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パネル業界のロボットアーム向け予兆保全ソリューション

ケーススタディ 2024/12/05

Key Takeaway

自動化製造においてロボットアームは必需品となり、人手の依存を大幅に減少させています。これにより、組立の精度向上と生産性の向上が実現されています。

パートナー企業:imCloud CO., LTD.(インクラウド社)

対象地域:台湾

背景

 製造業の自動化において、ロボットアームは省人化に大きく貢献する不可欠な設備となっています。ロボットアームの導入は、組み立て精度の向上や生産性の飛躍的な向上をもたらします。しかし、長期間の稼働に伴い、ロボットアームを構成するモーター、減速機、ベアリングなどの品は摩耗・劣化し、これが位置決め精度の低下を招きます。そのため定期的なメンテナンスが必要となりますが、ロボットアームの分解・整備には専門的な技術が必要であり、多くの時間を要します。ロボットアームの予期せぬ故障による生産停止(ダウンタイム)は、生産性に深刻な打撃を与え、多大なコスト増加を引き起こす原因となっています。

システム要件

 自動化生産ラインのコア設備であるロボットアームが突発的に停止した場合、その修理には莫大な生産時間とコストが費やされます。さらに、修理後には生産ラインを最適な稼働状態に戻すための再位置調整や微調整が必要となり、さらなる時間をロスすることになります。ロボットアームの安定性と信頼性の高い稼働を維持するためには、故障予測・健康管理(PHM)を組み込んだ予兆保全システムが必要であり、以下の課題を解決することが求められていました。

  • 位置決め精度の低下による納期遅延の防止:適切なメンテナンスを行わずにロボットアームを長期間使用し続けると、過度な摩耗により位置決め精度が低下します。機械自体は正常に動作しているように見えても、加工対象物を正確に保持・整列できなくなると、予期せぬ品質問題が発生します。これにより、調整のために生産ラインを一時停止せざるを得なくなり、生産効率の低下や納期の遅延を招く原因となります。
  • アームの異常振動による製品損傷とコスト増加の回避:過度な摩耗はアームの異常振動を引き起こし、加工対象物の配置ズレを生じさせます。これは、特に精密なオペレーションや加工、または単価の高い製品の搬送プロセスにおいて深刻な影響を及ぼします。位置決め精度の低下は製品品質を悪化させ、アームのブレは製品そのものの破損(割れや傷など)につながります。不良品の多発は、製造コストを著しく増大させる要因となります。
  • 高度な監視による外部専門サポートとの連携円滑化:自動化ラインに導入されるロボットアームは非常に高価な装置です。これらは多くの場合、高リスク・高負荷の重要工程や、危険な環境下での作業を担っています。しかし、工場内にロボットアームのメンテナンスを行える専門エンジニアが常駐していないケースは多く、メーカー側の認定技術者による現地サポートに依存せざるを得ないのが現状です。そのため、工場のオーナーからは、高価な設備の稼働状態を高度に監視・管理し、異常の兆候を初期段階で検知できるシステムが求められていました。これにより、現地の保全チームはメンテナンスのスケジュールや交換部品の手配を事前に進めることが可能になります。

導入製品

  • IFS-PHM-MIC770W5A:iFactory PHM エッジソリューション・レディ・パッケージ
  • iFactory PHM I.App:PHMサービスアプリケーション・プラットフォーム

システム構成図

まとめ

  • PHM技術をベースにした機械の監視および故障診断は、ロボットアームのメンテナンス管理において非常に有効な手法です。デバイスの潜在的な故障リスクを初期段階で正確に特定し、機械のサービスプロバイダーへ自動的に通知することができます。また、システムは事前に最適なメンテナンスのタイミングを提案するため、既定の生産計画への影響を最小限に抑えることができます。
  • さらに、「教師なし学習アルゴリズム」を採用しているため、正常稼働時のロボットアームのデータさえあれば、リアルタイムの異常検知を実装可能です。これにより、生産性の低下を招く予期せぬ機械のダウンタイムを大幅に削減します。

顧客のコメント

「アドバンテックのPHM予兆保全ソリューションを導入したことで、当社の生産効率と製品の歩留まりは劇的に向上しました。」

WISE-iFactory_Predictive Analytics

アドバンテックWISE-iFactory:予測分析

 故障予測・健康管理(PHM)は、機械を中心とした高精度なソリューションです。 エンドユーザーが機械の異常を初期段階で検知し、健全性状態を予測できるよう支援します。このシステムから得られる情報は、メンテナンススケジュールの最適化に向けた意思決定の判断材料として活用でき、製造業が目指すべきスマートな機械管理の実現に貢献します。

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