian chu kỳ nhanh hơn 14% trong các lần chạy đơn chi tiết <500g (Khoảng tin cậy 95%: ±1,2 giây)

3,2 Biến động chất lượng

Hiệu ứng nhiệt gây ra độ lệch lớn trong các buồng robot khi vận hành không người trong 8 giờ hoặc hơn:

• Trôi kích thước: Cánh tay robot = độ lệch trung bình 0,021mm so với hệ thống pallet là 0,008mm (ISO 230-3)

• Độ nhẵn bề mặt: Chênh lệch Ra vượt quá 0,4μm ở 63% mẫu buồng robot sau 6 giờ chạy liên tục

4 Thảo luận

4.1 Hậu quả vận hành

• Bãi Pallet tối ưu hóa tính linh hoạt: Giảm thời gian chuyển đổi thiết bị, điều này rất quan trọng đối với các đơn hàng y tế/hàng không có khối lượng nhỏ hơn 500

• Các trạm robot phù hợp với các dây chuyền sản xuất khối lượng lớn: Chi phí xử lý trên mỗi đơn vị thấp hơn đã được xác nhận trong các thử nghiệm ô tô

Hạn chế: Mức tiêu thụ năng lượng chưa được tính toán đầy đủ; các trạm robot tiêu thụ thêm 18% công suất đỉnh trong quá trình định vị lại

4.2 An toàn và độ tin cậy

• Hệ thống pallet không gặp sự cố nghiêm trọng nào so với 3 lần va chạm robot (kẹp gắp lệch trục)

• Giao thức khởi động lại khẩn cấp đã thêm trung bình 23 phút thời gian khôi phục cho các trạm robot

5 Kết luận

Các bãi pallet chứng minh được tính phù hợp vượt trội cho hoạt động không cần ánh sáng trong môi trường đa dạng sản phẩm và dung sai chặt chẽ. Các trạm robot vẫn phù hợp cho các dây chuyền chuyên dụng có sản lượng lớn và điều kiện nhiệt ổn định. Nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc lập kế hoạch lộ trình tối ưu hóa năng lượng cho các hệ thống robot.