JP7258528B2 - ロボット応用機器の監視と予測分析 - Google Patents

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本出願は、２０１７年１２月８日に出願された米国仮特許出願第６２／５９６，１９３号の出願日の利益を主張し、ロボット応用機器の監視及び予測分析と題する。

本発明は、動作不能時間を回避し、品質問題を防止するロボット機器及び構成要素のリアルタイム監視、最適化及び予測分析に関する。

現代の製造設備では、生産工程を自動化するためにさまざまなロボットを利用することが多い。ロボットはセル内に配置されてもよく、いくつかのロボットはそれぞれ同一の工程を実施する。例えば、いくつかのロボットがいずれも、同一の溶接工程をワークピースに実施するように構成されてもよい。これに代えて、いくつかのロボットが組立ライン上で利用されてもよい。各ロボットは製造順序の固有のステップを実施する。

ロボットは効率を最大化するのに有効であるが、欠点がないわけではない。ロボットは、同等の能力を有する人間とは異なり一般に、問題が発生したときに連絡をすることができない。例えば、ロボットのベアリング又はエンコーダは、走行距離、温度及び負荷条件などのさまざまな動作条件に基づいて警告することなしに一定時間が経過すると、故障する可能性がある。

標準動作条件下では、メンテナンス期間は定期的に予定される場合がある。しかし、動作条件が標準よりも緩やかなものである場合、定期的に予定された間隔が過度なものになり、部品の交換が時期尚早になり、不必要にメンテナンス費用が増加する可能性がある。

これに代えて、動作条件が標準よりも厳しいものである場合、定期的に予定された間隔では不十分である可能性がある。この場合、ロボットは、予定されたメンテナンス期間の前に予期しない問題に遭遇することがある。予期せぬ故障は、大量生産設備の場合には、さまざまな理由により特に問題となる。

第一に、生産設備では一般に、コストを最小限に抑えるために、社内で在庫管理されている予備品の数を最小限に抑えるよう努めている。このため、交換部品を頻繁に注文しなければならない。ロボットの場合、多くの交換部品のリードタイムが長くなることがあり、その結果、ロボットが動作不能になっている時間が長くなる。

さらに、生産計画は一般に、数日又は数週間前に計画されており、生産設備内のロボットそれぞれは、所定量の成果を出すことが期待される。動作不能なロボットの下流の製造工程では、予想されるワークピースが枯渇する可能性があるため、単一のロボットの予想外の動作不能時間が生産設備全体に悪影響を及ぼす可能性がある。その結果、生産が予定より遅れる可能性がある。

いくつかの既知のロボットシステムでは、アプリケーションロボット機器の出力コマンドを学習及び監視するためにプログラム可能論理コントローラ（ＰＬＣ）が使用される。データ記録マクロをロボット経路プログラム全体に挿入し、コマンドを学習するか、失敗した状況の報告を返すなど、何らかの行動を実施するようＰＬＣに通知する。しかし、このようなタイプのロボットシステムには多くの欠点がある。例えば、工程が安定していると考えられるロボット経路プログラム全体に記録マクロを追加することは、大きな労働力を要する。さらに、複数の区域に影響を及ぼすことが多い学習及び監視工程のために、各現場にカスタムＰＬＣ及びＰＣソフトウェアが必要である。また、内部ロボットパラメータへのアクセスを用いることはできず、ＰＬＣメモリは限られており、ロボット最適化機能を備えてはいない。

このため、動作不能時間を予定して最小化し、ロボットの機械的寿命を延ばし、メンテナンスコストを低減するために、ロボットの必要なメンテナンス及び最適化を積極的に判定するためのシステム及び方法が必要とされている。

以下の考察は、工場内に配置されたロボットシステムによって提供されるデータを分析するシステム及び方法を開示し説明する。この方法は、ロボットシステム内にて複数のロボットを動作させるステップと、各ロボットの動作中の動作パラメータに関する第１レベルデータを収集するステップと、を含む。この方法は、ロボットから収集された第１レベルデータを工場に配置された第１データ収集装置に送るステップと、第１レベル分析ソフトウェアを使用して収集された第１レベルデータを第１データ収集装置で分析するステップと、をさらに含む。この方法はこのほか、分析済みの第１レベルデータを第１データ収集装置から工場に配置された第２データ収集装置に送信するステップと、第２レベル分析ソフトウェアを用いて第２データ収集装置にて収集された分析済みの第１レベルデータを分析するステップと、を含む。この方法は、分析済みの第２レベルデータを工場外の第２収集装置からネットワーククラウドの第３データ収集装置に送信するステップと、第３レベル分析ソフトウェアを使用してクラウド内の第３データ収集装置にて収集された分析済みの第２レベルデータを分析するステップと、をさらに含む。工場外のウェブポータルを使用して、分析済みの第３レベルデータにアクセスすることができる。

本発明のこれまでに説明した利点をはじめとする利点は、特に本明細書に記載される図面に照らして考慮される場合、以下の詳細な説明から当業者に容易に明らかになるであろう。
本開示の第１実施形態によるシステムの概略図である。 本開示の第２実施形態によるシステムの概略図である。 本開示の第３実施形態によるシステムの概略図である。 本開示の一実施形態による、ロボットの状態を診断する方法を示すフローチャート図である。 本開示の一実施形態を利用するロボット動作分析及び制御のための工場ネットワークデータフローシステムの概略ブロック図である。 図５に示すシステムでのデータ分析工程を示すフローチャート図である。 本開示の一実施形態を利用するロボット動作分析及び制御のためのゼロダウン時間（ＺＤＴ）収集アーキテクチャのブロック図である。

以下の詳細な説明及び添付の図面は、本発明のさまざまな実施形態を説明し図示する。説明及び図面は、当業者が本発明を実施及び使用できるようにするためのものであり、いかなる方法によっても本発明の範囲を限定することを意図するものではない。

図１～図３に示すように、動作不能時間を最小化するシステム１０が少なくとも１つのロボット１２を備える。図示の実施形態では、システム１０は複数のロボット１２を備える。ロボット１２のそれぞれは、例えば、切削、溶接又は操作などのワークピース上の行動を実施するように構成された多軸ロボットアーム１４を備える。

ロボット１２は、複数のタイプのデータを保存するメモリ記憶装置を有する少なくとも１つのプログラム可能コントローラ１６を備える。本明細書で使用する「コントローラ」は、メモリ記憶装置に記憶された命令の形態でソフトウェア又はソフトウェアプログラムを実行するように構成されたコンピュータプロセッサを備えるものとして定義される。記憶装置は、任意の適切なメモリタイプ又はその組み合わせであってもよい。本明細書でも使用される「記憶装置」は、ソフトウェア又はソフトウェアプログラムのほか、データセット、表、アルゴリズムをはじめとする情報が保存され得る非一時的及び有形のコンピュータ可読記憶媒体を備えるものとして定義される。コントローラ１６は、ソフトウェア又はソフトウェアプログラムを実施する目的で、メモリ記憶装置と電気的に通信してもよい。

コントローラ１６は、ユーザがコントローラ１６にデータ又はプログラムを入力することを可能にするか、コントローラ１６に保存されたデータにアクセスするユーザインタフェース２０を備えてもよい。ユーザインタフェース２０は、情報をユーザに表示するディスプレイを備えてもよい。

コントローラ１６は、ロボットコントローラ１６であってもよい。そのような場合、コントローラ１６は、さまざまな行動を能動的に実行するためにロボット１２に結合される。本発明はロボットコントローラ１６に限定されないことが理解される。非限定的な例として、コントローラ１６は、ロボット１２の所定の状態を監視する監視装置のような受動的コントローラ１６であってもよい。

ロボット１２上の複数のセンサ２２が、所定の条件に基づいてロボットアーム１４からの動的データを収集する。センサ２２は、ロボットアーム関節の移動距離及び方向を測定するオドメータと、関節動作温度を測定する温度計と、関節上の動作負荷を測定するロードセルと、を備えてもよい。センサ２２はコントローラ１６と通信しており、コントローラ１６はセンサ２２から動的データをリアルタイムで収集する。

システム１０は、プログラム可能コントローラ１６とリアルタイムで通信する第１データ収集装置２４をさらに備えてもよい。図１及び図３に示すように、第１データ収集装置２４は、コントローラ１６の外部に位置する物理ディスクであってもよく、第１データ収集装置２４は、機能ネットワーク２６を介して複数のコントローラ１６と通信する。システム１０の代替実施形態では、第１データ収集装置２４は、図２に示すように、各ロボット１２のコントローラ１６のメモリ記憶装置に組み込まれた論理ディスク又は仮想ディスクであってもよい。

機能ネットワーク２６は、プログラム可能コントローラ１６のローカルエリアネットワーク又はワイドエリアネットワークであってもよいし、コントローラ１６と第１データ収集装置２４との間の直接リンクであってもよい。さらに、機能ネットワーク２６は、Ｗｉ‐Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はセル方式データネットワークなどの無線通信機能を備えてもよい。

第１データ収集装置２４は、複数の優先セグメントを有するマルチセグメント待ち行列機構を備える。例えば、待ち行列機構は、高優先度セグメントと低優先度セグメントを有してもよい。待ち行列機構は、データ保持ポリシーを含み、事象、優先度、持続時間、サイズ、転送速度、スループットを最適化するためのデータ変換、あるいはデータ記憶要件の少なくとも１つに基づいてデータをバッファに格納するように構成される。

第１データ収集装置２４は、コントローラ１６から受け取った動的データを分析し、システム１０の特定のロボット１２のメンテナンス又は最適化がいつ必要であるかを判定するように構成される。メンテナンスには、第１データ収集装置２４によって特定された異常又は故障に基づく、ロボット１２の特定の構成要素の修理又は交換を含んでもよい。最適化には、ロボット１２の効率を最大にするようにコントローラ１６のパラメータを変更することを含んでもよい。

少なくとも１つの（任意の）第２データ収集装置２８は、機能ネットワーク２６を介して第１データ収集装置２４と通信することができる。第２データ収集装置２８は、第１データ収集装置２４から受信した動的データを処理するように構成されたネットワークサーバであってもよい。図１及び図２に示すように、第２データ収集装置２８は、機能ネットワーク２６を介して第１データ収集装置２４に接続された独立ネットワークサーバであってもよい。第２データ収集装置２８は、第１データ収集装置２４と同一の部屋又は建物内に配置されてもよく、あるいは第１データ収集装置２４と同一の地理的近傍に配置されてもされなくてもよい全く異なる建物に配置されてもよい。

図３に示すように、これに代わって、第２データ収集装置２８は、第１データ収集装置２４に対して局所的に形成されてもよく、一体的に形成された第１データ収集装置２４と第２データ収集装置２８とは、機能ネットワーク２６を介して複数のコントローラ１６と通信するデータ収集ユニット３０を形成する。

システム１０は、機能ネットワーク２６を介して第１データ収集装置２４及び第２データ収集装置２８の少なくとも１つと通信する受信者３２をさらに備える。図示の実施形態では、受信者３２は、携帯電話又はタブレット並びにパーソナルコンピュータなどのネットワーク端末などの高性能デバイスを備える。しかし、受信者３２は、例えば、第２サーバ、アプリケーションソフトウェア、ウェブブラウザ、電子メール及びロボット教示装置などの第２データ収集装置２８から分析済みの動的データを受信することができる任意の装置であってもよい。これに代えて、受信者３２は、第２データ収集装置２８から直接印刷物を受け取る人であってもよい。

使用時には、図４に示すように、ロボット１２のそれぞれのセンサ２２は、関節走行距離、部品作動荷重、部品作動温度、部品高速緊急停止、関節後退走行条件をはじめとするロボット動作関連動的データを含む動作（ステップ４０）中の動的データを測定する。

次いで、センサ２２によって測定された動的データは、コントローラ１６によって収集され（ステップ４２）、第１データ収集装置２４に転送されるか、第１データ収集装置２４によって抽出される。

動的データは、優先度に基づいて第１データ収集装置２４のセグメントの少なくとも１つにてバッファに格納され（ステップ４４）、高い方の優先度の動的データが高い方の優先度のセグメントにてバッファに格納され、低い方の優先度の動的データが低い方の優先度のセグメントにてバッファに格納される。待ち行列機構は、それぞれの動的データがバッファに格納され得る任意の数の優先順位付きセグメントを含み得ることが理解される。

動的データは、待ち行列機構の保持ポリシーに基づいて、待ち行列機構の優先順位付けされたセグメントに保持される。保持ポリシーは、トリガ事象、優先度、継続時間、サイズ、転送速度、スループットを最適化するためのデータ変換又はデータストレージ要件の少なくとも１つに基づいて、動的データを保持し、優先順位を付ける。

トリガ事象が発生すると、動的データは、第１データ収集装置２４から第２データ収集装置２８に転送される。トリガ事象は、コントローラ１６又は外部トリガ装置から受信することができる。これに代えて、事象は、第１データ収集装置２４によって内部的にトリガされてもよい。一実施形態では、第１データ収集装置２４に記憶された動的データの全体が、トリガ事象が発生したときに第２データ収集装置２８に転送されてもよい。これに代えて、トリガ事象が発生すると、第１データ収集装置２４は、低い方の優先度の動的データの転送を中断し、高い方の優先度の動的データの第２データ収集装置２８への転送を開始してもよい。

次いで、第２データ収集装置２８によって受信された動的データが分析され（ステップ４６）、ロボット１２のメンテナンス又は最適化が必要かどうかを判定する。メンテナンス又は最適化の判定（ステップ４８）は、動的データの各タイプの検討事項に基づいている。例えば、第２データ収集装置２８は、複数のロボット１２のいずれか１つのメンテナンスや最適化が必要かどうかを判定する際に、走行距離、温度、高速緊急停止、関節後退走行条件をはじめとする動的データを評価してもよい。さらに具体的には、メンテナンス期間の間隔を、ロボット１２の動作条件が、標準動作条件よりも行き過ぎたものではない、あるいは行き過ぎたものであると判定される場合にそれぞれ、増減してもよい。例えば、高温、高速非常停止及び関節後退走行条件が発生すると、メンテナンス期間の間隔が短くなる可能性がある。これとは別に、動的データは、第１データ収集装置２４によって分析することができる。

第２データ収集装置２８がメンテナンス又は最適化が必要であると判定しない場合、データ収集及び分析工程は繰り返し継続してもよい（ステップ４８の「Ｎｏ」の分岐）。これに代えて、第２データ収集装置２８が、ロボット１２のいずれかのメンテナンス又は最適化が必要であると判定した（ステップ４８の「Ｙｅｓ」の分岐）事象では、第２データ収集装置２８は、分析済みの動的データの読み出しを含むレポートを生成（ステップ５０）してもよい。このレポートには、障害発生前の状態を検出し、システム１０の動作不能時間を最小化するステップに関する情報であって、動作及び機械の健全性、工程の健全性、システムの健全性、メンテナンス通知などを含む情報が含まれる。

レポートは、システム１０の特定のロボット１２に関する特定の情報を含んでもよい。レポートは、例えば、ベアリング、エンコーダ又は制御装置など、交換が必要なロボット１２の特定の構成要素を識別するメンテナンス又は最適化の通知を含んでもよい。このレポートはこのほか、メンテナンス又は最適化を必要としつつあるロボット１２に関する予測を提供し、受信者３２が予測される動作不能時間に基づいて将来の生産計画を最適化することを可能にする。

レポートがメンテナンス又は最適化の通知を含む場合、この通知は、メンテナンス行動が開始され得るように、受信者３２のうちの少なくとも１人に提供される（ステップ５２）。この通知は、受信者３２によって受信され、ユーザに表示され、その結果、ユーザは、ロボット１２の作業命令書の作成又は動作不能時間のスケジューリングなどのメンテナンス行動を開始することができる。

これに代えて、第２データ収集装置２８は、メンテナンス動作を自動的に開始するように構成されてもよい。第２データ収集装置２８が、ロボット１２のいずれかがメンテナンスを必要とすると判定した場合、第２データ収集装置２８は、ユーザからの入力なしに、ロボット１２の作業命令書、交換部品の注文又は動作不能時間の計画を生成してもよい。

本明細書に開示されるシステム１０は、動作不能時間を最小限に抑えることによって製造設備の効率を有利に改善する。例えば、各ロボット１２の動作条件に関する動的データを収集し、保存し、分析することにより、個々のロボット１２毎にメンテナンス期間の間隔を調整してもよい。

ロボット１２が極端な動作条件下にある場合、メンテナンス期間の間隔を標準間隔より短くすることができ、予期せぬ障害を防止することができる。動的データに基づいてメンテナンス期間を計画に組み込むことにより、ロボット１２の動作不能時間は、交換部品の入手可能性に基づいて計画に組み込むことができ、生産計画を予め調整して、低減した生産能力に適応することができる。

これに代えて、ロボット１２があまり極端な動作条件下にない場合、メンテナンス期間の間隔を、標準間隔を超えて延長することができ、不必要な部品の交換を排除し、メンテナンスコストを最小限に抑えることができる。

本発明はこのほか、品質問題に起因する動作不能時間を回避するために、ロボット機器及び工程制御構成要素のリアルタイム監視、最適化及び予測分析に関する他のロボットシステム及び方法を提案する。本発明のこのようなシステム及び方法は、ＰＬＣを使用して応用機器の出力コマンドを学習し監視するロボットシステムを改善する特定のアプリケーションを有しており、本発明のシステム及び方法はこのようなタイプのシステムによる多くの欠点を克服する。システム及び方法は、塗装工程機器の文脈で以下に記載されるが、当業者には理解されるように、任意の適切なロボット工程機器と共に使用することができることに留意されたい。

１つの方法には、工程が安定しているときにロボット工程制御関連データの記録を開始する自動トリガが含まれる。自動トリガはコントローラソフトウェア内で全体的に判定され、記録情報が分析のために外部装置に送信される。ディープラーニング技術が利用される。最適化技術を使用して、スループット、材料の使用量及び品質を改善することができる。

コントローラソフトウェアでは、工程制御パラメータが変化すると、ロボット工程構成要素制御データを外部装置に自動的に送信する工程構成要素制御データが採用される。流体流量、ベル速度及び成形空気流量、静電高電圧要件、コマンド、センサフィードバック、設定点、設定点状態、モータトルク、圧力センサ、ベアリング空気状態及びレギュレータコマンドなどの全工程制御パラメータが、転送されたデータ内のものである。

工場に配置された外部装置のソフトウェアは、コントローラメッセージを受信し、メッセージタイプに基づいて、分析ソフトウェアを起動するか、メッセージを第２データ収集装置又はクラウドコンピュータに直接伝達する。分析ソフトウェアで使用されるメッセージデータを、分析結果が呼び出されるときにローカルデータベースに保存する。

分析結果は、データベースに予め保存されたデータとともに、メッセージに含有される工程制御パラメータに対して実施される。分析結果が異常状態を検出している場合、異常状況を示すメッセージが、影響を受けたロボットコントローラに送信される。報告された（少なくとも１つの）異常状態のいくつかの例では、流量が許容範囲外であり、設定点に達しておらず、静電気が異常であり、工程モータトルクが異常であり、圧力が異常であり、あるいはレギュレータが異常であるであろう。分析結果は影響を受けたロボットコントローラに状況の報告を戻し、次に、差し迫った問題をユーザに通知し、ステーション内の仕事を保持して品質を維持することができるようになる。その後、結果情報は、第２データ収集装置又はクラウドコンピュータに直接送信され、そこで追加の分析を実施することができる。

図５は、上記のシステム及び方法のさまざまな特徴を具体化する工場ネットワークデータフローシステム６０の概略ブロック図である。システム６０は、工場６４内に設けられた多数のロボット６２を備え、ロボット６２は、車両塗装又は溶接などの任意の適切な作業を実施することができる。ロボット６２は、工場６４内に配置されたＰＬＣ６６と相互作用する。ここで、ＰＬＣ６６は、上記で考察した分析によって判定された行動に応答するために使用される。システム６０の構成は、ロボット６２から送信されたメッセージ内容に基づいた自動的なものであり、システムタイプ及び自己学習動作条件に基づいて適切な分析を実施し、分析を開始することができる。上記で考察したように、ロボット６２は、工場工程制御パラメータ監視及び予測分析ソフトウェアプロセッサ６８に、健全性、動作状態、特定工程などに関するデータ、メッセージ及び情報を提供するさまざまなセンサを使用する。データは、例えば、（少なくとも１つの）工程制御パラメータ状況、フィードバックメッセージ、コマンド、ロボットアーム関節移動距離及び方向、関節動作温度、関節への負荷、構成要素動作負荷、構成要素動作温度、構成要素高速緊急停止、関節後退走行条件をはじめとする、ロボット６２の動作関連動的データを含んでもよい。

プロセッサ６８は、ロボット６２からのデータを分析し、影響を受けるロボット６２の分析結果を含む動作条件を、工場内プロセッサ（ＰＣ）７０に報告する。この工場内プロセッサは、プロセッサ６８を介した通信により、影響を受けたロボット６２に対する動作状態の設定及び表示のためのユーザインタフェース（ＵＩ）を提供する。プロセッサ６８は、データの分析に基づいて、ロボット６２に、ロボット６２の動作状態及び健全性に関してフィードバックを提供する。ここで、フィードバックは、例えば、塗料フローが許容範囲外である点、設定点に達していない点、静電気が正常ではない点、工程モータトルクが異常である点、圧力が異常である点、レギュレータが異常である点、などを含んでもよい。分析データは、ロボット６２の中断のない動作を維持するために使用され、メンテナンス計画を認識して更新し、差し迫った機器の障害を予測し、製品の品質を維持し向上させるツールを提供する。上記で考察したように、メンテナンスには、識別された異常に基づいて、ベアリング、エンコーダ、工程制御構成要素など、ロボット６２上の特定の構成要素の修理又は交換が含まれてもよい。最適化には、ロボット６２の効率を最大にするために、ロボット６２の工程制御パラメータを変更することが含まれてもよい。

データコレクタソフトウェア７４内のデータ分析及び取り込みプロセッサ７２が、ソフトウェアプロセッサ６８からデータを受け取り、上記で考察されたタイプの既に分析済みのデータに対してさまざまな調整を実施する。場合によっては、プロセッサ６８がロボット６２からデータコレクタソフトウェア７４へのデータのパススルーとして動作するロボット６２からのデータに対して分析を実施する必要がないことに留意されたい。プロセッサ７２からの調整された分析済みデータは、データコレクタ７４内のバッファ７６に保持されるか、待ち行列に入れられる。ここで、例えば、優先度の高い方の動的データが優先度の高い方のセグメントにてバッファに格納され、優先度の低い方の動的データが優先度の低い方のセグメントにてバッファに格納される。さらに詳細には、バッファ７６内の待ち行列機構は、それぞれの動的データをバッファに格納することができる任意の数の優先セグメントを含むことができる。優先計画に基づいて、バッファ７６は、分析データをデータコレクタソフトウェア７４内の送信ブローカ７８に選択的に提供する。このデータコレクタソフトウェアは、分析済みの調整されたデータを、工場６４からクラウドコンピュータ８２にファイアウォール８０を介して選択的かつ定期的に送信する。ここで、複数の場所からのデータを含むデータに対してさらに分析を実施することができる。

クラウドコンピュータ８２に保存されたデータには、分析データ結果を閲覧し、追加の傾向分析及び分析を実施し、コントローラの状況を提供し、通知及びレポートを提供し、ウェブなどに接続される任意のＰＣ又は高性能デバイスからのデータを検討することができるウェブポータル８４によって、アクセス可能である。クラウドコンピュータ８２は、工場６４からのデータを保持及び分析するための多くの利点を提供する。多くの利点には、分析ソフトウェアデータベースメモリの影響を低減する点、全工場に対する１つの場所での分析を変更する点、ロボットの変化を最小限にする点及び複数の技術者にアラートを送る点が挙げられる。

図６は、上記で考察したように、システム６０でのデータフロー分析の工程を示すフローチャート図９０である。ブロック９２では、ロボット６２は、分析のための分析ソフトウェアプロセッサ６８に上記で考察した工程機器制御情報及びデータを送信する。ブロック９４では、ソフトウェアプロセッサ６８は、ＰＣ７０から工程制御メッセージを受信し、ロボット６２から受信したデータについて分析を行い、応答及びメッセージをＰＣ７０、ロボットコントローラ６２及びデータコレクタソフトウェア７４に送信する。ブロック９６では、ロボット６２は、分析状況情報をＰＬＣ６６に送信する。ブロック９８では、送信ブローカ７８は、分析データを保存及び追加分析のためにクラウドコンピュータ８２に送信する。

図７は、類似の要素を有し、システム６０と類似する方法で動作するＺＤＴ収集アーキテクチャ１００の概略ブロック図である。アーキテクチャ１００は、いずれも工場１０８内に配置された生産区域１０２と、レベル１コレクタ１０４と、任意のレベル２コレクタ１０６と、を備える。レベル１コレクタ１０４は一般に分析プロセッサ６８を表し、以下で考察する多数の処理要素を備え、レベル２コレクタ１０６は一般にＺＤＴデータコレクタ７４を表す。

生産ゾーン１０２は、上記で考察したようにＰＬＣ１１２によって制御される多数のロボット１１０を備える。ロボット１１０は、後続の処理のためにデータ及びメッセージを保存するレベル１コレクタ１０４のデータコレクタ１１４にデータ及び情報を提供する。データコレクタ１１４は、データを行列待ちに入れ、メッセージ、データ及び情報がいつどこで処理及び送信されることになるかを判定するメッセージブローカ１１６にデータ及びメッセージを提供する。さらに具体的には、メッセージブローカ１１６は、さまざまな時点で、複数のロボット１１０からデータ及びメッセージを受信する。メッセージは処理及び分析のために選択的に提供する必要がある。メッセージブローカ１１６は、エッジアナライザプロセッサ１１８及びエッジアプリケーションプロセッサ１２０と通信しており、エッジアナライザプロセッサ１１８及びエッジアプリケーションプロセッサ１２０は、情報、メッセージ及びデータ、例えば、本明細書の考察と一致するロボット状況情報をロボット１１０とやり取りする。エッジアプリケーションプロセッサ１２０は、ユーザがロボット１１０の動作を監視することを可能にするために、ＵＩＰＣ１２２とのインタフェースを提供し、エッジアプリケーションプロセッサ１２０は、処理された分析済みデータをデータベース１２４から得ることができる。エッジアナライザプロセッサ１１８は、メッセージブローカ１１６からのデータを処理して分析し、データベース１２４に保存する。分析済みデータは、データベース１２４からエッジアナライザプロセッサ１１８、メッセージブローカ１１６及びデータコレクタ１１４を介して任意のレベル２コレクタ１０６のデータコレクタ１２６に転送され、そこでさらに分析され、工場１０８から、上記で考察したようにデータをさらに分析するクラウドコンピュータ１３０内のレベル３コレクタ１２８に送信する。レベル１コレクタ１０４によって提供される分析済み情報は工場１０８で使用され、データコレクタ１２６によって収集された情報の一部又は全部がクラウドコンピュータ１３０に選択的に提供される。ウェブポータル１３２が、上記で考察したようにクラウドコンピュータ１３０からのデータにアクセスできる。

本発明を説明する目的で特定の代表的な実施形態及び詳細が示されているが、当業者には、以下の添付の特許請求の範囲にさらに記載される本開示の範囲から逸脱することなくさまざまな変更を行うことができることは明らかであろう。

Claims (20)

1. 工場に配置されるロボットシステムによって提供されるデータを分析する方法であって、前記方法は、
   前記ロボットシステムの複数のロボットを動作させるステップと、
   前記ロボットが動作している間に前記ロボットによって各ロボットの動作パラメータに関して第１レベルデータを収集するステップと、
   前記収集された第１レベルデータを前記ロボットから前記工場に配置される第１データ収集装置に送信するステップと、を含み、該送信するステップは、前記複数のロボットのうちの特定のロボットが該ロボットが工程を安定して行っていると決定しているときに、トリガされる前記特定のロボットから工程制御データを記録することと送信することとを含んでおり、
   さらに、
   第１レベル分析ソフトウェアを用いて、前記第１データ収集装置の前記収集された第１レベルデータを分析するステップと、
   分析済みの前記第１レベルデータを前記第１データ収集装置から前記工場に配置される第２データ収集装置に送信するステップと、を含み、該送信するステップは、トリガ事象の通知をロボットコントローラまたは外部トリガ装置から受けるか、もしくは第１データ収集装置によって内部的にトリガ事象が通知されるときに、前記トリガ事象の発生に基づいて起動されており、
   さらに、
   第２レベル分析ソフトウェアを用いて、前記第２データ収集装置にて収集された分析済みの前記第１レベルデータを分析して第２レベルデータを形成するステップと、
   前記第２レベルデータを前記工場内の前記第２データ収集装置からネットワーククラウドの第３データ収集装置に送信するステップと、
   第３レベル分析ソフトウェアを用いて、前記クラウドの前記第３データ収集装置にて収集された前記第２レベルデータを分析して第３レベルデータを形成するステップと、を含む方法。
2. 前記工場外のウェブポータルによって、前記第３レベルデータにアクセスするステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ウェブポータルは、前記第３レベルデータの閲覧を可能にして、前記第３レベルデータの傾向把握及び分析を実施し、前記工場内のコントローラ状況を提供し、通知及びレポートを提供し、前記クラウドに接続されたＰＣ又は高性能デバイスからのデータを検討する、請求項２に記載の方法。
4. 前記第１データ収集装置の分析済みの前記第１レベルデータを保存してバッファに格納するステップと、
   前記バッファにて、分析済みの前記第１レベルデータを待ち行列に入れるステップと、
   分析済みの前記第１レベルデータがいつどこで処理され、前記バッファから送信されるかを判定するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記第２データ収集装置にて前記第２レベルデータを保存してバッファに格納するステップと、
   前記バッファにて、前記第２レベルデータを待ち行列に入れるステップと、
   前記第２レベルデータがいつどこで処理され、前記バッファから送信されるかを判定するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１データ収集装置の収集された前記第１レベルデータの前記分析に基づいてロボット状況を前記ロボットに報告するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記ロボット状況は、ロボットの調子及びメンテナンスに関する情報を含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記ロボットはプログラム可能論理コントローラによって制御される、請求項１に記載の方法。
9. 前記第１データ収集装置は、前記第１レベルデータの前記第２収集装置へのパススルーとして作動することがあり、前記第１レベルデータは前記第２レベルデータになる、請求項１に記載の方法。
10. 前記第１レベルデータは、流体流量、フィードバックメッセージ、コマンド、ロボットアーム関節移動距離及び方向、構成要素高速緊急停止及び関節退行移動条件のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
11. 工場に配置されるロボットシステムによって提供されたデータを分析する方法であって、前記方法は、
    前記ロボットシステムの複数のロボットであって、プログラム可能論理コントローラによって制御されるロボットを動作させるステップと、
    前記ロボットが動作している間の各ロボットの動作パラメータに関して、前記ロボットによって第１レベルデータを収集するステップと、
    収集された前記第１レベルデータを前記ロボットから前記工場に配置される第１データ収集装置に送信するステップと、
    前記第１データ収集装置にて収集された前記第１レベルデータを、第１レベル分析ソフトウェアを用いて分析するステップと、
    前記第１データ収集装置の分析済みの前記第１レベルデータを保存してバッファに格納し、分析済みの前記第１レベルデータを第１バッファにて行列待ちに入れ、分析済みの前記第１レベルデータがどこでいつ処理され、前記第１バッファから送信されることになるかを判定するステップと、
    分析済みの前記第１レベルデータを前記第１データ収集装置から前記工場に配置される第２データ収集装置に送信するステップと、
    前記第２データ収集装置にて収集された前記第１レベルデータを、第２レベル分析ソフトウェアを用いて分析して第２レベルデータを形成するステップと、を含み、前記第２データ収集装置は、前記複数のロボットのいずれか一つのロボットの動作条件が標準動作条件よりも行き過ぎたものではないと判定される場合には、当該一つのロボットのメンテナンス期間の間隔を増大させ、当該一つのロボットの動作条件が標準動作条件よりも行き過ぎたものであると判定される場合には、当該一つのロボットのメンテナンス期間の間隔を減少させ、
    さらに、
    前記第２データ収集装置の前記第２レベルデータを保存してバッファに格納し、前記第２レベルデータを第２バッファにて行列待ちに入れ、前記第２レベルデータがどこでいつ処理され、前記第２バッファから送信されることになるかを判定するステップと、
    前記第２レベルデータを前記工場内の前記第２データ収集装置からネットワーククラウドの第３データ収集装置に送信するステップと、
    前記クラウドの前記第３データ収集装置にて収集された前記第２レベルデータを、第３レベル分析ソフトウェアを用いて分析して第３レベルデータを形成するステップと、
    前記工場外のウェブポータルによって前記第３レベルデータにアクセスするステップと、を含む方法。
12. 前記第１データ収集装置の収集された前記第１レベルデータの前記分析に基づいてロボット状況を前記ロボットに報告するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記第１データ収集装置は、前記第１レベルデータの前記第２収集装置へのパススルーとして作動することがあり、前記第１レベルデータは前記第２レベルデータになる、請求項１１に記載の方法。
14. 工場に配置されるロボットシステムによって提供されたデータを分析する分析システムであって、前記分析システムは、
    前記ロボットシステムの複数のロボットを動作させる手段と、
    前記ロボットが動作している間の各ロボットの動作パラメータに関して前記ロボットによって第１レベルデータを収集する手段と、
    収集された前記第１レベルデータを前記ロボットから前記工場に配置される第１データ収集装置に送信する手段と、を含み、該送信する手段は、前記複数のロボットのうちの特定のロボットが該ロボットが工程を安定して行っていると決定しているときに、トリガされる前記特定のロボットから工程制御データを記録することと送信することとを含んでおり、
    さらに、
    第１レベル分析ソフトウェアを用いて、前記第１データ収集装置の収集された前記第１レベルデータを分析する手段と、
    分析済みの前記第１レベルデータを前記第１データ収集装置から前記工場に配置される第２データ収集装置に送信する手段と、を含み、該送信する手段は、トリガ事象の通知をロボットコントローラまたは外部トリガ装置から受けるか、もしくは第１データ収集装置によって内部的にトリガ事象が通知されるときに、前記トリガ事象の発生に基づいて起動されており、
    さらに、
    第２レベル分析ソフトウェアを用いて、前記第２データ収集装置にて収集された分析済みの前記第１レベルデータを分析して第２レベルデータを形成する手段と、
    前記第２レベルデータを前記工場内の前記第２データ収集装置からネットワーククラウドの第３データ収集装置に送信する手段と、
    第３レベル分析ソフトウェアを用いて、前記クラウドの前記第３データ収集装置にて収集された前記第２レベルデータを分析して第３レベルデータを形成する手段と、を備える分析システム。
15. 前記工場外のウェブポータルによって、前記第３レベルデータにアクセスする手段をさらに備える、請求項１４に記載の分析システム。
16. 前記第１データ収集装置の分析済みの前記第１レベルデータを保存してバッファに格納する手段と、
    分析済みの前記第１レベルデータを待ち行列に入れる手段と、
    分析済みの前記第１レベルデータがどこでいつ処理され送信されることになるかを判定する手段と、をさらに備える、請求項１４に記載の分析システム。
17. 前記第２データ収集装置の前記第２レベルデータを保存してバッファに格納する手段と、
    前記第２レベルデータを待ち行列に入れる手段と、
    前記第２レベルデータがどこでいつ処理され送信されることになるかを判定する手段と、をさらに備える、請求項１４に記載の分析システム。
18. 前記第１データ収集装置の収集された前記第１レベルデータの前記分析に基づいてロボット状況を前記ロボットに報告する手段をさらに備える、請求項１４に記載の分析システム。
19. 前記ロボットはプログラム可能論理コントローラによって制御される、請求項１４に記載の分析システム。
20. 収集された前記第１レベルデータを分析する手段は、前記第１レベルデータの前記第２収集装置へのパススルーとして作動することがある、請求項１４に記載の分析システム。

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