온라인 바카라 보고서 ​​2024 No.1
i³-유연한 세포 생산을위한 메카 트로닉스
~ IIFES 2024 전시 사례 ~

1.

지금까지 생산성과 품질 향상 개선의 요구를 충족시키는 것 외에도, 제조 현장은 최근 몇 년 동안 다양한 가변 생산 및 환경 성과에 유연하게 대응할 수있는 다양한 요구와 노동 부족 문제를 충족시키는 데 필요해졌습니다.
이러한 시장 요구를 충족시키기 위해 "I이라는 솔루션 개념을 만들었습니다. 여기에는 자동화에 디지털 데이터 사용이 포함됩니다.³-mechatronics"를 제안하고 데이터를 기반으로 자율적, 분산화 된 제조를 제안합니다 (그림 1).
이 보고서는 IIFES 2024에 전시 된 개념 데모를 사용합니다.³-Mechatronics의 변형 변수 생산을 지원하는 유연한 셀 생산 시스템을 소개합니다. 또한 장비 유지 보수 및 에너지 절약을 지원하는 다양한 데이터 사용 예제를 소개합니다.

그림 1 : 데이터를 기반으로 한 자율 및 분산 제조

2.

2.2 데이터 사용

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그림 2 : 멈추지 않는 공장 달성

3.

IIFES 2024의 개념 데모 머신 사용 (그림 3), I³-Mechatronics를 사용하여 가변 변수 생산을 지원하는 셀 생산 시스템의 예를 소개합니다.
이 데모 머신은 서빙 장치, 가공 장치, 연마 장치 및 검사 장치, 장치 내의 3 개의 로봇의 4 가지 장치로 구성된 처리 셀입니다.
먼저, 서빙 기계 인 Scala Robot은 가공 기계에 공작물을 제공합니다. 작업이 눌린 다음 시추됩니다.

그림 3 IIFES 2024의 개념 데모 머신

3.1 YRM 컨트롤러를 사용한 자율 분산 제어를 통한 생산성 향상

3.1.1 변수 변수 생산 지원

YRM 컨트롤러의 최신 모델 인 YRM1010은 셀의 데이터를 중앙에서 관리하는 "게시판 기능 (개발 중)을 새로 구현했습니다. 순차적 인 제어 외에도 장치와 로봇의 제어를 통해 자율적으로 결정을 내리고 게시판 기능이 공유하는 작업에 대한 정보를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

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그림 4 : 데이터 중심 변수 변수 생산

3.1.2 개선 된 수율

YRM 컨트롤러는 각 장치 및 프로세스 단위의 "상태 데이터"및 "프로세스 데이터"의 시간 축을 수집하고 관리합니다. 또한 Yaskawa Cockpit을 ​​사용하여 수집 된 데이터를 분석하여 장치 및 로봇에 "모션"으로 다시 공급하여 안정적인 생산과 고품질을 달성합니다.

생산 품질 안정화

예를 들어, 페인팅 사이트에서 최적의 혼합 및 코팅 방법은 온도 및 습도와 같은 환경 정보, 점도, 밀도 및 경도와 같은 재료 정보를 기반으로 장인의 온라인 바카라을 사용하여 조정됩니다. 이를 자동화하려면 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 매개 변수 값을 계산 한 다음 장치 나 로봇으로 피드백을하고 움직임으로 전환해야합니다.
데모 머신에서 Yaskawa Cockpit은 생산 된 제품의 두께 검사 결과를 분석했으며,이 추세에서 프레스 압력 명령 값을 수정함으로써 생산 품질을 안정화시키고 수율 개선에 기여할 수 있음을 보여주었습니다 (그림 5).

그림 5 : 프레스 압력 명령 값을 수정하여 생산 품질을 안정화하고 수율을 향상시킵니다

재 처리를 통해 달성 된 생산 목표

"검사 후 실패한 재 처리 제품에 의해 통과 조건이 충족됩니다", 정상적으로 생각하면 인간은 재 처리하고,이를 준비하고, 장비와 로봇을 실행하여 작업을 수행 할 것입니다. 대조적으로,이 자율 셀에서, YRM 컨트롤러와 Yaskawa 조종석은 공작물과 관련된 데이터를 기반으로 재 작업에 대한 자체 결정을 내리고 전용 레시피를 발행함으로써 재 작업을 자동으로 수행 할 수 있습니다 (그림 6). 이 데모에서는 검사 과정에서 각 공작물에 대한 카메라를 사용한 이미지 검사, 길이 센서를 사용한 측정 결과 및 처리 프로세스의 성능 데이터를 사용하여 판단 및 실행됩니다. 이를 통해 MES의 인력 및 완전한 생산 계획없이 재 처리 할 수 ​​있습니다 (그림 7). 37604_37883

그림 6 자율 재 작업 작업

그림 7 완료된 생산 계획

3.2 Yaskawa Cockpit을 ​​사용한 데이터 사용의 예

유지 보수 최적화

일반적으로 로봇 및 볼 스크류와 같은 메커니즘에는 정기적 인 유지 보수가 필요합니다. 그러나 빈번한 유지 보수는 많은 폐기물로 이어질 수 있으며, 간격이 너무 길면 제품이 반쯤 떨어질 위험이 있습니다.
로봇의 조인트와 메커니즘을 움직이는 서보 모터는 그 자체가 센서 역할을 할 수 있습니다. 지정된 움직임을 수행하기위한 토크 값 및 외부 힘 추정치와 같은 데이터를 활용함으로써 장치와 로봇의 악화를 알 수 있습니다 (그림 8).
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이 함수는 서보 모터 "σ-x (10) 시리즈"의 표준 기능으로 설치되며 Add-ons는 Yaskawa Cockpit에서도 준비되어있어 쉽게 설치할 수 있습니다.

그림 8 : 데이터 시각화

각 제품의 전기 측정

CO₂에너지 소비량을 줄이려면 먼저 에너지 소비량을 시각화해야합니다. 그러나 기존의 "공장 단위"또는 "생산 라인 유닛"에서 특정 측정을 구현하기는 어렵고보다 자세한 단위로 시각화해야합니다.
이 전시회에서는 각 장치에 파워 미터가 설치되고 YRM 컨트롤러는 제품 생산 중 각 프로세스에서 소비되는 에너지의 양을 수집합니다. 제품 ID를 기반 으로이 데이터를 Yaskawa Cockpit과 정렬하면 생산 중에 소비되는 에너지의 양을 시각화 할 수 있으며 (그림 9) 작동 패턴을 검토하고 피크 전력 사용을 고려하여 효율성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
또한 전력 소비는 CO입니다.₂수량으로 전환 될 수 있으며, 이는 탄소 중립 및 SDG와 호환되는 환경 적으로 저재량 제조 및 수요에 맞는 생산에 도움이 될 수 있습니다.
모든 로봇, 서보 및 인버터 제품에는 전력 소비 모니터링 기능이 있습니다. 또한 전력 재생 컨버터와 같은 광범위한 장비가 있으며, 이는 다양한 방식으로 에너지 절약을 지원할 수 있습니다.

그림 9 에너지 모니터링

4.

i³-mechatronics의 솔루션 스마트 제조를 실현하기위한 솔루션은 IIFES 2024에 전시 된 컨셉 데모 머신과 Yaskawa Cockpit을 ​​사용한 데이터 활용의 예를 도입했습니다.
지금, i³-Mechatronics 개념의 적용을 발전시키고 확장함으로써, 우리는 계속 다각화 제조에 대응하고 생산 효율성과 품질을 향상 시키며 사회 문제를 해결하고 지속 가능한 사회를 실현하는 데 기여할 것입니다.