PDM 为智能工厂机器人的运转提供了保障

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制造商依靠预测性诊断维护 (PDM) 来确保生产机器在良好的状态下运行，并且针对问题防范于未然，从而减少了停机时间并且降低了成本。但是在这些机器内部和旁边工作，执行焊接、组装、检查和其他精密任务的机器人呢？

全球各大工厂中目前工业机器人的保有量超过 270 万台，在这种情况下，PDM 成为这些系统的必备品也就不足为奇了。尽管定期计划的维护会有所帮助，但手动流程无法识别所有问题或无法确保机器人在技术参数范围内工作。

“就像生产线上的任何其他资产一样，机器人也需要预测性维护。但是工厂经理可能不知道如何诊断或预测机器人何时可能出现问题或濒临故障。” NEXCOM 项目经理 Kurt Chen 说。

尽管对此有着强烈的需求，但为机器人开发基于人工智能的自动化预测维护解决方案既复杂又充满挑战。部分原因在于机器人不一定要像传送带系统、桥式起重机或包装机那样连续运行。它们复杂的三维运动（可能包括以奇数为间隔的开始和停止动作，以及在多个位置的多轴旋转运动）产生的振动要比其他机器更剧烈并且更复杂。这些情况可能会导致螺丝松动、齿轮磨损、电机过热甚至与其他机器人发生碰撞等问题。此外，机器人在自定义过程中还用到了易受故障影响的特殊工具和配置。

例如，用于质量保证的标准工厂 PDM 模型，通常缺少适应机器人独特且多样化任务所需的人工智能模型。

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智能工厂的理想选择； 系统集成商的理想之选

NEXCOM 作为一家工业计算和预测性维护解决方案的全球提供商，可以解决这些挑战性难题。其 PDM300-RBT 英特尔^® 物联网开发套件解决了一系列各种特定于机器人的挑战性难题，并为系统集成商 (SI) 提供了一种面向各个工厂运营定制解决方案的简便方法（图 1）。

NEXCOM 套件包括四大要素：

• 运行在英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件上的计算机视觉系统，其可以执行 LED 对象检测以准确地对机器人进行引导。
• 配备传感器阵列的预测性维护振动套件具有类似的工作方式，如果发生异常振动，可在机器人出现故障之前通知工厂操作人员。
• 一个基于英特尔^® 处理器的安全网关，可将有关机器人性能的详细信息发送到云端，工厂经理可以在其中对数据进行切割以跟踪趋势。
• 一台七轴演示机器人，其可以运行预测性维护软件以执行常见的工厂任务。系统集成商可以将其用于客户工厂设施的关键概念验证试验。

NEXCOM 解决方案可以检测多种机器人的输出和运行状况，包括并联机器人、选择顺应性装配机器人手臂 (SCARA) 和关节型机器人。在计算机视觉摄像头和振动传感器捕获到有关机器人正常操作的基准数据之后，该软件将监控进行中的模式以检测异常情况。它的三维功能使其可以从多个角度监测机器人的性能并查明许多潜在问题。

独立的磁性传感器可以吸附在机器人周围的任何表面上，无需永久性安装。其自适应人工智能可以在短短三分钟内处理 PDM 要求，从而开始为特定机器人链制定模式。

“我们有大型的计算引擎可以用来进行分析，并且可以从每个传感器中获取很多信息。该系统可以提供有关可能发生的问题的建议，以及预防这些问题的推荐措施。” Kurt 说。

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工厂智能化提升之路

NEXCOM 开箱即用的 PDM 套件使工厂经理可以解决机器人方面的许多令人困扰的问题。其还为系统集成商提供了解决客户更具体问题所需的工具。工厂管理机器人的方式可能发生了翻天覆地的变化。

对于工厂经理而言，实时警报功能将把问题解决在萌芽状态，而基于云的分析将改善有关未来运营和采购的决策。对于系统集成商而言，大量的预加载信息可加快定制解决方案的制定速度，并有助于向新市场进行扩展。

随着越来越多的制造商采用机器人 PDM 解决方案，机器学习系统将吸纳更多数据，拓宽对这些复杂机器工作原理的认识。系统集成商和工厂经理将找到新方法，使他们的机器人在功能、响应能力和复原能力方面得到提升，从而避免出现问题和中断，并提高工厂效率。