JP7269717B2 - 予知及び予防保全を支援するシステム及び方法 - Google Patents

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Description

関連出願との相互参照／参照による援用
本米国特許出願は、２０１７年１１月２９日に出願された米国仮特許出願第６２／５９２，０７２号の優先権及びその利益を主張するものであり、その開示の全体を参照によって本願に援用する。
本発明の実施形態は、予知及び予防保全に関し、より詳しくは、製造環境における予知及び予防保全を支援するシステムと方法に関する。
製造環境中の設備の保全は、ロジスティクスの面から困難でありうる。設備の様々な構成要素は、製造環境の性質に応じて、異なる故障メカニズムを示し、異なる保全のニーズを有する可能性がある。特に製造環境における特定の１つの設備の特定の構成要素をいつ修理又は交換すべきかを特定する試みは非常に難しい場合がある。その結果、保全スケジュールを立てても、構成要素の修理又は交換の時期が早すぎたということが多く、これは時間的及び金銭的に無駄である。同様に、保全スケジュールを立てても、構成要素の修理又は交換が遅すぎ、その結果、構成要素が予期せず故障し、製造環境中の設備のダウンタイムが長くなる可能性がある。
本発明の実施形態は、製造環境における予知及び予防保全に関するシステム及び方法を含む。
１つの実施形態は、予知及び予防保全を支援するシステムを含む。このシステムは、製造環境内の複数の製造セルを含む。複数の製造セルは、１つの実施形態において、ロボット製造セルである。複数の製造セルの中の各製造セルは、セルコントローラと、溶接設備、切削設備、又は付加的製造設備のうちの少なくとも１つと、を含む。システムはまた、中央コントローラと、中央コントローラ及び複数の製造セルに動作的に接続された通信ネットワークと、を含む。通信ネットワークは、中央コントローラと、複数の製造セルの各々のセルコントローラとの間のデータ通信を支援するように構成される。中央コントローラは、通信ネットワークを介して複数の製造セルの各々のセルコントローラからセルデータを収集するように構成される。セルデータは、複数の製造セルの各々の、同じ構成要素タイプの動作、パフォーマンス、又は修理のうちの少なくとも１つに関していて、その構成要素タイプに関する集合セルデータセットを形成する。中央コントローラはまた、集合セルデータセットを分析して、その構成要素タイプの今後の保全に関する予知モデルを生成するように構成される。予知モデルは、予知アルゴリズム、予知方程式、又は予知トレンドデータのうちの少なくとも１つを含む。１つの実施形態において、中央コントローラは、通信ネットワークを介して、予知モデルを複数の製造セルの各々のセルコントローラにそれぞれ通信するように構成される。複数の製造セルの各々のセルコントローラは、それぞれ、予知モデルを実行して、その構成要素タイプのある構成要素をいつ修理又は交換すべきかを特定するように構成される。１つの実施形態において、中央コントローラは、予知モデルを実行して、それぞれ複数の製造セルの各々について、その構成要素タイプのある構成要素をいつ修理又は交換すべきかを特定し、その構成要素をいつ修理又は交換すべきかをそれぞれ複数の製造セルの各々に対し、通信ネットワークを介して報告するように構成される。その構成要素タイプのその構成要素は、溶接設備、切削設備、又は付加的製造設備に関連付けられ、例えば、コンタクトチップ、ガスノズル、ワイヤ管路、ワイヤライナ、電気ケーブル、ワイヤ駆動ロール、ツール固定具もしくはクランプ、エアフィルタ、又はロボット関節のうちの１つを含んでいてもよい。複数の製造セルは、ロボット製造セル又は半自動製造セルであってもよい。１つの実施形態によれば、システムは、それぞれ複数の製造セルの各々における構成要素タイプのある構成要素に関連付けられた少なくとも１つのセンサを含む。センサは、構成要素の動作、パフォーマンス、又は修理に関連付けられる少なくとも１つのパラメータを検出し、そのパラメータをセルデータとして、それぞれのセルコントローラに直接又は間接に報告するように構成される。１つの実施形態において、中央コントローラは、通信ネットワークを介して、少なくとも１人の保全担当者に関連付けられた少なくとも１つの携帯通信機器に対し、その構成要素タイプのある構成要素をいつ修理又は交換すべきかを示すメッセージを送信するように構成される。１つの実施形態によれば、通信ネットワークは、中央コントローラと、複数の製造セルの各々のセルコントローラとの間の無線通信を容易にするように構成される。
１つの実施形態は、保全を遅延させることのできるシステムを含む。このシステムは、製造環境内の複数の製造セルを含み、複数の製造セルの各製造セルは、セルコントローラと、溶接設備と、を含む。システムはまた、中央コトンローラと、中央コントローラ及び複数の製造セルに動作的に接続された通信コントローラと、を含む。通信ネットワークは、中央コントローラと、複数の製造セルの各々のセルコントローラとの間のデータ通信を支援するように構成される。中央コントローラは、通信ネットワークを介して、複数の製造セルの各々のセルコントローラから溶接データを収集するように構成される。溶接データは、複数の製造セルの各々で製造されている同じタイプの部品上に溶接設備が生成する溶接シーケンスに関していて、複数の製造セルのための集合溶接データセットを形成する。中央コントローラはまた、集合溶接データセットを分析して、溶接シーケンスのうち、溶接設備の少なくとも１つの構成要素が劣化したことによる劣化を生じている少なくとも１つの溶接を特定するように構成される。１つの実施形態によれば、中央コントローラは、劣化に対抗するために、溶接シーケンスのうちの少なくとも１つの溶接を生成することに関連付けられた更新済み溶接パラメータ集合を生成し、通信ネットワークを介して、更新済み溶接パラメータ集合を複数の製造セルの少なくとも１つの製造セルのセルコントローラに通信するように構成される。複数の製造セルの少なくとも１つの製造セルのセルコントローラは、溶接設備に対して、劣化に対抗するための更新済み溶接パラメータ集合を使って、溶接設備に対して実行しなければならない保全を遅延させることを命じるように構成される。更新済み溶接パラメータ集合は、例えば、溶接電圧、溶接電流、アーク移動速度、ワイヤ送給速度、ワイヤ電極突出し距離、及び溶接波形のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。１つの実施形態によれば、システムはまた、それぞれ複数の製造セルの各々における溶接シーケンスのうちの少なくとも１つの溶接に関連付けられる少なくとも１つのセンサを含んでいてもよい。センサは、少なくとも１つの溶接を生成することに関連付けられる少なくとも１つの品質パラメータを検出して、少なくとも１つの品質パラメータを溶接データとしてそれぞれのセルコントローラに直接又は間接に報告するように構成される。センサは例えば、例えば可視スペクトルセンサ、Ｘ線センサ、レーザセンサ、電磁センサ、赤外線センサ、温度センサ、分光計センサ、又は超音波センサのうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。品質パラメータは、例えば部品上の溶接位置、溶接ビードの大きさ、溶接ビードの形状、溶接の溶込み、溶接の融着、溶接の気孔、溶接の割れ、溶接の巻き込み、溶接の不連続性、アークプラズマの種類、又はアークプラズマの温度のうちの少なくとも１つに関していてもよい。溶接設備の構成要素は例えば、コンタクトチップ、ガスノズル、ワイヤ管路、ワイヤライナ、電気ケーブル、ワイヤ駆動ロール、ツール固定具、ツールクランプ、エアフィルタ、又はロボット関節のうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。１つの実施形態において、中央コントローラは、溶接シーケンスの中の、劣化を生じている少なくとも１つの溶接の識別情報を、通信ネットワークを通じて複数の製造セルの少なくとも１つの製造セルのセルコントローラに通信するように構成される。さらに、複数の製造セルの製造セルのセルコントローラは、製造セルの溶接設備のロボットに対し、識別情報に応答して、劣化した溶接に向かうことを命令するように構成される。代替的に、又は追加的に、複数の製造セルの少なくとも１つの製造セルのセルコントローラは、識別情報に応答して、製造されている部品上の劣化した溶接の位置が製造セルの表示装置上で製造セルのオペレータに対してグラフィクスにより表示されることを命令するように構成される。
全体的な本発明のコンセプトの様々な態様は、例示的な実施形態に関する以下の詳細な説明から、特許請求の範囲から、及び添付の図面から容易に明らかとなるであろう。
添付の図面は、本明細書の中に組み込まれてその一部を構成し、本開示の様々な実施形態を示している。図中に示される要素の境界（例えば、ボックス、ボックス群、又はその他の形状）は境界の１つの実施形態を表していると理解されたい。幾つかの実施形態において、１つの要素が複数の要素として示されているかもしれず、又は複数の要素が１つの要素として示されているかもしれない。幾つかの実施形態において、他の要素の内部構成要素として示されている要素は外部構成要素として実装されてもよく、及びその逆でもある。さらに、要素は正確な縮尺で描かれていないかもしれない。
製造環境内の部品を製造するための製造セルの１つの実施形態を示す。 通信ネットワークを介して中央コントローラと有線通信する、製造環境内の複数の製造セルを有する予知及び予防保全を支援するシステムの１つの実施形態を示す。 通信ネットワークを介して中央コントローラと無線通信する、製造環境内の複数の製造セルを有する予知及び予防保全を支援するシステムの１つの実施形態を示す。 予知モデルを製造セルに通信する中央コントローラの１つの実施形態を示す。 保全スケジュールを製造セルに通信する中央コントローラの１つの実施形態を示す。 ３種類の予知モデルの実施形態を示す。 製造環境の製造セル内の設備の構成要素の例示的な実施形態を示す。 製造環境の製造セル内の設備の構成要素に関連付けられるセンサの例示的な実施形態を示す。 製造環境内の予知及び予防保全を支援する方法の１つの実施形態のフローチャートを示す。 製造環境内の、保全を遅延させることのできる方法の１つの実施形態のフローチャートを示す。 製造環境の製造セル内で部品を製造するために行われる溶接シーケンスの中の溶接に関連付けられるセンサの例示的な実施形態を示す。 コントローラ（例えば、本明細書に記載のシステムの中で使用される中央コントローラ又はセルコントローラ）の例示的な実施形態を示す。
予知及び予防保全を支援するシステムと方法の実施形態が開示される。例えば、すべての製造セル（工場／施設拠点全体）を通じてトレンドが観察されてもよく、トレンドデータは個々の製造セルに押し戻すことができ、そこから学習が行われる、より大きい機械群による機械学習の基礎を提供する（これは、１つのみの機械の設定限界とは異なる）。このような、より大きなデータセットは、より予知可能な学習結果を提供できる。
１つの実施形態は製造環境内の製造セルを含み、各製造セルは、セルコントローラと、溶接設備、切削設備、及び／又は付加的製造設備のうちの１つ又は複数と、を含む。通信ネットワークは、中央コントローラと製造セルの各々のセルコントローラとの間のデータ通信を支援する。中央コントローラは、通信ネットワークを介して、製造セルの各々のセルコントローラからセルデータを収集する。セルデータは、製造セルの各々の同じ構成要素タイプの動作、パフォーマンス、及び／又は修理に関していて、その構成要素タイプのための集合セルデータセットを形成する。中央コントローラはまた、集合セルデータセットを分析して、その構成要素タイプのある構成要素の今後の保全に関する予知モデルを生成する。「保全」という用語は、本明細書において使用されるかぎり、構成要素の修理及び／又は交換を指す。
本明細書における例と図面は例示のためにすぎず、特許請求の範囲の範囲と主旨によってのみ評価される本発明を限定しようとしているのではない。ここで、その提示は本発明の例示的な実施形態を説明することのみを目的としており、これを限定するためではない図面を参照すると、図１は、製造環境内で溶接を通じて金属部品を製造するための、溶接設備と共に構成された製造セル１０の１つの実施形態を示す。製造セル１０は、本明細書においては、溶接設備と共に構成されていることに関して詳しく論じられている。しかしながら、他の実施形態において、製造セルは、例えば金属を切削するための切削設備、又は金属部品を付加的製造により製造するための付加的製造設備と共に構成されてもよい。製造セルは、例えばガスメタルアーク溶接（ＧＭＡＷ）、フラックスコアアーク溶接（ＦＣＡＷ）、又はガスタングステンアーク溶接（ＧＴＡＷ）等のプロセスによって部品を溶接又は付加的製造で製造するために使用されてもよいことが想定される。また、製造セルは、プラズマ切削プロセスにより金属部品を切削するために使用されてもよいことも想定される。他の実施形態によれば、溶接、切削、又は付加的製造のためのその他のプロセスもまた可能である。
例えば、一般的に知られているように、付加的製造は、材料が母材／基板又は部品の上に（例えば、層状に）堆積されて、所望の製品が製作されるプロセスである。付加的製造で製造される３次元（３Ｄ）部品の複数の層のパターンは、１つの実施形態によれば、デジタルデータとして表現され、記憶される。デジタルデータは、例えば、ＣＡＤモデルからでのものあっても、スキャニングされた部品からのものであってもよい。
付加的製造設備の実施形態は例えば、例えば金属ワイヤを溶融させることによって金属材料を堆積させるための、レーザ系サブシステム、プラズマ系サブシステム、アーク系サブシステム、電子ビーム系サブシステム、又は電気抵抗系サブシステムのうちの少なくとも１つを含んでいてもよい。さらに、付加的製造設備の幾つかの実施形態は、例えば、母材上に３Ｄ部品を付加的製造で製造するために、消耗金属ワイヤを送給／搬送するためのワイヤ搬送又は送給システムを含んでいてもよい。また、付加的製造設備の幾つかの実施形態は、レーザビーム、プラズマビーム、電気アーク、電子ビーム、又は消耗金属ワイヤを、母材又は基板上に付加的製造で製造される３Ｄ部品に関して移動させるために、例えば運動制御要素（例えば、ロボット）又はその他のタイプの制御要素（例えば、光学制御要素）を含んでいてもよい。
図１に関して、製造セル１０は溶接製造セルであり、一般に、フレーム１２と、フレームの中に配置されたロボット１４と、同じくフレームの中に配置された第一及び第二の溶接テーブル、それぞれ１６及び１８と、を含む。製造セル１０は、加工物（部品）２２及び２４を溶接するために有益である。図１に示される実施形態において、フレーム１２は複数の壁及びドアを含み、ロボットと溶接テーブル１６及び１８を取り囲む。平面図で実質的に長方形の形状が示されているが、フレーム１２及びセル１０は、様々な形状をとることができる。
正面アクセスドア２６は、フレーム１２に備え付けられて、フレーム内部へのアクセスを提供する。正面アクセスドア２６は二つ折りの形状をとることができ、この場合、ドアは２つのヒンジセット、すなわち、ドア２６をフレーム１２に取り付ける第一のヒンジセットと、ドアの１つのパネルを他のパネルに取り付ける第二のヒンジセットを含む。それにかかわらず、正面アクセスドア２６は、スライドドア又はスイングドア等、その他の形状をとることもできる。同様に、後方アクセスドア２８もまたフレーム１２に備え付けられる。図の実施形態における後方アクセスドア２８も二つ折りの形状をとることができるが、後方アクセスドアは、正面アクセスドア２６に関して述べたもののような他の形状をとることができる。窓３２は、何れのドアにも提供できる（図では正面ドア２６のみ）。窓は、例えば着色安全スクリーンを含むことができる。
コントロールパネル４０は、フレーム１２の正面ドア２６の付近に提供される。コントロールパネル４０に提供された調節ノブ及び／又はスイッチは、同じくフレーム１２に備え付けられたコントロールエンクロージャ４２の中に格納された制御手段と通信する。コントロールパネル４０上の制御手段は、既知の製造セルで使用される制御手段と同様の方法で、製造セル１０内で行われる動作を制御するために使用できる。
１つの実施形態において、ロボット１４は、支持体上に備え付けられた台の上に備え付けられる。図の実施形態のロボット１４は、溶接テーブル１６及び１８に関して中央にあり、複数の移動軸を含む。希望に応じて、台はタレットと同様に、支持体に関して回転可能である。したがって、ある種の駆動機構、例えばモータ及びトランスミッション（図示せず）を台及び／又は支持体の中に格納して、ロボット１４を回転させることができる。
１つの実施形態において、溶接ガン６０がロボット１４のアームの先端部に取り付けられる。溶接ガン６０は、当業界で知られているものと同様とすることができる。柔軟なチューブ又は管路６２が溶接ガン６０に取り付けられる。消耗溶接電極ワイヤ６４は、容器６６の中に保管しておくことができ、管路６２を通って溶接ガン６０へと搬送される。ワイヤフィーダ６８はフレーム１２に備え付けられ、溶接ガン６０への消耗溶接ワイヤ６４の搬送を容易にする。ロボット１４はフレーム１２の基部又は下側部分に備え付けられているように示されているが、希望に応じて、ロボット１４はフレームの上部構造に取り付けて、製造セル１０の中へと吊り下げられるようにすることもできる。１つの実施形態において、溶接作業用の電源７２は、フレーム１２に接続されてその一部とすることのできるプラットフォーム７４に取り付けられ、その上に載る。
図１の実施形態において、センサ６１は、ロボット１４のアームの、ロボット１４の関節付近に備え付けられる。例えば、１つの実施形態によれば、センサ６１は、ロボット１４の関節（構成要素）における振動を検出するように構成された振動センサである。他の実施形態において、センサ６１は、製造セル１０内の別の箇所に備え付けられた異なる種類のセンサであってもよい。例えば、センサ６１は、構成要素の摩耗を検出するカメラ、構成要素の中の空気の流れもしくはガスの流れを検出するフローセンサ、オペレータが構成要素に対して保全／交換を行った時間を入力することのできるユーザイタフェース、構成要素の動作時間を追跡するカウンタ（タイムセンサ）、構成要素から出る音を検出する音センサ、又は構成要素の電流及び電圧を検出する電流センサもしくは電圧センサ（例えば、電気ケーブルの場合、検出された電流と電圧は、例えばその電気ケーブルの抵抗及び／又はインダクタンスの計算に使用されてもよい）。他の実施形態によれば、製造セル全体を通じて複数のセンサを利用し、構成要素に関連するパラメータを検出することができる。このような検出は、幾つかの実施形態によれば、溶接中及び／又は溶接後に行うことができる。幾つかの実施形態によれば、センサフュージョン又はデータフュージョン方式を利用して、２つ又はそれ以上のセンサからデータを組み合わせて、構成要素に関連するセルデータを生成してもよい。
さらに、１つの実施形態において、フィードバック機構（例えば、ユーザインタフェース）は、オペレータが交換可能な構成要素の状態を容易に提供できるようにするために提供され、これは構成要素の状態に関するオペレータの入力を収集する方法を提供する。システムは、オペレータの入力を（セルデータとして）施設拠点から受け取り、例えば機械学習を使って、構成要素に交換又は修理がいつ必要になるかを予知するようにモデルを訓練するために使用するように構成される。
図１において、他のセンサ６３が加工物２２の付近に備え付けられて、加工物２２上で行われる溶接の品質パラメータの品質を観察する。１つの実施形態によれば、センサ６３は、加工物２２上で行われる溶接を観察するように構成される。例えば、センサ６３は、可視スペクトルセンサ（例えば、カメラ）、Ｘ線センサ、レーザセンサ、電磁センサ、赤外線センサ、温度センサ、分光計センサ、又は超音波センサであってもよい。品質パラメータは、例えば加工物／部品２２上の溶接位置、溶接ビードの大きさ、溶接溶込み、溶接の融着、溶接の気孔、溶接の割れ、溶接の巻き込み、溶接の不連続性、アークプラズマの種類、又はアークプラズマの温度に関していてもよい。このような検出は、幾つかの実施形態によれば、溶接中及び／又は溶接後に行うことができる。幾つかの実施形態によれば、センサフュージョン又はデータフュージョン方式を利用して、２つ又はそれ以上のセンサからデータを組み合わせて、溶接に関連する溶接データを生成してもよい。
セルコントローラ７６は、製造セル１０の溶接設備（ロボット１４を含む）の様々な部分と通信し、これらを制御し、プラットフォーム７４の上に載り、それに備え付けられる。例えば、セルコントローラ７６は、１つの実施形態によれば、コントロールエンクロージャ４２及び電源７２と通信できる。セルコントローラ７６はまた、外部中央コントローラと通信するように構成され、これについては本明細書中で後述する。代替的な実施形態において、ロボット１４は製造セル１０の一部ではない。その代わりに、製造セルは半自動製造セルであり、これはワイヤを人間の使用者が握り、操作する溶接ガンへと送給して、加工物／部品上に溶接を生成する。１つの実施形態において、セルコントローラと、例えば溶接電源コントローラは、相互に通信してもよい（保全がいつ必要かを予知するために使用できるデータを交換する）。その結果、機械学習をより幅広い機械群へと提供できる。セルコントローラは、製造セルの多くの異なる層値（ロボット、電源、ツーリング、センサ、その他）からデータを集め、サービスをまとめて行うことができる。
図２は、予知及び予防保全を支援し、通信ネットワーク２３０を介して中央コントローラ２２０と通信する、製造環境内の複数の製造セル２１０を有するシステム２００の１つの実施形態を示す。例えば、製造セル２１０の各々は、図１の製造セル１０と同様であってもよく、溶接設備を支持し、セルコントローラ（例えば、図１のセルコントローラ７６と同様）を有する。他の実施形態において、製造セル２１０は、切削設備又は付加的製造設備を支持するように構成されてもよい。図２の実施形態において、通信ネットワーク２３０を介した製造セル２１０と中央コントローラ２２０との間の通信は、有線通信（例えば、銅線又は光ファイバ）を介して実現される。１つの実施形態において、製造セル２１０はロボット製造セルである。他の実施形態において、製造セル２１０は半自動製造セルであり、消耗ワイヤを人間の使用者が握り、操作する溶接ガンへと送給して、加工物／部品上に溶接を生成する。
同様に、図３は、予知及び予防保全を支援し、無線通信ネットワーク３３０を介して中央コントローラ３２０と無線通信する、製造環境内の複数の製造セル３１０を有するシステム３００の１つの実施形態を示す。システム３００はまた、携帯機器３４０（例えば、保全担当者又は管理者のスマートフォン）も含み、これは無線通信ネットワーク３３０を介して中央コントローラ３２０と無線通信して、例えば、ある構成要素をいつ修理又は交換すべきかを示すメッセージを、無線通信ネットワーク３３０を介して受け取るように構成される。有線及び無線通信の組合せを有するシステムの実施形態もまた可能である。１つの実施形態において、製造セル３１０はロボット製造セルである。他の実施形態において、製造セル３１０は半自動製造セルであり、これは消耗ワイヤを人間の使用者が握り、操作する溶接ガンへと送給して、加工物／部品上に溶接を生成する。
再び図２と、図３を参照すると、１つの実施形態によれば、各製造セル２１０（又は３１０）はセルコントローラ（例えば、図１のセルコントローラ７６と同様）を含む。各セルコントローラと同様と中央コントローラ２２０（又は３２０）は、図１２のコントローラ１２００（本明細書で後述する）と１つ又は複数の特長を共有してもよい。通信ネットワーク２３０（又は３３０）は、例えば、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネット、又はその何れかの組合せとして構成されてもよく、様々な実施形態によれば、例えばサーバコンピュータ、ネットワークストレージデバイス、無線ルータ、モデム、又はそれらの何れかの組合せを含んでいてもよい。各製造セル２１０（又は３１０）のセルコントローラは、通信ネットワーク２３０（又は３３０）を介して中央コントローラ２２０（又は３２０）と通信するように構成される。
１つの単純な（最低限の）実施形態において、通信ネットワーク２３０は、例えば、中央コントローラ２２０及び製造セル２１０におけるデジタル通信回路間に接続されるデジタル通信ケーブル（例えば、銅線又は光ファイバ）として構成されてもよい。デジタル通信回路は、デジタル通信ケーブル上で中央コントローラ２２０と製造セル２１０との間でデジタルデータを送受信するように構成される。また、単純な（最低限の）実施形態において、無線通信ネットワーク３３０は、例えば、中央コントローラ３２０と製造セル３１０における無線通信デジタル回路に接続される無線アンテナとして構成されてもよい。無線デジタル通信回路は、アンテナを介して中央コントローラ３２０と製造セル３１０との間でデジタルデータで符号化された無線信号を送受信するように構成される。
したがって、各種の実施形態によれば、通信ネットワーク２３０（及び３３０）は、中央コントローラ２２０（及び３２０）と製造セル２１０（及び３１０）から離れて、及び／又は中央コントローラ２２０（及び３２０）と製造セル２１０（及び３１０）に配置された要素を有していてもよい。
製造セルのセルコントローラ（例えば、図１のセルコントローラ７６）は、製造セルのための通信ハブとして機能し、例えばその製造のためのセルデータのすべてを収集し、保全項目をまとめてバッチサービスとすることができる。システム全体はまた、保全に関する電子メール又はテキストを送信する他、何の保全が必要であるかのメモを送り、保全担当者が製造セルの構成要素の修理にとって適当な資材を持っていくことができるようにしてもよい。１つの実施形態において、資材は、例えば「セル９１９ではこれらの構成要素の交換が３日以内に必要」等と書かれたメモにより注文し、搬送することができる。
中央コントローラ２２０（又は３２０）は、経時的に製造環境全体の製造セル２１０（又は３１０）からセルデータを収集し、セルデータは製造セル２１０（又は３１０）の構成要素の動作、パフォーマンス、及び／又は修理に関する。そのセルデータが収集される各構成要素タイプ（例えば、ガスノズル）に関していて、その構成要素タイプに関する集合セルデータセットが生成される。中央コントローラ２２０（又は３２０）は、集合セルデータセットを分析して（例えば、それについて訓練して）、その構成要素タイプの今後の保全に関する予知モデル（ＰＭ）を生成する。中央コントローラにより生成された予知モデルは、１つの実施形態によれば、メモリに記憶され、プロセッサにより実行されることが可能である。予知モデルは、経時的に、例えば追加のセルデータが収集されたときに、中央コントローラによって更新されてもよい。集合セルデータセットは経時的に更新されて、特定のセルデータを廃棄し（例えば、より古いセルデータを廃棄し）、特定のセルデータを追加し（例えば、より新しいセルデータを追加し）、又は特定のセルデータに重み付けする（例えば、より新しいセルデータついて、より古いセルデータより強く重み付けする）。再び、予知モデルは、複数の製造セルから、製造環境全体にわたって収集されたセルデータから形成される集合セルデータセットに基づいて生成される。
図４は、ある構成要素タイプ（例えば、コンタクトチップ）に関する予知モデル４００を製造セル２１０に通信する中央コントローラ２２０の１つの実施形態を示す。１つの実施形態によれば、製造セルのセルコントローラは、入力データ（その製造セル２１０のその構成要素タイプのその構成要素に固有である）を予知モデル４００に供給し、予知モデル４００を実行して、その製造セル２１０のその構成要素（例えば、ガスノズル）をいつ修理又は交換するかを特定するように構成される。中央コントローラ２２０は同様に、予知モデル４００を製造環境内の製造セルの各々に通信することができ、それによって各製造セルの各セルコントローラは、予知モデル４００を同様にして実行できる。製造セル内の異なる構成要素タイプごとに異なる予知モデルが中央コントローラにより生成可能である。
代替的に、図５は、保全スケジュール（ＭＳ）５００を製造セル２１０に通信する中央コントローラ２２０の１つの実施形態を示す。中央コントローラ２２０は、入力データ（その製造セル２１０のその構成要素タイプのその構成要素に固有である）を予知モデル４００に供給し、予知モデル４００を実行して、その製造セル２１０のその構成要素（例えば、ガスノズル）をいつ修理又は交換するかを特定し、それに対応する保全スケジュール５００を生成するように構成される。図５に示されるように、保全スケジュール５００は、その製造セル２１０のセルコントローラに報告され、それによってセルコントローラは、その製造セル２１０に関して、その構成要素がいつ修理又は交換される予定かを知る。中央コントローラ２２０は同様に、異なる保全スケジュールを生成し、製造環境内の製造セルの各々にそれを通信することができ、それによって、各製造セルの各セルコントローラは、その製造セル２１０について、その構成要素タイプがいつ修理又は交換される予定かを知る。製造セル内の異なる構成要素タイプごとに異なる予知モデル及び異なる保全スケジュールが中央コントローラにより生成可能である。
図６Ａ、６Ｂ、及び６Ｃは、３種類の予知モデルの実施形態を示す。第一の種類の予知モデル６１０はアルゴリズムである。第二の種類の予知モデル６２０は方程式である。第三の種類の予知モデル６３０は、例えばトレンドデータにより表されるトレンド（図６Ｃではグラフで表される）である。他の実施形態によれば、他の種類の予知モデルもまた可能であってよい。１つの実施形態によれば、中央コントローラ２２０（又は３２０）は、機械学習技術で構成され、機械学習技術を使って、収集されたセルデータを分析し、予知モデルを生成する。
各種の実施形態によれば、中央コントローラ２２０（又は３２０）により利用される機械学習は、例えば教師付き学習方式、教師なし学習方式、又は強化学習方式を含み、予知モデルを訓練又は生成してもよい。学習方式は、例えば線形回帰法、ロジスティック回帰法、決定木法、Ｋ近傍法、Ｋ平均法、進化的アルゴリズム法（例えば、遺伝的アルゴリズム法）、勾配ブースティング法、又はＡｄａＢｏｏｓｔ法のうちの１つ又は複数を含んでいてもよい。他の実施形態によれば、その他の学習方式も可能である。各種の実施形態によれば、中央コントローラ２２０（又は３２０）は、例えばサポートベクトルマシン、テンソルプロセシングユニット、人工神経網、ベイジアンネットワーク、又は学習分類子システムを利用して、学習方式の１つ又は複数をサポートしてもよい。
ここで、本明細書では特定の予知モデルは開示又はクレームされていない点に留意されたい。中央コントローラ２２０（又は３２０）によって生成される何れの予知モデルについても、その詳細は、収集された特定のセルデータと、収集された特定のセルデータに対して実行される分類の特定の種類（例えば、利用されている機械学習の特定の種類）によって異なる。したがって、本明細書中では特定の予知モデルを開示しようとしておらず、またその必要もない。当業者であればわかるように、異なる製造環境内で実装される本発明の異なる実施形態では、異なる予知モデルが生成され、また、予知モデルは、新しいセルデータ及び／又は製造環境内のその他の可変条件に基づいて経時的に更新され、変更されることができる。
図７は、製造環境の製造セル内の設備の構成要素の例示的な実施形態を示す。図７に示される構成要素は、コンタクトチップ７１０、ガスノズル７２０、ワイヤ管路７３０、ワイヤライナ７４０、電気ケーブル７５０、ワイヤ駆動ロールアセンブリ７６０、ツール固定具又はクランプ７７０、エアフィルタ７８０、及びロボット関節７９０を含む。幾つかの構成要素は、特定のその他のタイプの構成要素より頻繁に修理及び／又は交換されるタイプのものである。構成要素のその他のタイプもまた可能である。当業者であれば、そのような構成要素が製造セルの中の溶接設備、切削設備、又は付加的製造設備の中でどのように使用されるかがわかるであろう。
図８は、製造環境の製造セル内の設備の構成要素に関連するセンサ（例えば、図１のセンサ６１）の例示的な実施形態を示す。図８に示されるセンサは、製造セル内の構成要素（例えば、図７の構成要素）に関連付けられる。センサは、構成要素の動作、パフォーマンス、又は修理に関連付けられるパラメータを検出して、パラメータをそれぞれの製造セルのそれぞれのセルコントローラに、セルデータとして直接又は間接に（例えば、溶接電源のコントローラを介して間接に）報告するように構成される。各製造セルからのセルデータは、中央コントローラ（例えば、中央コントローラ２２０又は３２０）に通信されて、セルデータが構成要素タイプごとにまとめられ、構成要素タイプごとの予知モデルが生成される。このような検出は、各種の実施形態によれば、溶接中及び／又は溶接後に行うことができる。幾つかの実施形態によれば、センサフュージョン又はデータフュージョン方式を利用して、２つ又はそれ以上のセンサからのデータを組み合わせて、ある構成要素に関連するセルデータを生成してもよい。
図８に示されるように、センサは構成要素（例えば、コンタクトチップ７１０）の摩耗を検出するための可視スペクトルセンサ又は赤外線スペクトルセンサ（例えば、カメラ８１０）であってもよい。センサは、構成要素（例えば、ガスノズル７２０）の中又は周囲を流れる空気の流れ又はガスの流れを検出するためのフローセンサ８２０であってもよい。センサは、オペレータが、例えば動作及び／又は保全情報（例えば、構成要素（例えば、エアフィルタ７８０）の修理又は交換が行われた時間）を入力できるようにするユーザインタフェース８３０であってもよい。センサは、構成要素（例えば、ロボット関節７９０）の動作時間を追跡するためのカウンタ（タイムセンサ）８４０であってもよい。センサは、構成要素（例えば、ワイヤ駆動ロールアセンブリ７６０）から出る音を検出するための音センサ（例えば、マイクロフォン）８５０であってもよい。センサは、構成要素（例えば、ツール固定具又はクランプ７７０）が受ける、又はそれによって生成される振動の大きさ及び／又は周波数を検出するための振動センサ８６０であってもよい。センサは、構成要素（例えば、電気ケーブル７５０）を通る、又はそれによって生成される電流を検出するための電流センサ８７０であってもよい。センサは、構成要素（例えば、電気ケーブル７５０）の、又はそれにより生成される電圧を検出するための電圧センサ８８０であってもよい。例えば、１つの実施形態によれば、検出された電流と電圧は、電気ケーブル（構成要素）の抵抗及び／又はインダクタンスを計算するために使用できる。他の実施形態によれば、構成要素の動作、パフォーマンス、又は修理に関連付けられるその他の種類のパラメータを検出するためのその他の種類のセンサも可能である。例えば、構成要素の故障又は劣化率を示すパラメータを生成するセンサもまた捕捉され、セルデータとして報告されてもよい。
ある例として、複数の製造セルからセルデータとして収集された多様な可変値（例えば、ワイヤの種類及びサイズ、ワイヤのパッケージングの種類、平均ワイヤ送給速度、及び使用されるライナの種類）をまとめて使用して、ライナの摩耗を予知し、故障する前にライナを交換するための、それに対応する保全スケジュールを決定することができる。また、経時的な、ロボットプログラムの溶接回数に基づくトーチワイヤフィーダのモータトルク及び異なる溶接でのトーチの捩れも、ワイヤフィーダのモータトルクに影響を与える。このような可変値とパラメータをモニタすることにより、オペレータに対し、予告されたタイミングでライナを交換するように注意喚起できる。
他の例として、コンタクトチップの摩耗は、溶接作業の種類、溶接位置、ワイヤの種類と大きさ、平均アンペア数、ワイヤ送給速度、アークスタートの回数、及び溶接作業の持続時間（コンタクトチップの全体的温度）等の変数により影響を受ける。これらの相関する変数をセルデータとして使用し、具体的な使用のケースに基づいて、コンタクト寿命にわたる予知モデルと交換スケジュールを作成できる。すると、コンタクトチップの交換は、無駄（交換が早すぎること）を最小限にし、生産性を最大限にする（交換が遅すぎることによる故障を防止）ように計画できる。このような変数は、１つの実施形態によれば、ロボットプログラムによる溶接回数（異なる溶接で使用される異なる溶接データ）にしたがって追跡できる。
別の例として、ガスノズルにスパッタがたまると、ガス流は変化し、それによってアークの特長が変化する（アークの劣化）。スパッタの堆積は、溶接作業の種類、溶接位置、ワイヤの種類と大きさ、シールドガス、ワイヤ送給速度、アークスタートの回数、及び溶接作業の持続時間により影響を受ける。予知交換スケジュールは、これらのパラメータを使って作成でき、これはガス流の制約が溶接欠陥の原因となる前にガスノズルを交換することによって溶接欠陥を回避するのに役立つ。このような変数は、１つの実施形態によれば、例えばトーチの捩れの影響を考慮して、ロボットプログラムによる溶接回数にしたがって追跡できる。
汚れたエアフィルタに関するまた別の例として、動作データは、環境中の粒子の量に関連付けることのできる全体的な生産レベルに関する情報を提供できる。環境中の粒子の量は、必要なフィルタ交換の合間の期間を特定するために使用できる。例えば、これは電源用のフィルタとすることができ、又はこれはヒューム制御システム用のフィルタとすることができる。
図９は、製造環境内の予知及び予防保全を支援する方法９００の１つの実施形態のフローチャートを示す。方法９００は、ブロック９１０で、製造環境内の複数の製造セルからセルデータを収集するステップ（例えば、中央コントローラ内にセルデータを収集するステップ）を含む。セルデータは、製造セルの各々の同じタイプの構成要素の動作、パフォーマンス、又は修理のうちの少なくとも１つに関していて、ある構成要素タイプ（例えば、ワイヤ駆動ロールアセンブリ）に関する集合セルデータセットを形成する。ブロック９２０で、集合セルデータセットが（例えば、機械学習法を適用する中央コントローラによって）分析されて、その構成要素タイプの今後の保全に関する予知モデルが生成される。
ブロック９３０で、予知モデルは（例えば、中央コントローラから）複数の製造セルの各々に通信される。ブロック９４０で、予知モデルは製造セルの各々において（例えば、セルコントローラによって）実行され、それぞれの製造セルの各々の中のその構成要素タイプのその構成要素をいつ修理又は交換すべきかが特定される。
ブロック９３０及び９４０の代わりに、ブロック９５０で、予知モデルが（例えば、中央コントローラによって）実行されて、それぞれの製造セルの各々の中のその構成要素タイプのその構成要素をいつ修理又は交換すべきかが特定される。すなわち、予知モデルは、各製造セルについて１回ずつ、複数回（例えば、中央コントローラによって）実行される。ブロック９６０で、各製造セルに対し、その構成要素タイプのそれぞれのその構成要素をいつ修理又は交換すべきかを示すレポートが（例えば、各製造セルのための保全スケジュールの形態で）送信される。
したがって、システム構成に応じて、予知モデルは各製造セルによって（例えば、各製造セルのセルコントローラによって）実行されてもよく、又は予知モデルは製造セルの外部で（例えば、システムの中央コントローラによって）実行されてもよい。
１つの実施形態によれば、フィードバック機構を製造セルに提供して、フィードバックデータを予知モデルを教えるのに役立てるためのセルデータとして提供できる。フィードバックデータ（例えば、良い、悪い、もしくは見苦しい、又はスライディングスケール）は、特定の構成要素が受ける損傷の量に基づいて提供できる。例えば、特定の構成要素がどれだけ悪いかについての０～５のスケールを提供するように構成された製造セルは、施設拠点全体を通じたその構成要素タイプについていつ保全が必要かを予知するようにシステムを訓練するために使用できる。それに加えて、フィードバック機構はまた、予知モデルに直接関係しない異常値イベントに関するデータを収集する能力も含むことができる（例えば、コンタクトチップを損傷し、交換を必要とするオペレータによるエラー、そのコンタクトチップの交換、及びそれに関連付けられるデータは、コンタクトチップの寿命を特定するための予知モデルの作成においては使用されないであろう）。
図１０は、製造環境内で保全を遅延できるようにする方法１０００の１つの実施形態のフローチャートを示す。方法１０００は、ブロック１０１０で、製造環境全体の複数の製造セルの各々から溶接データを収集して、複数の製造セルに関する集合溶接データセットを形成するステップ（例えば、中央コントローラの中に溶接データを収集するステップ）を含む。溶接データは、製造セルの各々の中で製造されている同じ種類の部品について、製造セルの溶接設備により生成される溶接シーケンスに関する。例えば、溶接データはセンサにより捕捉されるデータを含んでいてもよく、これは加工物／部品上の溶接位置、溶接ビードの大きさ、溶接の溶込み、溶接の融着、溶接の気孔、溶接の割れ、溶接の巻き込み、溶接の不連続性、アークプラズマの種類、又はアークプラズマの温度に関する。他の実施形態によれば、その他の種類の溶接データも可能である。
ブロック１０２０で、集合溶接データセットが分析されて、溶接シーケンスの中の、例えば溶接設備の劣化した構成要素により（すなわち、保全を必要とする構成要素による）劣化しているすべての溶接が特定される。例えば、１つの実施形態によれば、中央コントローラ（例えば、中央コントローラ２２０又は３２０）はあるモデル（例えば、機械学習法を通じて、以前に生成されたモデル）を集合溶接データセットに適用して、溶接シーケンスのうち、劣化しているすべての溶接を特定する。他の実施形態によれば、その他の種類の分析も可能である。溶接設備の劣化構成要素は、例えばコンタクトチップ、ガスノズル、ワイヤ管路、ワイヤライナ、電気ケーブル、ワイヤ駆動ロール、ツール固定具、ツールクランプ、エアフィルタ、又はロボット関節を含んでいてもよい。他の実施形態によれば、その他の種類の劣化構成要素も可能である。
多くの例において、溶接の劣化は、構成要素が劣化し、したがって保全を必要としていることによるものである（例えば、不良なプロセスによる場合とは異なる）と仮定してもよく、これは、複数の製造セル全体からの溶接データが収集され、分析されるからである。例えば、溶接が製造セルのほとんどで良好な品質であるが、製造セルのうちの１つ又は２、３ではその品質が劣化している場合、プロセス（これは、同じ種類の部品に関して、複数の製造セル全体で使用されている同プロセスである）は溶接劣化の原因ではないと仮定されてもよい。しかしながら、溶接劣化が製造セルのすべて（又はほぼすべて）に見られる場合、これは、プロセスが実際に不良であるかもしれない（又は、何らかの形で不良となったかもしれない）ことを示しているかもしれない。
ブロック１０３０で、更新済みの溶接パラメータセットが（例えば、中央コントローラ２２０又は３２０により）生成され、これは、劣化したと判断され、特定された溶接の生成に関連付けられる。更新済みの溶接パラメータの意図は、特定された溶接の劣化に対抗することである。１つの実施形態によれば、中央コントローラは、溶接の劣化の性質（例えば、加工物／部品上の溶接位置が不適正、溶接ビードの大きさが許容できない、溶接の溶込みが不適切、溶接の融着が不適切、溶接の気泡、溶接の割れ、溶接の巻き込み、溶接の不連続性、アークプラズマの種類が望ましくない、又はアークプラズマの温度が低い）に基づいて、更新済みの溶接パラメータセットを生成するように構成される。更新済みの溶接パラメータセットは、例えば溶接電圧、溶接電流、アーク移動速度、ワイヤ送給速度、ワイヤ電極突出し距離、及び溶接波形を含んでいてもよい。他の実施形態によれば、その他の溶接パラメータも可能である。
ブロック１０４０で、更新済みの溶接パラメータセットは適当な製造セルに通信される（例えば、通信ネットワーク２３０又は３３０上で、中央コントローラ２２０又は３２０から適当な製造セル２１０又は３１０のセルコントローラに通信される）。更新済みの溶接パラメータセットを受け取る製造セルの溶接設備には、（例えば、適当な製造セルのセルコントローラによって、）特定された溶接の劣化に対抗するために、更新済みの溶接パラメータセットを使用するように命令される。その結果、その更新済みの溶接パラメータセットが溶接の劣化を排除すると仮定して、溶接設備の１つ又は複数の構成要素に対して実行しなければならない保全を遅延させることができる。
ブロック１０５０で、劣化した溶接の識別情報が適当な製造セルに通信される。例えば、劣化した溶接の識別情報は、通信ネットワーク２３０又は３３０上で、中央コントローラ２２０又は３２０によって適当な製造セル２１０又は３１０のセルコントローラに通信される。１つの実施形態によれば、複数の製造セルはロボット製造セルである。他の実施形態によれば、複数の製造セルは半自動製造セルであり、これはワイヤを、人間の使用者が握り、操作する溶接ガンへと送給して、加工物／部品上に溶接を生成する。
ブロック１０６０で、製造セルのロボットに対し、劣化した溶接に向かうように命令される（例えば、製造セルのセルコントローラによって命令される）。代替的に、又は追加的に、劣化した溶接の位置がオペレータに対してグラフィクスにより表示されることが命令される。例えば、製造セルのセルコントローラは、劣化した溶接の位置が製造セルの表示装置上でグラフィクスにより表示されることを命令するように構成される。また、１つの実施形態によれば、製造セルの溶接シーケンサの動作は、劣化溶接に対応する溶接シーケンスのステップに戻り、そのステップに関連付けられる作業指示をオペレータに対して表示することができる。
図１１は、製造環境の製造セル内で部品を製造するために行われる溶接シーケンスの溶接に関連付けられるセンサ（例えば、図１のセンサ６３）の例示的な実施形態を示す。図８の種類のセンサは、溶接シーケンスの溶接を生成することに関連付けられる品質パラメータを検出し、（すなわち、センサは部品上で行われる溶接を観察するように構成される）、その品質パラメータを、それぞれの製造セルのそれぞれのセルコントローラに溶接データとして直接又は間接に報告するように構成される。品質パラメータは、劣化溶接（例えば、溶接溶込み不良）を指し示すものとすることができる。
例えば、溶接の品質パラメータを検出するためのセンサは、可視スペクトルセンサ（例えば、カメラ）１１１０、Ｘ線センサ１１２０、レーザセンサ１１３０、電磁センサ１１４０、赤外線センサ１１５０、温度センサ１１６０、分光計センサ１１７０、又は超音波センサ１１８０であってもよい。他の実施形態によれば、他の種類のセンサも可能である。品質パラメータは、例えば加工物／部品上の溶接位置、溶接ビードの大きさ、溶接溶込み、溶接の融着、溶接の気孔、溶接の割れ、溶接の巻き込み、溶接の不連続性、アークプラズマの種類、又はアークプラズマの温度に関していてもよい。他の実施形態によれば、他の品質パラメータも可能である。このような検出は、各種の実施形態によれば、溶接中及び／又は溶接後に行うことができる。幾つかの実施形態によれば、センサフュージョン又はデータフュージョン法を利用して、２つ又はそれ以上のセンサからのテータを組み合わせて、溶接に関連付けられる溶接データを生成してもよい。
図１２は、コントローラ１２００（例えば、本明細書に記載されているシステムで使用される中央コントローラ２２０もしくは３２０又はセルコントローラ７６）の例示的な実施形態を示す。コントローラ１２００は、バスサブシステム１２１２を介して多数の周辺機器と通信する少なくとも１つのプロセッサ１２１４を含む。これらの周辺機器は、例えばメモリサブシステム１２２８及びファイルストレージサブシステム１２２６を含むストレージサブシステム１２２４、ユーザインタフェース入力デバイス１２２２、ユーザインタフェース出力デバイス１２２０、及びネットワークインタフェースサブシステム１２１６が含まれる。入力及び出力デバイスにより、コントローラ１２００とのユーザインタラクションが可能となる。ネットワークインタフェースサブシステム１２１６は、外部ネットワークとのインタフェースを提供し、他のコンピュータシステム内の、それに対応するインタフェースデバイスに連結される。例えば、製造セル１０のセルコントローラ７６は、コントローラ１２００と１つ又は複数の特長を共有していてもよく、例えば、従来のコンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ、及び／又はその他のコンピューティングデバイスであってもよい。
ユーザインタフェース入力デバイス１２２２は、キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッドもしくはグラフィクスタブレット等のポインティングデバイス、ディスプレイに組み込まれたタッチスクリーン、音声認識システム、マイクロフォン等の音声入力デバイス、及び／又はその他の種類の入力デバイスを含んでいてもよい。一般に、「入力デバイス」という用語の使用は、情報をコントローラ１２００の中に、又は通信ネットワーク上に入力するための、考えられるあらゆる種類のデバイス及び方法を含むものとする。
ユーザインタフェース出力デバイス１２２０は、表示サブシステム、プリンタ、ファックスマシン、又は音声出力デバイス等の非視覚的ディスプレイを含んでいてもよい。表示サブシステムは、陰極管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等のフラットパネルデバイス、投射デバイス、又は可視像を生成するための他の幾つかの機構を含んでいてもよい。表示サブシステムはまた、例えば音声出力デバイスを介して非視覚的表示を提供してもよい。一般に、「出力デバイス」という用語の使用は、コントローラ１２００からの情報を使用者又は他のマシンもしくはコンピュータシステムに出力する、考えられるあらゆる種類のデバイス及び方法を含むものとする。
ストレージサブシステム１２２４は、本明細書に記載されている機能の幾つか又は全部を（例えば、ソフトウェアモジュールとして）提供又はサポートするプログラミング及びデータ構成を記憶する。例えば、ストレージサブシステム１２２４は、機械学習ソフトウェアモジュールを含んでいてもよく、これは中央コントローラの中で、製造セル内の設備の構成要素の予知及び予防保全を支援するための予知モデルを生成するために使用される。
ソフトウェアモジュールは一般に、プロセッサ１２１４によって単独で、又は他のプロセッサとの組合せで実行される。ストレージサブシステムで使用されるメモリ１２２８は、プログラム実行中に命令及びデータを記憶するための主要なランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２３０と、その中に確定された命令が記憶されるリードオンリメモリ（ＲＯＭ）１２３２を含む多数のメモリを含むことができる。ファイルストレージサブシステム１２２６は、プログラム及びデータファイルのための固定記憶域を提供することができ、ハードディスクドライブ、フロッピディスクドライブとそれに関連するリムーバブルメディア、ＣＤ－ＲＯＭドライブ、光ドライブ、又はリーバブルメディアカートリッジとを含んでいてもよい。特定の実施形態の機能を実装するモジュールは、ストレージサブシステム１２２４の中のファイルストレージサブシステム１２２６によって、又はプロセッサ１２１４がアクセス可能な他のマシンの中に記憶されてもよい。
バスサブシステム１２１２は、コントローラ１２００の様々な構成要素とサブシステムが意図されたとおりに相互に通信できるようにするための機構を提供する。バスサブシステム１２１２は１つのバスとして図式的に示されているが、バスサブシステムの代替的な実施形態は複数のバスを使用してもよい。
コントローラ１２００は、ワークステーション、サーバ、コンピューティングクラスタ、ブレードサーバ、サーバファーム、又は他の何れかのデータ処理システムもしくはコンピューティングデバイスを含む様々な種類とすることができる。コンピューティングデバイス及びネットワークの常に変化する性質により、図１２に示されるコントローラ１２００の説明は、幾つかの実施形態を例示することを目的とした特定の例であることが意図される。図１２に示されるコントローラより多くの、又は少ない構成要素を有する、コントローラ１２００の他の多くの構成が可能である。
開示された実施形態はかなり詳しく例示され、説明されているが、付属の特許請求の範囲の範囲をこのような詳細に制限し、又は何れかの方法で限定することは意図されていない。言うまでもなく、主旨の各種の態様を説明することを目的として構成要素や方法論の想定可能な組合せをくまなく述べることは不可能である。したがって、本開示は、図示され、説明された特定の詳細や例示のための例に限定されない。それゆえ、本開示は、米国特許法第１０１条の主旨の法的要件を満たす、付属の特許請求の範囲の範囲内に含まれる代替、改良、及び変更を包含することが意図される。特定の実施形態に関する上記の説明は、例として提供されている。提供された開示から、当業者であれば、全体的な本発明の概念及びそれに伴う利点を理解するだけでなく、開示された構造と方法に対する各種の明らかな変更及び改良に気付くであろう。したがって、付属の特許請求の範囲によって定義される全体的な本発明による概念の主旨と範囲及びその等価物に含まれる変更及び改良のすべてをカバーすることが求められる。
１０ 製造セル
１４ ロボット
２２ 加工物（部品）
４０ コントロールパネル
６０ 溶接ガン
６１ センサ
６３ センサ
６４ 消耗溶接電極ワイヤ
７６ セルコントローラ
２００ 予知及び予防保全を支援するシステム
２１０ 製造セル
２２０ 中央コントローラ
２３０ 通信ネットワーク
３００ 予知及び予防保全を支援するシステム
３１０ 製造セル
３２０ 中央コントローラ
３３０ 無線通信ネットワーク
３４０ 携帯機器
４００ 予知モデル
５００ 保全スケジュール
６１０ 予知モデル
６２０ 予知モデル
６３０ 予知モデル
７１０ コンタクトチップ
７２０ ガスノズル
７３０ ワイヤ管路
７４０ ワイヤライナ
７５０ 電気ケーブル
７６０ ワイヤ駆動ロールアセンブリ
７７０ ツール固定部又はクランプ
７８０ エアフィルタ
７９０ ロボット関節
１２００ コントローラ
１２１２ バスサブシステム
１２１４ プロセッサ
１２１６ ネットワークインターフェースサブシステム
１２２０ ユーザインタフェース出力デバイス
１２２２ ユーザインタフェース入力デバイス
１２２４ ストレージサブシステム
１２２６ ファイルストレージサブシステム
１２２８ メモリサブシステム

Claims (10)

  1. 予知及び予防保全を支援するシステムにおいて、
    製造環境内の複数の製造セルであって、前記複数の製造セルの中の各製造セルが、セルコントローラと、溶接設備、切削設備、又は付加的製造設備のうちの少なくとも１つと、を含む複数の製造セルと、
    中央コントローラと、
    前記中央コントローラ及び前記複数の製造セルに動作的に接続され、前記中央コントローラと、前記複数の製造セルの各々の前記セルコントローラとの間のデータ通信を支援するように構成された通信ネットワークと、
    を含み、
    前記中央コントローラは、
    前記通信ネットワークを介して前記複数の製造セルの各々の前記セルコントローラからセルデータを経時的に収集し、前記セルデータは、前記複数の製造セルの各々の、同じ構成要素タイプの動作、パフォーマンス、又は修理のうちの少なくとも１つに関していて、前記構成要素タイプに関する集合セルデータセットを形成することであって、前記構成要素タイプの構成要素は、溶接ではなく、前記溶接設備、前記切削設備又は前記付加的製造設備のうちの少なくとも１つに関連付けられ、前記セルデータは、前記構成要素タイプの構成要素の劣化率を示すフィードバックデータを含む、ことと、
    前記フィードバックデータを含む、前記集合セルデータセットを分析して、前記構成要素タイプの今後の保全に関する更新された予知モデルを生成することと、
    を行うように構成されるシステム。
  2. 前記中央コントローラは、前記通信ネットワークを介して、前記更新された予知モデルを前記複数の製造セルの各々の前記セルコントローラにそれぞれ通信するように構成され、
    前記複数の製造セルの各々の前記セルコントローラは、それぞれ、前記更新された予知モデルを実行して、前記構成要素タイプのある構成要素をいつ修理又は交換すべきかを特定するように構成される、
    請求項１に記載のシステム。
  3. 前記中央コントローラは、
    前記更新された予知モデルを実行して、それぞれ前記複数の製造セルの各々について、前記構成要素タイプのある構成要素をいつ修理又は交換すべきかを特定し、
    前記構成要素をいつ修理又は交換すべきかをそれぞれ前記複数の製造セルの各々に対し、前記通信ネットワークを介して報告する
    ように構成される、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記予知モデルは、予知アルゴリズム、予知方程式、又は予知トレンドデータのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記構成要素タイプの前記構成要素は、コンタクトチップ、ガスノズル、ワイヤ管路、ワイヤライナ、電気ケーブル、ワイヤ駆動ロール、ツール固定具もしくはクランプ、エアフィルタ、又はロボット関節のうちの１つを含む、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記複数の製造セルはロボット製造セルである、請求項１に記載のシステム。
  7. 前記複数の製造セルは半自動製造セルである、請求項１に記載のシステム。
  8. それぞれ前記複数の製造セルの各々における前記構成要素タイプのある構成要素に関連付けられた少なくとも１つのセンサをさらに含み、前記少なくとも１つのセンサは、前記構成要素の動作、パフォーマンス、又は修理に関連付けられる少なくとも１つのパラメータを検出し、前記少なくとも１つのパラメータを前記セルデータとして、それぞれの前記少なくとも１つのセルコントローラに直接又は間接に報告するように構成される、請求項１に記載のシステム。
  9. 前記中央コントローラは、前記通信ネットワークを介して、少なくとも１人の保全担当者に関連付けられた少なくとも１つの携帯通信機器に対し、前記構成要素タイプのある構成要素をいつ修理又は交換すべきかを示すメッセージを送信するように構成される、請求項１に記載のシステム。
  10. 前記通信ネットワークは、前記中央コントローラと、前記複数の製造セルの各セルコントローラとの間の無線通信を容易にするように構成される、請求項１に記載のシステム。
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