JPWO2020051590A5 - - Google Patents
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Description
以下に詳述するように、本開示が説明するシステム及び方法では、従来はクラウドで利用できなかった、ゴールデンデータ及び統合データとも称されるベンチマークデータがロボットの試運転中に収集され、ロボットが製造工場への設置時に例えば制御システムに接続されたときに、そのベンチマークデータはクラウドにアップロードされる。例えば、ロボットが設置されている統合サイトでは、ユーザプログラムによって生成されたベンチマークデータが取得され、ロボットの試運転中にロボット制御装置に保存される。ロボットが製造工場に設置され、制御システムに接続されると、統合データがクラウドにアップロードされる。従ってユーザは、クラウドに保存されている統合ベンチマークデータの記録を有する。統合データは、統合プロセス終了時のロボットの機械的状態のスナップショットであり、エストップカウント（estop counts）、サーボオン時間、減速機の状態、ケーブルの状態等に関する情報を含む。データセットは、ユーザ指定のソフトウェアプログラムに基づくものであり、デューティサイクル、過電流、オーバーヒート、減速機の負荷／寿命予測、エネルギ消費量、誤ったペイロードの使用、加速オーバーライド、包括的な動作プロファイルデータ、プログラム情報、プロセス情報等の情報を含み得る。生産データセットは追跡されて、毎日等、定期的にベンチマークデータと比較される。制御システムは、閾値に接近するデータ変更をユーザに警告する。 As detailed below, in the systems and methods described in this disclosure, benchmark data, also referred to as golden data and aggregated data, is collected during robot commissioning, which was not previously available in the cloud, and the robot is in production. The benchmark data is uploaded to the cloud when installed in the factory, for example when connected to a control system. For example, at an integrated site where a robot is installed, benchmark data generated by a user program is obtained and stored in the robot controller during commissioning of the robot. Once the robot is installed in the manufacturing plant and connected to the control system, the integrated data will be uploaded to the cloud. The user thus has a record of consolidated benchmark data stored in the cloud. Integration data is a snapshot of the mechanical state of the robot at the end of the integration process and includes information about estop counts, servo on time, gearbox status, cable status, and so on. Datasets are based on user-specified software programs and include duty cycle, overcurrent, overheating, gearbox load/life prediction, energy consumption, incorrect payload usage, acceleration override, and comprehensive motion profile data. , program information, process information, and the like. Production data sets are tracked and compared to benchmark data on a regular basis, such as daily. The control system alerts the user of data changes approaching the threshold.
図２は、産業用ロボットを使用する任意の製造設備又は生産設備を表すことを目的とした複数の工場２２を含む生産複合体又は製造複合体２０の図であり、工場２２の１つは、ロボット１２が他のロボット２６とともにロボティック組立ライン２４の一部であることを示す。ロボット１２及び２６は、データ収集アプリケーション３２を操作する工場２２の１つにあるサーバ３０に接続された、ある種のネットワークインターフェース又はスイッチデバイス２８に接続され、アプリケーション３２は、サーバ３０がクラウド内のデータセンター３６と通信することを許可する。ロボット１２及び２６から得られたデータ及び他の情報は、データセンター３６内のデータストレージ３８に記憶され、全ての工場２２内の他のロボットからのデータ及び情報とともに、分析プロセッサ４０によって処理される。データセンター３６に保存され分析された情報及びデータは、データセンター３６のウェブサービス４４を介して、データセンター３６の所有者の従業員等のデータ分析者４２によってアクセス可能である。また工場２２等のユーザ４６は、今後のメンテナンスのアラート、潜在的な予期しないダウンタイムの問題等を含む分析データを取得できる。 FIG. 2 is a diagram of a production or manufacturing complex 20 that includes multiple factories 22 intended to represent any manufacturing or production facility that uses industrial robots, one of the factories 22: Robot 12 is shown to be part of robotic assembly line 24 along with other robots 26 . The robots 12 and 26 are connected to some sort of network interface or switch device 28 connected to a server 30 in one of the factories 22 that operates a data collection application 32, which the server 30 is in the cloud. Allows communication with data center 36 . Data and other information obtained from robots 12 and 26 are stored in data storage 38 in data center 36 and processed by analytics processor 40, along with data and information from all other robots in factory 22. . Information and data stored and analyzed in data center 36 is accessible by data analysts 42 , such as employees of data center 36 owners, via web services 44 of data center 36 . A user 46 such as the factory 22 can also obtain analytical data including upcoming maintenance alerts, potential unplanned downtime issues, and the like.
図３は、上記の方法でロボット１２を監視するためのプロセスを示すフローチャート図５０である。ボックス５２において、ロボット１２は試運転されて統合サイト１０にあり、ここでは、例えば動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含むロボットのベンチマークデータがロボット制御装置１６に保存されている。ボックス５４における試運転プロセスの終了時において、最終的なベンチマークの記録が、ロボット制御装置１６に保存されているロボットの状態のスナップショットとともに決定される。次にロボット１２は、ボックス５６において工場２２に搬送され、ボックス５８においてベンチマークの記録が、ロボット制御装置１６からデータセンター３６にアップロードされる。ボックス６０において、工場２２でのロボット１２の操作中、製造データ、又はロボット１２の使用中の構成及び操作のデータは、ロボット１２からデータセンター３６に周期的に（毎日等）アップロードされ、このデータは、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報も含む。ベンチマークの記録及び製造データは、制御システムによって周期的に比較され分析される。これには、ボックス６２において製造中に受信したデータをベンチマークデータと比較し、データが所定の範囲外にあるときはユーザに警報を発することと、ボックス６４においてベンチマークデータをロボット制御装置１６に復元することと、ボックス６６において新しい製造データでロボット１２を操作する前に、ベンチマークデータに基づいてロボット１２の製造変更案の結果を予測することとが含まれる。またボックス６６での操作は、統合データがデータセンター３６にアップロードされたときにその統合データが許容できるものか否かを判断することを含む。 FIG. 3 is a flow chart diagram 50 showing a process for monitoring robot 12 in the manner described above. At box 52 , the robot 12 is commissioned and at the integrated site 10 , where the robot's benchmark data, including, for example, motion planning data, program profile data, and process information, is stored in the robot controller 16 . At the end of the commissioning process in box 54 , a final benchmark record is determined along with a snapshot of the robot's state stored in the robot controller 16 . The robot 12 is then transported to the factory 22 at box 56 and the benchmark record is uploaded from the robot controller 16 to the data center 36 at box 58 . In box 60, during operation of robot 12 in factory 22, manufacturing data, or configuration and operational data during use of robot 12 is periodically (such as daily) uploaded from robot 12 to data center 36 and this data is also includes motion plan data, program profile data, and process information. Benchmark records and manufacturing data are periodically compared and analyzed by the control system. This includes comparing the data received during manufacturing with benchmark data in box 62 and alerting the user when the data is outside a predetermined range, and restoring the benchmark data to the robot controller 16 in box 64 . and predicting the outcome of the proposed manufacturing change for the robot 12 based on the benchmark data before operating the robot 12 with the new manufacturing data in box 66 . The operations in box 66 also include determining whether the consolidated data will be acceptable when uploaded to data center 36 .
Claims (18)
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成することと、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データを前記ロボット内に保存することと、
前記ロボットを製造設備内に設置することと、
前記ロボットが前記製造設備内に設置されたときに、保存された前記統合データをクラウドにアップロードすることと、
を含む方法。 A method of monitoring an industrial robot, comprising:
configuring the robot to perform a predetermined task during an integration process;
storing integrated data in the robot that identifies a configuration of the robot to perform the task;
installing the robot in a manufacturing facility;
uploading the stored integrated data to the cloud when the robot is installed in the manufacturing facility;
method including.
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードすることと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。 obtaining manufacturing data generated by the robot during operation of the robot within the manufacturing facility;
periodically uploading the manufacturing data to the cloud;
2. The method of claim 1, further comprising:
前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発することと、
をさらに含む、請求項２に記載の方法。 comparing the manufacturing data and the integrated data;
issuing an alert if a difference between the manufacturing data and the integrated data exceeds or approaches a predetermined threshold;
3. The method of claim 2, further comprising:
前記制御システムを操作して、前記製造データのセットを取得し、前記比較すること及び前記警報を発することを実行することをさらに含む、請求項４に記載の方法。 connecting the robot to a control system;
5. The method of claim 4 , further comprising operating the control system to obtain the set of manufacturing data to perform the comparing and the alarming.
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成することと、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データを前記ロボット内に保存することと、
保存された前記統合データをクラウドにアップロードすることと、
を含む方法。 A method of monitoring an industrial robot, comprising:
configuring the robot to perform a predetermined task during an integration process;
storing integrated data in the robot that identifies a configuration of the robot to perform the task;
uploading the saved integrated data to the cloud;
method including.
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードすることと、
をさらに含む、請求項１０に記載の方法。 obtaining manufacturing data generated by the robot during operation of the robot within a manufacturing facility;
periodically uploading the manufacturing data to the cloud;
11. The method of claim 10, further comprising:
前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発することと、
をさらに含む、請求項１３に記載の方法。 comparing the manufacturing data and the integrated data;
issuing an alert if a difference between the manufacturing data and the integrated data exceeds or approaches a predetermined threshold;
14. The method of claim 13, further comprising:
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成する手段と、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データを前記ロボット内に保存する手段と、
前記ロボットを製造設備内に設置する手段と、
前記ロボットが前記製造設備内に設置されたときに、保存された前記統合データをクラウドにアップロードする手段と、
を含むシステム。 A system for monitoring an industrial robot, comprising:
means for configuring the robot to perform predetermined tasks during the integration process;
means for storing within the robot integrated data identifying a configuration of the robot for performing the task;
means for installing the robot in a manufacturing facility;
means for uploading the saved integrated data to the cloud when the robot is installed in the manufacturing facility;
system including.
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードする手段と、
をさらに含む、請求項１５に記載のシステム。 means for obtaining manufacturing data generated by said robot during operation of said robot within said manufacturing facility;
means for periodically uploading said manufacturing data to said cloud;
16. The system of claim 15, further comprising:
前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発する手段と、
をさらに含む、請求項１６に記載のシステム。 means for comparing the manufacturing data and the integrated data;
means for issuing an alarm if the difference between the manufacturing data and the integrated data exceeds or approaches a predetermined threshold;
17. The system of claim 16, further comprising:
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