TWI669606B - 機台診斷方法及其系統 - Google Patents

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Abstract

一種機台診斷系統，包括一性能評估模組、一機台調整模組及多個感測器。性能評估模組評估機台的零件於生產前的性能值，預測零件是否可完成多數批加工品。機台調整模組預測零件可完成多數批加工品時，設定機台的設定值以使機台可完成此些批加工品。機台對多數批加工品進行加工時，當感測器偵測到即時生產資料中包含一異常狀態資料時，重新評估設定值是否能使機台完成該些批加工品的剩餘加工品。若能，依據該設定值使機台繼續對該些批加工品的剩餘加工品加工，若不能，更新機台的設定值使機台完成該些批加工品的剩餘加工品。

Description

機台診斷方法及其系統
本發明是有關於一種診斷方法，且特別是有關於一種預先診斷機台零件性能並調整機台設定值的機台診斷方法及其系統。
以往，機台的零件性能狀態常常因長年使用而產生故障，當零件有異常狀況時，機台必須停止加工，並通知設備維修人員進行檢視或安排維修時程，若零件無法再繼續使用，只能等待更換零件或維修，因而缺乏彈性調整維修時程的空間。尤其是，當機台遇到零件突然異常而無法順利完成一批加工品時，剩餘加工品可能因無法繼續完成而被迫報廢或重來，造成製程成本增加及生產效率降低等問題。
本發明係有關於一種機台診斷方法及其系統，可預先評估機台零件的性能以及根據即時生產資料適時調整機台的設定值，以適應實際機台生產的狀況。
根據本發明之一方面，提出一種機台診斷方法，包括下列步驟。由處理器評估一機台的一零件於生產前的性能值，以預測該零件是否可完成多數批加工品。當預測該零件可完成多數批加工品時，由該處理器設定該機台的一設定值以使該機台可完成該些批加工品。由處理器使該機台對該些加工品進行加工，以產生一即時生產資料，當偵測到該即時生產資料中包含一異常狀態資料時，重新評估該設定值是否能完成目前進行加工的目前該批加工品的剩餘加工品。若能，由處理器依據該設定值使該機台繼續對目前該些批加工品的剩餘加工品進行加工，若不能，更新該機台的該設定值，以使該機台完成目前該些批加工品的剩餘加工品。
根據本發明之一方面，提出一種機台診斷系統，包括一處理器以及多數個感測器。處理器包含一性能評估模組以及一機台調整模組。性能評估模組用以評估一機台的一零件於生產前的性能值，以預測該零件是否可完成多數批加工品。當該性能評估模組預測該零件可完成多數批加工品時，該機台調整模組設定該機台的一設定值以使該機台可完成該些批加工品。感測器用以偵測該機台對該些加工品進行加工，以產生一即時生產資料。當偵測到該即時生產資料中包含一異常狀態資料時，該性能評估模組重新評估該設定值是否能使該機台完成目前進行加工的該些批加工品的剩餘加工品，若能，該機台調整模組依據該設定值使該機台繼續對該些批加工品的剩餘加工品進行加工，若不能，該 機台調整模組更新該機台的該設定值，以使該機台完成該些批加工品的剩餘加工品。
為了對本發明之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉實施例，並配合所附圖式詳細說明如下：
100‧‧‧機台診斷系統
101‧‧‧機台診斷方法
102‧‧‧機台
104‧‧‧零件
110‧‧‧性能評估模組
112‧‧‧處理器
120‧‧‧機台調整模組
130‧‧‧感測器
140‧‧‧資料庫
S11~S19‧‧‧各個步驟
第1圖繪示依照本發明一實施例之機台診斷系統的示意圖。
第2圖繪示依照本發明一實施例之機台診斷方法的示意圖。
第1圖繪示依照本發明一實施例之機台診斷系統100的示意圖。第2圖繪示依照本發明一實施例之機台診斷方法101的示意圖。
依照本發明一實施例，機台診斷系統100及其診斷方法101可於生產前模擬各零件104的性能狀態以得知零件104的剩餘工作壽命，並且評估機台102的設定值是否可使零件104在其剩餘工作壽命內完成多批加工物，以最適化調整機台102的設定值。
依照本發明一實施例，機台診斷系統100及其診斷方法101可於生產過程當中即時偵測機台102的生產狀況，當偵測到機台102發生異常時，機台診斷系統100重新評估機台102的設定值是否能完成目前進行加工的該或該些批加工品的剩餘加工品，若能完成，使機台102繼續進行加工，若不能完成，更新機台102的設定值，以使機台102能完成目前加工的該或該些批加工品的剩 餘加工品，等到完成剩餘加工品加工之後，再安排機台102進行維修，以最適化調整停機維修時程。
依照本發明一實施例，機台診斷系統100內儲存有多個預設調整策略、機台102的歷史生產資料以及機台102的歷史設定值，當偵測到機台102發生異常時，機台診斷系統100可從預設調整策略當中選擇一最適化調整策略，例如是調整零件104及機台102之其他零件104的參數資料，並預測調整後參數是否使機台102可完成目前加工的該或該批加工品的剩餘加工品，若是，將調整後的參數作為該設定值，以更新機台102的設定值。
此外，當偵測到機台102發生異常時，機台診斷系統100可從預設調整策略當中選擇一最適化調整策略，例如是保持目前的設定值，並繼續對目前加工的該或該批加工品的剩餘加工品完成加工，或對其他尚未進行加工的其他批加工品完成加工。
另外，當偵測到機台102發生異常時，可從預設調整策略當中選擇一最適化調整策略，例如是根據機台102的歷史生產資料及機台102的歷史設定值建立一動態學習曲線，並透過動態學習曲線調整機台102目前的設定值，以將目前的參數資料調整至與歷史參數資料趨於一致，進而達到自我學習的效果。
以下係提出實施例進行詳細說明，實施例僅用以作為範例說明，並非用以限縮本發明欲保護之範圍。以下是以相同/類似的符號表示相同/類似的元件做說明。需注意的是，以下實施例雖以模組化元件進行說明，但模組化元件不限定為硬體，例如 電腦或處理器，亦可為儲存於電腦中用以執行相同功能或步驟的電腦程式或演算法，本發明對此不加以限制。
請參照第1圖，依照本發明一實施例之機台診斷系統100可包括一性能評估模組110、一機台調整模組120、多個感測器130以及一資料庫140。性能評估模組110與機台調整模組120可合併為單一模組或由一處理器112執行。機台102具有多個零件104，性能評估模組110用以評估機台102的一零件104於生產前的性能值。機台102可為多軸工具機、車床、銑床、焊接機、自動化機械手臂模組等，機台102的零件104例如為馬達、螺桿、軸承、齒輪、減速器、機械手臂的零組件，或是其組合等。性能評估模組110可評估各零件104即時的性能狀態、零件104間協作支援的性能狀態以及預測零件104是否可完成多數批加工品。此外，性能評估模組110亦可根據儲存於資料庫140中的歷史生產資料及歷史設定值以得到一預診斷資料，以評估零件104的剩餘工作壽命，並預測零件104目前的性能值是否能完成多批加工品。
預診斷資料例如以支援向量資料描述(Support Vector Data Description,SVDD)、經驗學習曲線(Learning curve)及模糊邏輯(Fuzzy Logic)中其中一演算法建立並進行資料優化，因此機台診斷系統100僅需少量的生產資料即可建立預診斷模型，具有快速且縮短機台診斷系統100訓練建模時間的功效。
預診斷模型可記錄零件104的性能值，以量化數據準確呈現各個零件104的性能指標以及零件104的剩餘工作壽命，並可根據零件104的性能狀態來決定機台102維修或更換零件104的時程，進而減少非預期性停機與維修頻率。相對於現有機台102的維修排程大多參考設備供應商建議的維護時間和歷史維護記錄，進行零件104維護，本發明提早預測零件104的性能值，並預測零件104目前的性能值是否能完成多批加工品，故能降低非預期性故障造成的維修及生產成本的損失，以達到最佳化的生產效益。
在本實施例中，機台調整模組120用以設定使機台102可完成多批加工品的一設定值，此設定值可根據歷史生產資料以及在生產過程當中對機台102的製程參數進行數據收集來調整。機台調整模組120中儲存有多個預設調整策略，而資料庫140中儲存各個零件104運作時的相關生產資料以及感測器130所記錄的感測資料等，例如馬達的轉速、扭力、溫度以及機台102移動路徑或移動速度等，馬達有固定的使用壽命，然而馬達在使用期限內，有可能因為長時間使用產生的震動、摩擦或噪音等而在使用期限前就必須更換零件104或維修，因此當感測器130偵測到機台102有異常狀態(例如震動量過大或噪音值過高)時，性能評估模組110必須重新評估機台102的設定值，以避免機台102發生非預期性故障造成的維修。
當重新評估機台102的設定值時，機台調整模組120可調整可能發生故障的零件104(例如馬達)及機台102之其他零 件104的參數資料，性能評估模組110可預測調整後參數是否使機台102可完成目前加工的該或該批加工品的剩餘加工品，若是，將調整後的參數作為機台102的設定值。
在本實施例中，預設調整策略之一例如調降馬達的轉速、動態調整移動路徑、或降低馬達行進速度等方式，或上述至少兩種方式搭配調整，以改善馬達過熱、震動過大或電流過高等問題。例如，降低馬達的轉速5%、10%或15%，可避免電流過高的風險。此外，馬達的轉速降低雖然會降低機台102的工作效率，但可延長馬達及機台102其他零件104的工作壽命。因此，調整馬達的參數後，機台102可完成目前加工的該或該些批加工品的剩餘加工品，以避免機台102發生非預期性故障。
此外，當感測器130偵測到機械手臂異常震動或出力過大，預設調整策略之一例如是降低機械手臂的行進速度、變更移動路徑，或上述兩種方式搭配調整，以延長機械手臂的操作次數或使用時間。
或者，當感測器130偵測到機械手臂旋轉重心不平均而產生震動或有異常雜訊時，預設調整策略之一例如是改變馬達驅動路徑或降低馬達轉速，或上述兩種方式搭配調整，以降低對馬達的軸承造成磨損，進而延長機械手臂的操作次數或使用時間。因此，調整機械手臂參數後，機台102可完成目前加工的該或該些批加工品的剩餘加工品，以避免機台102發生非預期性故障。
另外，預設調整策略之一亦可以是動態調整機台102的設定值，例如根據儲存於資料庫140中機台102的歷史生產資料及機台102的歷史設定值建立一動態學習曲線，並透過動態學習曲線調整機台102目前的設定值。動態學習曲線能確保零件104在最佳的狀態下操作，進而避免降低零件104的性能值。
再者，預設調整策略之一亦可以是維持機台102目前的設定值，讓機台102繼續對目前加工的該或該些批加工品的剩餘加工品進行加工，等到完成目前加工的該或該些批加工品之後，再進行機台102維修排程。
請參照第1及2圖，第2圖繪示依照本發明一實施例之機台診斷方法101，包括下列步驟S11~S19。首先，在步驟S11中，由處理器112評估一機台102的一零件104於生產前的性能值，以預測零件104是否可完成多批加工品。在步驟S12中，當預測零件104可完成多批加工品時，由處理器112設定機台102的一設定值，使機台102可完成此些批加工品。
在步驟S13中，由處理器112使機台102對多批加工品進行加工，以產生一即時生產資料。在步驟S14中，判斷機台102是否發生異常，若機台102未發生異常，進入步驟S15，繼續對加工品進行加工，直到完成所有加工品，並可進一步安排機台102進行定期維修或保養；反之，若偵測到即時生產資料中包含一異常狀態資料時，進入步驟S16，重新評估該設定值是否能使機台102完成目前進行加工的該或該些批加工品的剩餘加工品。
接著，在步驟S17中，判斷是否更新設定值，若不需要更新設定值，則進入步驟S15，依照目前的設定值使機台102繼續對目前加工的該或該些批加工品的剩餘加工品進行加工；反之，若要更新設定值，進入步驟S18，依照更新後的設定值，使機台102繼續對目前加工的該或該些批加工品的剩餘加工品完成加工，或對其他尚未進行加工的其他批加工品完成加工。
接著，在步驟S19中，等到完成剩餘加工品加工之後，再安排機台102進行維修。
在一實例中，由於機器人或機台發生故障時會導致生產線長時間停止、企業嚴重損失，因此格外需要事先準備且不中斷生產工序而能夠確實診斷機器人或機台是否異常，故本發明之機台診斷系統著重在解決此類問題，以期提高預測準確度與提高檢測效率。
本發明之機台診斷系統主要可以應用在化工製程監控、人機協同作業程序、抓取作業程序、汽車作業程序、偵錯/校正程序、組裝作業程序、感測/控制程序、搬運作業程序、電子零組件裝配程序、機械加工作業程序等。
在電子零組件裝配程序上，本發明之機台診斷系統可因應新一代的小型化、精密化的產品越來越不適合使用人工來生產，所以透過機器人生產製造的需求越來越高的情形，以因應工業4.0的來臨，因此，本發明開發出有效避免突發性長時間停 機，並在預兆階段檢測出劣化的預防維護的機台診斷系統，將是各機械生產廠商願意投入研發及設計的關鍵。
綜上所述，雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (14)

  1. 一種機台診斷方法，包括：由一處理器評估一機台的一零件於生產前的性能值，以預測該零件是否可完成複數批加工品；當預測該零件可完成該些批加工品時，由該處理器設定該機台的一設定值以使該機台可完成該些批加工品；由該處理器使該機台對該些批加工品進行加工，以產生一即時生產資料，當偵測到該即時生產資料中包含一異常狀態資料時，重新評估該設定值是否能使該機台完成目前進行加工的該些批加工品的剩餘加工品；以及若能，由該處理器依據該設定值使該機台繼續對目前加工的該些批加工品的剩餘加工品進行加工，若不能，更新該機台的該設定值，以使該機台完成目前加工的該些批加工品的剩餘加工品。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之機台診斷方法，其中更新該機台的該設定值，係指調整該零件及該機台之其他零件的參數資料，並預測調整後參數是否使該機台可完成目前加工的該些批加工品的剩餘加工品，若是，將調整後的參數作為該設定值。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之機台診斷方法，其中，該方法更包括儲存複數個預設調整策略，且更新該機台的該設定值係指依據該些預設調整策略其中之一，以調整該零件及該機台之其他零件的參數資料，並預測調整後參數是否使該機台可 完成目前加工的該些批加工品的剩餘加工品，若是，將調整後的參數作為該設定值。
  4. 如申請專利範圍3項所述之機台診斷方法，其中，該些預設調整策略其中一，係指使該機台可繼續對目前加工的該些批加工品的剩餘加工品完成加工，或對其他尚未進行加工的該些批加工品完成加工。
  5. 如申請專利範圍第3項所述之機台診斷方法，其中該些預設調整策略之一包括動態調整該機台目前的該設定值，以避免降低該零件的性能值。
  6. 如申請專利範圍第3項所述之機台診斷方法，其中該些預設調整策略之一包括根據該機台的歷史生產資料及該機台的歷史設定值建立一動態學習曲線，並透過該動態學習曲線調整該機台目前的該設定值。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之機台診斷方法，其中評估該零件的性能值係根據該機台的歷史生產資料以支援向量資料描述(Support Vector Data Description,SVDD)、經驗學習曲線(Learning curve)及模糊邏輯(Fuzzy Logic)中其中一演算法建立。
  8. 一種機台診斷系統，包括：一處理器包含一性能評估模組及一機台調整模組，其中該性能評估模組，用以評估一機台的一零件於生產前的性能值，以預測該零件是否可完成複數批加工品； 該機台調整模組，當該性能評估模組預測該零件可完成該些批加工品時，該機台調整模組設定該機台的一設定值以使該機台可完成該些批加工品；以及複數個感測器，用以偵測該機台對該些批加工品進行加工，以產生一即時生產資料，其中當偵測到該即時生產資料中包含一異常狀態資料時，該性能評估模組重新評估該設定值是否能使該機台完成目前進行加工的該些批加工品的剩餘加工品，若能，該機台調整模組依據該設定值使該機台繼續對目前加工的該些批加工品的剩餘加工品進行加工，若不能，該機台調整模組更新該機台的該設定值，以使該機台完成目前加工的該些批加工品的剩餘加工品。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之機台診斷系統，其中更新該機台的該設定值，係指調整該零件及該機台之其他零件的參數資料，並預測調整後參數是否使該機台可完成目前加工的該些批加工品的剩餘加工品，若是，將調整後的參數作為該設定值。
  10. 如申請專利範圍第8項所述之機台診斷系統，其中該機台調整模組中儲存複數個預設調整策略，且更新該機台的該設定值係指依據該些預設調整策略其中之一，以調整該零件及該機台之其他零件的參數資料，並預測調整後參數是否使該機台可完成目前加工的該些批加工品的剩餘加工品，若是，將調整後的參數作為該設定值。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之機台診斷系統，其中，該些預設調整策略其中一，係指使該機台可繼續對目前加工的該些批加工品的剩餘加工品完成加工，或對其他尚未進行加工的該些批加工品完成加工。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之機台診斷系統，其中該些預設調整策略之一包括動態調整該機台目前的該設定值，以避免降低該零件的性能值。
  13. 如申請專利範圍第10項所述之機台診斷系統，其中該些預設調整策略之一包括根據該機台的歷史生產資料及該機台的歷史設定值建立一動態學習曲線，並透過該動態學習曲線調整該機台目前的該設定值。
  14. 如申請專利範圍第8項所述之機台診斷系統，其中評估該零件的性能值係根據該機台的歷史生產資料以支援向量資料描述(Support Vector Data Description,SVDD)、經驗學習曲線(Learning curve)及模糊邏輯(Fuzzy Logic)中其中一演算法建立。
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