Как удалённый мониторинг, программирование и предиктивное обслуживание трансформируют промышленную робототехнику

Решения для удалённого мониторинга, программирования и предиктивного обслуживания позволяют производителям сократить простои, повысить эффективность роботизированных ячеек и обеспечить непрерывность бизнеса.

Встроенные в более широкий ландшафт цифрового производства, Индустрии 4.0 и ППП (IIoT), эти технологии соединяют цифровую аналитику с физическими операциями, давая измеримую экономию времени, затрат и рисков.

Хотя интерес к ним рос ещё до пандемии, кризис COVID-19 ускорил внедрение. Требования социальной дистанции, приказы о переходе на удалённую работу и постоянный дефицит кадров заставили заводы пересмотреть подходы к обслуживанию роботов и поддержанию операций.

Традиционные схемы полагаются на персонал на месте для проверок производительности и перепрограммирования — обе задачи усложняются при нехватке сотрудников. Удалённые решения созданы для заполнения этих пробелов.

Глобальный рынок систем мониторинга производства по прогнозам Markets & Markets вырастет с 4,0 млрд долларов в 2018 году до 6,4 млрд к 2023 году (CAGR 9,8%).

Непланируемые простои стоят производителям около 50 млрд долларов в год, 42% из которых вызваны отказом оборудования. Такие перерывы драматически увеличивают расходы на ремонт и обслуживание.

Ниже мы рассмотрим ключевые преимущества этих систем и приведем реальные примеры от партнёров A3.

ПРИМЕЧАНИЕ: Хотя обсуждение фокусируется на промышленных роботах, те же принципы применимы к другим машинам и устройствам.

Пример графика истории производства, созданного программным обеспечением Productive Analytics. CREDIT: Productive Robotics

Удалённый мониторинг

Удалённый мониторинг позволяет просматривать производительность робота с любого планшета, ноутбука или смартфона. Вы можете отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI) — время работы, простои, цикл — в реальном времени и за историческим периодом.

Эти данные помогают корректировать настройки роботизированных ячеек, повышая продуктивность, пропускную способность и качество, а также укрепляя непрерывность бизнеса.

При сбое робота удалённый мониторинг может мгновенно отправить оповещения ответственным специалистам, обеспечивая быструю диагностику и минимизацию дорогостоящих простоев.

В 2020 году Productive Robotics, Inc. запустила Productive Analytics — облачную платформу реального времени для своих коллаборативных роботов OB7. Инструмент предоставляет живой операционный статус и историю производства, помогая пользователям оптимизировать выпуск, находить ошибки, сокращать простои и следить за активностью роботов откуда угодно.

Удалённое программирование

Удалённое программирование выходит за рамки мониторинга, позволяя инженерам писать, редактировать и развертывать программы роботов без присутствия на производстве. Это устраняет затраты на командировки и ускоряет реакцию на изменения приложений или сбои.

С одной позиции инженер может контролировать и программировать множество роботов, упрощая операции и открывая новые источники дохода для интеграторов.

Предиктивное обслуживание

Предиктивное обслуживание выявляет надвигающиеся сбои до их возникновения, в отличие от реактивного, которое устраняет проблемы постфактум.

По исследованию Reports & Data, рынок предиктивного обслуживания вырос с 1,90 млрд долларов в 2019 году до ожидаемых 21,20 млрд к 2027 году — феноменальный CAGR 28,9%.

KUKA SmartProduction даёт комплексные инсайты, повышающие производительность, эффективность оборудования и предсказуемость обслуживания. CREDIT: KUKA

KUKA SmartProduction оцифровывает целые ячейки и производственные линии, создавая интероперабельную сеть, где микросервисы и большие данные сходятся для повышения эффективности, качества и гибкости. Ключевые данные о состоянии и производительности доступны через ПК, ноутбук или смартфон, устраняя время и затраты, традиционно связанные с обслуживанием.

Исследование Deloitte Analytics Institute показало, что передовая предиктивная аналитика может поднять продуктивность на 25%, время бесперебойной работы оборудования — до 20%, снизить поломки на 70% и сократить затраты на обслуживание в среднем на 25%.

Дополнительное чтение:

• Знай до того, как кабель порвётся (LAPP USA)
• Начало работы с предиктивным обслуживанием на базе ИИ (A3 Archives)