Industrielle Handhabungsroboter kann vorausschauende Wartung durchführen.
Zum einen können verschiedene am Handhabungsroboter installierte Sensoren die Betriebszustandsparameter des Roboters wie Temperatur, Vibration, Strom usw. in Echtzeit überwachen. Diese Sensoren sammeln kontinuierlich Daten und übermitteln diese an das Datenanalysesystem.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechniken wie maschinelles Lernen und Algorithmen der künstlichen Intelligenz können große Mengen gesammelter Daten analysiert und verarbeitet werden. Durch die Analyse der Trends historischer und aktueller Daten können abnormale Muster identifiziert werden, die auf das Auftreten von Fehlern hinweisen können. Wenn beispielsweise die Schwingungsamplitude eines bestimmten Gelenks des Roboters plötzlich ansteigt oder die Temperatur weiter ansteigt, kann dies ein Hinweis darauf sein, dass das Teil kurz vor einer Fehlfunktion steht.
Sobald mögliche Anzeichen einer Fehlfunktion erkannt werden, kann das System im Voraus Warnungen ausgeben und das Wartungspersonal anweisen, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Das Wartungspersonal kann auf der Grundlage von Warninformationen gezielte Inspektionen und Wartungen durchführen, Probleme lösen, bevor sie auftreten, und Produktionsunterbrechungen und störungsbedingte Verluste vermeiden.
Darüber hinaus kann die vorausschauende Wartung Unternehmen dabei helfen, Wartungspläne und Ressourcenzuteilung zu optimieren. Durch die genaue Vorhersage der Ausfallzeit von Robotern können Wartungszeiten angemessen geplant, unnötige regelmäßige Wartungen vermieden und Wartungskosten gesenkt werden. Gleichzeitig können die notwendigen Reparaturteile und Werkzeuge im Voraus vorbereitet werden, um die Wartungseffizienz zu verbessern.