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

1. 소개

ものづくりの現場では、これまでの生産性の向上や品質改善の要求に応えることに加え、近年多様化するニーズや労働力不足の問題に対処するため、変種変量生産へ柔軟に対応できる設備や、サステナブルな社会の実現のための環境性能も必要となってきました。
이러한 시장 요구를 충족시키기 위해 "I³-mechatronics"를 제안하고 데이터를 기반으로 자율적, 분산화 된 제조를 제안합니다 (그림 1).
이 보고서는 IIFES 2024에 전시 된 개념 데모를 사용합니다.³-Mechatronics의 가변 변동 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. 핵심 온라인 바카라

2.2 데이터 사용

셀 데이터를 디지털 데이터 관리 기능이있는 "Yaskawa Cockpit"과 통합하는 "YRM 컨트롤러"를 결합하면 데이터를 시각화하고 분석 할 수 있습니다. 장비 상태 데이터 (제품 ID, 검사 결과 등) 및 각 공작물에 대한 프로세스 데이터 (모터 토크, 장비 온도 등)에 대한 데이터를 수집하고 누적 된 라이브 데이터 분석을 통해 생산 효율성 및 추적 성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 모터, 로봇 및 메커니즘의 악화 상태는 작동 중 파형 정보로부터 시각화 될 수 있으므로 예측 신호를 유지할 수 있습니다 (그림 2).

그림 2 : 멈추지 않는 공장 달성

3. 사례 연구

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. 작업을 눌렀다가 뚫고 뚫었습니다. 마지막으로 검사는 검사 장치를 사용하여 카메라 및 길이 측정 센서를 사용하여 수행되었으며 통과 된 품목은 초소형 로봇으로 컨베이어 벨트로 전송되었습니다.

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.

고객의 과제는 사용자의 요구를 충족시키는 다양한 제품을 생산하려고하지만 설정을 변경하고 장비를 조정하며 로봇을 다시 연락해야하므로 생산성이 예상대로 증가하지 않는 것입니다. 이러한 과제에 대한 응답으로 자율 셀은 홀 드릴링 좌표, 깊이 및 YRM 컨트롤러의 재료 윤곽과 같은 레시피 정보 (작업에 대한 자세한 정보)를 얻을 수 있으며, 장치 및 로봇은 센서 및 카메라 환경 정보를 기반으로 자율적으로 작동하며, 게시판 기능을 사용하여 셀의 상태에 대한 정보에 대한 정보를 얻을 필요가 없습니다. 생산 (그림 4).

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.

생산 품질 안정화

例えば塗装の現場においては、温度・湿度といった環境情報や、粘度・密度・硬度といった材料の情報から、最適な配合や塗り方を匠の技で調整しています。これを自動化するためには、各種データを収集、解析することで最適なパラメータ値を算出し、装置やロボットへフィードバックをかけ動きに変えていく必要があります。
데모 머신에서 Yaskawa Cockpit은 제품의 두께 검사 결과를 분석 했으며이 추세에서 프레스 압력 명령 값을 수정함으로써 생산 품질을 안정화시키고 수율 향상에 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 처리를 가능하게합니다 (그림 7).

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. 이상적으로는 장치 나 로봇이 최적의 유지 보수시기를 보여주기 위해 자체 진단해야합니다.
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 장치 및 로봇의 악화 상태를 알 수 있습니다 (그림 8). 장치와 로봇이 매일 건강 관찰을 수행하고 유지 보수를위한 최적의 타이밍을 알려주는 시스템을 구축 할 수 있습니다.
데모 기계의 연마 장비는 공작물을 연마하고 배송하기 전에 마무리합니다. 이 연마 도구는 사용 중에 마모되므로 정기적 인 유지 보수 (교체)가 필요합니다. YRM 컨트롤러와 Yaskawa 조종석을 사용하여 MT 방법 (Maharanobis-Taguchi 시스템)을 사용하여 정상적인 작동 파형 및 일일 작동 파형을 분석하여 유지 보수 타이밍을 최적화하고 예측 신호를 보존하는 데 기여하여 얼마나 많은 악화가 발생했는지 결정할 수 있습니다.
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. 예를 들어, 생산 중 전력 소비가 각 제품에 대해 알려진 경우 다양한 분석에 사용할 수 있습니다.
이 전시회에서는 각 장치에 파워 미터가 설치되고 YRM 컨트롤러는 제품 생산 중 각 프로세스에서 소비되는 에너지의 양을 수집합니다.
또한 전력 소비는 CO₂수량으로 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 다양한 장비가 있으며, 이는 다양한 방식으로 에너지 절약을 지원합니다.

그림 9 에너지 모니터링

4. 결론

i³-mechatronics によるスマートなものづくりを実現するソリューションとして、 iifes 2024 で出展したコンセプトデモ機と、 yaskawa cockpit によるデータ活用事例を紹介しました。
지금, i³-Mechatronics Concept Products의 진화와 적용을 증가 시켜서, 우리는 계속해서 제조에 대한 다각화에 대응하고 생산 효율성과 품질을 향상 시키며 사회 문제를 해결하고 지속 가능한 사회를 실현하는 데 기여할 것입니다.