Chất lượng chuyển động theo từng trục của hệ thống Stocker được đo lường như thế nào?
Thực tế giám sát| Làm thế nào để đo lường chất lượng chuyển động theo từng trục của Stocker?Hệ thống vận chuyển tự động Stocker có khả năng thực hiện các tác vụ搬运 một cách tự động. Làm thế nào để đảm bảo các trục chuyển động của hệ thống luôn vận hành hiệu quả và ổn định?
Hệ thống vận chuyển tự động Stocker
Hệ thống Stocker là hệ thống lưu trữ và vận chuyển hàng hóa tự động, có khả năng thực hiện các tác vụ di chuyển vật liệu từ vị trí này sang vị trí khác mà không cần sự can thiệp của con người. Một trong những mục tiêu thiết kế chính của hệ thống là tối ưu hóa việc sử dụng không gian, giúp kho hàng hoặc dây chuyền sản xuất được khai thác hiệu quả hơn.
Hệ thống có khả năng tự động định hướng trong nhà máy hoặc kho xưởng, tránh chướng ngại vật và di chuyển theo lộ trình đã được thiết lập sẵn. Nhờ đó, Stocker giúp nâng cao hiệu suất sản xuất, giảm chi phí nhân công, cải thiện mức độ an toàn và thúc đẩy quá trình quản lý kho bãi hoặc dây chuyền sản xuất theo hướng thông minh và tự động hóa.
Hệ thống vận chuyển tự động Stocker thường sử dụng điều khiển chuyển động đa trục.
Khi các trục này xảy ra bất thường, hệ thống có thể phát sinh nhiều vấn đề khác nhau.
Ví dụ, nếu trục X gặp sự cố, chuyển động theo phương ngang sẽ bị ảnh hưởng, khiến thiết bị không thể di chuyển chính xác đến vị trí mục tiêu, gây sai lệch vị trí hoặc lỗi trong quá trình搬运.
Tương tự, bất thường ở trục Y có thể ảnh hưởng đến chuyển động theo phương thẳng đứng, dẫn đến lỗi khi nâng hoặc hạ tải, làm sai vị trí của vật liệu.
Khi các trục chuyển động không ổn định, hệ thống có thể mất độ chính xác, vận hành không trơn tru và thậm chí tiềm ẩn rủi ro an toàn.
Vậy làm thế nào để giám sát Stocker nhằm đảm bảo hệ thống luôn vận hành hiệu quả?
Giải thích phương thức giám sát
Hệ thống giám sát thông minh VMS-ML dựa trên máy học
VMS-ML học các hành vi chuyển động chuẩn làm cơ sở đánh giá, từ đó giám sát và chẩn đoán từng thao tác riêng biệt.
Hệ thống giúp xác định chính xác thao tác nào đang bất thường hoặc kém ổn định, cho phép thực hiện bảo trì dự đoán sớm, tránh các sự cố đột ngột ngoài kế hoạch.
Tình trạng đo lường
1. Nhận dạng thao tác lấy FOUP của trục X (so sánh hướng ngang và hướng dọc)
1. Nhận dạng thao tác lấy FOUP của trục X (so sánh hướng ngang và hướng dọc)
Kết quả: PASS (92.77%)
Kết quả: PASS (93.24%)
Thao tác: Crane vươn ra (trục X), nâng FOUP lên (trục Z), sau đó thu về vị trí ban đầu (trục X) và dừng lại.
Kết quả: PASS (94.6%)
Kết quả: PASS (93.38%)
2. Thử nghiệm mô phỏng nhận dạng bất thường bằng học máy (Quản lý trực quan bất thường trong quy trình)
Bất thường dừng khi trục X thu về
Mài mòn nghiêm trọng trục X
Bất thường xung đột biến
Kết luận đo lường
Thông qua hệ thống giám sát thông minh học máy VMS-ML, hệ thống học các hành vi vận hành chính xác làm tiêu chuẩn, từ đó thực hiện giám sát và chẩn đoán cho từng chuyển động theo trục. Nền tảng này cho phép xác định chính xác Stocker đang phát sinh bất thường hoặc trạng thái không ổn định ở bước vận hành nào. Điều này giúp người dùng thực hiện bảo trì dự đoán đúng thời điểm, duy trì hệ thống vận chuyển tự động Stocker hoạt động ổn định, đồng thời hỗ trợ phát hiện sự cố và sửa chữa nhanh chóng, qua đó đảm bảo hiệu suất vận hành cao cho toàn bộ hệ thống.
Hệ thống giám sát thông minh học máy VMS-ML