玻璃搬运机器人故障预测方案

工艺背景：搬运机器人的关键角色

在玻璃制造行业中，研磨线是关键的后处理工序之一，主要用于对切割后的玻璃边缘进行打磨、倒角、抛光等处理，以提升产品安全性与外观质量。在此环节中，搬运机器人承担着将玻璃从上一工位（如切割、清洗）精准、平稳地送入研磨设备，并在加工完成后移出至下一工位的任务。其稳定性直接关系到整条产线的良品率、节拍效率与运维成本。

当前面临的典型挑战

尽管自动化程度不断提升，但研磨线上的搬运机器人在日常运行中仍面临诸多痛点：

• 夹持力控制不当（过大导致压裂，过小导致滑落）；
• 吸附系统（如真空吸盘）密封失效、吸附不均；
• 搬运过程中振动或急停造成冲击；
• 机器人运动学参数漂移（长期使用后关节间隙增大）；
• 与前后工位（如清洗机、检测台）通信中断或信号不同步。

这些问题不仅推高了制造成本，也制约了工厂向“黑灯工厂”和预测性维护的智能化升级。

我们的解决方案

我们推出基于电机电流特征分析的搬运机器人健康监测系统，无需改造设备，也无需中断生产，仅通过夹式传感器，采集机器人关节伺服电机的实时电流信号，结合AI算法模型，实现对设备状态的无侵入式、低成本、高精度监控。

核心能力：

• 早期异常检测：在机械磨损、传动卡滞、吸盘泄漏等故障发生前7–15天发出预警；
• 提供维护依据：系统提供健康度评分，无需依赖经验判断是否需要维保；
• 兼容主流机器人：支持ABB、FANUC、KUKA、埃斯顿等，部署周期<2天；
• 轻量化部署：独立边缘计算，免入侵式安装，不影响现有PLC控制逻辑，不影响原有系统。

引入本系统后，为本生产线获得：

• 降低非计划停机 ≥90%
  通过提前干预，避免突发故障导致的产线停滞。
• 减少因设备故障导致的玻璃破损≥90%
  实时监控搬运过程中的动态负载，防止因夹持异常造成的隐性损伤。
• 年维护成本节省 30%～50%
  从“定期检修”转向“按需维护”，优化备件使用与人力安排。
• 提升产线OEE（设备综合效率）
  稳定可靠的搬运保障研磨节拍，助力满负荷高效生产。
• 为智能制造打下数据基础
  积累设备健康数据，支撑未来数字孪生、能效优化等高级应用。