随着工厂增加机器人，预测性维护愈发重要

先进技术服务中心（ATS）表示，机器人数据与预测分析相结合可以提高正常运行时间和生产率。工厂正在增加更多机器人，因为它们能高速处理重复、精确和体力要求高的工作，这使得系统可用性日益重要。国际机器人联合会报告称，2025年全球约有500万台工业机器人在运行，比前一年增长11%。

意外的机器人故障可能影响不止一台机器。它可能中断一个工作单元，减慢一条生产线，并造成在整个工厂蔓延的延误。随着制造商更加依赖机器人系统，在设备被迫离线之前识别出发展中的问题变得越来越有价值。

传统的预防性维护遵循基于时间、使用情况或制造商建议的计划。这种方法可能无法揭示机器人在计划服务间隔期间内部发生的情况。关节、减速器、电机或控制器可能在机器人仍在运行时就开始显示出磨损迹象。

预测性维护使用设备数据来识别可能指向发展中的故障的变化。对于机器人技术而言，维护决策可以基于实际设备状况，而不仅仅是日历。

预测性维护可以监测工业自动化系统产生的各种运行数据。有用的信号取决于机器人、应用和故障模式。常见示例包括振动、温度和电机电流；扭矩、控制器警报、循环数据和维护历史提供背景信息。

目标是捕获揭示机器人操作方式变化的数据，而不是收集每一个数据点。振动上升可能表明机械问题，而电机电流或扭矩的变化可能表明阻力增加或异常负载。温度变化可能表明组件未按预期运行。

末端执行器、传感器、输送机或周围过程的变化会影响机器人性能。在更大的工作单元背景下查看机器人有助于团队将正常操作变化与值得维护关注的变化区分开来，特别是当同一机器人处理不同负载、速度或运动路径时。

可靠性监测通过传感器和连接系统收集机器数据，分析工具识别设备行为的变化。当模式发生变化时，团队可以在故障迫使机器人离线之前进行调查。

ATI表示，设备性能的变化，加上环境或过程数据，可以提供问题警告。收集数据只是第一步；信息必须支持实际的维护决策。有用的警报帮助团队确定需要注意什么、问题的紧迫性以及何时可以在不造成不必要生产中断的情况下检查机器人。

随着工厂运营更大的机器人队伍，这一点变得更加重要。维护团队可能没有时间以相同频率检查每个资产。预测性维护将注意力引向显示变化迹象的设备，同时允许健康的资产继续服务。

早期警告还改善了零件规划。如果组件显示出劣化迹象，团队可能有更多时间确认问题、找到正确的替换零件，并在计划维护窗口期间安排工作。

ATS表示，早期警告可以减少停机时间并提高生产率。预测性维护的价值不仅仅是防止意外停机。尽早发现问题可以限制二次损坏，并帮助制造商从机器人资产中获得更多使用寿命。计划维修还减少了技术人员在生产过程中排除故障时的中断。

计划维护窗口让团队更好地控制设备何时离线和服务。这支持更安全的维护实践，因为技术人员可以准备工作，而不是在生产压力下应对意外故障。

随着更多工厂严重依赖机器人技术，维护策略必须考虑系统在整个使用寿命期间的性能。预测性维护使用设备数据、状态信号和分析来更早地识别发展中的问题。当这些信息导致及时检查和维修时，制造商可以减少意外停机、保护机器人资产并保持生产计划更加稳定。

Rob Carbone是先进技术服务中心的运营副总裁，他负责领导帮助制造商提高设备可靠性、维护卓越性和客户成功的举措。本文最初发表于The Robot Report。