ربات‌های صنعتی به‌عنوان هسته اصلی اتوماسیون در کارخانه‌ها، وظایف سنگینی مانند مونتاژ، جوشکاری، بسته‌بندی، رنگ‌پاشی و جابه‌جایی قطعات را بر عهده دارند. عملکرد پایدار این ربات‌ها نقش مستقیم در بهره‌وری و کیفیت تولید دارد. با این حال خرابی‌های ناگهانی، استهلاک اجزا یا عدم کالیبراسیون صحیح می‌تواند خطوط تولید را متوقف کرده و هزینه‌های سنگینی ایجاد کند.
اینجاست که اینترنت اشیا (IoT) با جمع‌آوری بلادرنگ داده‌ها و تحلیل هوشمند، امکان پایش وضعیت (Condition Monitoring) ربات‌ها و پیش‌بینی خرابی‌ها را فراهم می‌سازد.
اجزای اصلی سیستم پایش ربات‌های صنعتی مبتنی بر IoT
۱. حسگرهای لرزش (Vibration Sensors)
موتورهای سروو، گیربکس‌ها، یاتاقان‌ها و اتصالات مکانیکی ربات در اثر استفاده طولانی‌مدت دچار لرزش‌های غیرعادی می‌شوند.
سنسورهای MEMS یا Piezoelectric لرزش سه‌محوره را اندازه‌گیری کرده و داده‌هایی مانند:
دامنه ارتعاش
فرکانس غالب
الگوی ضربه‌ای ناشی از خرابی یاتاقان
را به سیستم IoT ارسال می‌کنند.
۲. حسگرهای دما و جریان موتور
افزایش دمای موتور سروو یا بالا رفتن جریان مصرفی معمولاً نشانه‌ای از:
بارگذاری غیرمجاز
خرابی گیربکس
کاهش روانکاری
کالیبراسیون نامناسب
است.
این حسگرها به‌صورت لحظه‌ای داده را به کنترلر IoT ارسال کرده و از بروز آسیب جدی جلوگیری می‌کنند.
۳. حسگرهای موقعیت و زاویه (Encoders & IMU)
پایش انحراف بازوها در محورهای مختلف، کنترل دقت حرکت و بررسی صحت مسیر حرکت (Path Accuracy) با کمک:
انکودرهای نوری
انکودرهای مغناطیسی
سنسورهای IMU
انجام می‌شود. کوچکترین انحراف نشانه‌ای از استهلاک مفاصل یا مشکل کالیبراسیون است.
۴. واحدهای IoT و ارتباطات صنعتی
گره‌های IoT داده حسگرها را جمع‌آوری و به‌وسیله پروتکل‌هایی مانند:
MQTT (برای ارسال سریع داده‌ها)
OPC-UA (استاندارد صنعتی برای ارتباط با PLC و SCADA)
Modbus TCP
5G Industrial(برای ربات‌های موبایل)
به پلتفرم مدیریتی ارسال می‌کنند.
تحلیل داده و تشخیص وضعیت ربات
در سطح ابری یا لبه (Edge Computing)، الگوریتم‌های تحلیل داده وظایف زیر را انجام می‌دهند:
۱. تحلیل ارتعاش (Spectral Analysis)
الگوریتم تبدیل فوریه (FFT) یا Wavelet اقدام به تحلیل فرکانسی ارتعاش می‌کند و الگوی خرابی را شناسایی می‌کند.
۲. پیش‌بینی خرابی (Predictive Maintenance)
سیستم با یادگیری از عملکرد گذشته، زمان تقریبی خرابی سروو، بلبرینگ یا گیربکس را پیش‌بینی می‌کند.
این کار مانع توقف ناگهانی خط تولید می‌شود.
۳. تشخیص رفتار غیرعادی (Anomaly Detection)
AI با مقایسه رفتار لحظه‌ای ربات با رفتار استاندارد، خطاهایی مثل:
کاهش دقت حرکت
حرکت ناهموار در مسیر
تأخیر در پاسخ سروو
انحراف در End-Effector
را شناسایی کرده و هشدار می‌دهد.
۴. گزارش‌گیری و داشبورد مدیریتی
پلتفرم IoT روند سلامت ربات، نمودار ارتعاش، مصرف انرژی، دما و تعداد سیکل کاری را در قالب یک داشبورد نمایش می‌دهد.
در بسیاری از کارخانه‌های خودروسازی، ربات‌های بازویی MIG/MAG در معرض ارتعاش و بارهای تکراری قرار دارند.
با نصب:
سنسور لرزش روی مفاصل
سنسور دما روی سروو موتور
شمارشگر سیکل کاری بازو
سیستم IoT توانسته:
خرابی مفصل محور ۲ را ۲۰ روز قبل از وقوع تشخیص دهد
۳۵٪ کاهش توقف خط تولید ایجاد کند
مصرف انرژی موتورهای سروو را ۱۵٪ کاهش دهد
این نمونه نشان می‌دهد IoT چگونه عملکرد ربات‌ها را قابل پیش‌بینی و قابل مدیریت می‌کند.
جمع‌بندی
پایش وضعیت ربات‌های صنعتی با IoT، رویکردی ضروری برای حفظ پایداری خطوط تولید است. ترکیب حسگرهای دقیق، شبکه‌های ارتباطی و تحلیل داده باعث:
پیش‌بینی خرابی‌ها
افزایش عمر تجهیزات
کاهش توقفات ناگهانی
بهبود دقت و کیفیت فرآیند
کاهش هزینه‌های نگهداری
می‌شود. در آینده با ترکیب IoT، هوش مصنوعی و رباتیک، کارخانه‌ها به سمت اتوماسیون کاملاً هوشمند حرکت خواهند کرد.
اگر به دنبال پیاده‌سازی این سیستم در پروژه‌های صنعتی خود هستید، همین حالا با شماره های ۰۹۱۲۸۵۷۸۰۴۶ و ۰۹۱۲۰۱۹۱۳۶۸ تماس بگیرید و یا به ایمیل info@iotbiz.ir درخواست خود را ارسال کنید تا مشاوره رایگان دریافت کنید و راهکار مناسب را دریافت کنید.