Für die vorausschauende Wartung oder Predictive Maintenance übernimmt Maisart, die zentrale KI-Plattform von Mitsubishi Electric, die Vorverarbeitung des Datenstroms der Sensorik. Diese KI ist auf der Melfa SmartPlus-Zusatzkarte implementiert, welche den Controller CR800 für die Melfa-Roboter der FR-Serie um Rechenleistung und weitere Funktionen erweitert.
Die KI ermittelt unter anderem anhand von Motorkennwerten, Strom- und Kraftaufnahme und Schwingungen, ob sich am Servomotor, einem angeschlossenen Getriebe oder einem Lager Wartungen anbahnen.
Hierbei kann es sich um einen Schaden oder um Verschleiß von Schmierfett, Verzahnungen oder Lagern handeln. Entsprechende Wartungsempfehlungen werden im Klartext ausgegeben und ermöglichen eine effiziente Wartungsplanung.
Predictive Maintenance vs. Preventive Maintenance
„Bei den Begriffen Predictive beziehungsweise Preventive Maintenance mangelt es vielfach an Trennschärfe“, sagt Michael Finke, Product Manager für Roboter bei Mitsubishi Electric.
„Predictive Maintenance, also die ‚vorausschauende‘ Wartung, stützt sich auf die Live-Auswertung von im Feld erfassten und in Echtzeit ausgewerteten Symptomen. Sie bietet entsprechende Diagnosen und Prognosen zum Health-Status einzelner Komponenten des Roboters unter Einsatz von KI-Technologie. Unter Preventive Maintenance, sprich ‚vorbeugender‘ Wartung, verstehen wir eine ebenfalls intelligente, rechnergestützte Funktionalität, der das jeweilige Roboterprogramm zugrunde liegt.“
Bei vorbeugender Wartung finden die Analysen im Vorfeld in der für alle Roboter von Mitsubishi Electric einheitlichen Programmier- und Simulationsumgebung RT ToolBox3 statt. Das geht ohne Roboter in der Simulation oder online direkt mit dem Roboter.
Ist die Roboterprogrammierung abgeschlossen, werden Verschleiß- und Belastungsimulationen durchgeführt und entsprechende Fristen für die Wartunge berechnet.
Im Zusammenspiel sollen die Wartungskonzepte Predictive und Preventive Maintenance der SmartPlus-Funktionslösung eine Verringerung der Stillstandszeiten ermöglichen, unter anderem durch Batchverarbeitung der Wartungsdaten für mehrere Roboter für ganze Produktionslinien.
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