산업용 핸들링 로봇 예측 유지보수를 수행할 수 있습니다.
첫째, 핸들링 로봇에 장착된 각종 센서는 온도, 진동, 전류 등 로봇의 동작 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 이들 센서는 지속적으로 데이터를 수집해 데이터 분석 시스템으로 전송한다.
머신러닝, 인공지능 알고리즘 등 첨단 데이터 분석 기술을 활용해 수집된 대량의 데이터를 분석하고 가공할 수 있다. 과거 및 현재 데이터의 추세를 분석하여 장애 발생을 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇의 특정 관절의 진동 진폭이 갑자기 증가하거나 온도가 계속 상승하는 경우 해당 부품이 곧 오작동할 가능성이 있음을 나타낼 수 있습니다.
잠재적인 오작동 징후가 감지되면 시스템은 사전에 경고를 발행하고 유지보수 담당자에게 적절한 조치를 취하도록 알릴 수 있습니다. 유지보수 담당자는 경고 정보를 기반으로 목표 검사 및 유지보수를 수행하고 문제가 발생하기 전에 해결하며 결함으로 인한 생산 중단 및 손실을 방지할 수 있습니다.
또한 예측 유지 관리는 기업이 유지 관리 계획과 리소스 할당을 최적화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 로봇의 고장시기를 정확하게 예측함으로써 유지보수 시간을 합리적으로 배정할 수 있으며, 불필요한 정기 유지보수를 방지하고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다. 동시에 필요한 수리 부품과 도구를 미리 준비하여 유지 관리 효율성을 높일 수 있습니다.