ربات‌های صنعتی در خطوط مونتاژ خودروسازی نقش کلیدی در جوشکاری، رنگ‌پاشی، مونتاژ قطعات، جابه‌جایی بدنه و کنترل کیفیت دارند. توقف غیرمنتظره یک بازوی رباتیک می‌تواند کل خط تولید را از مدار خارج کرده و باعث تأخیرهای چندساعته یا حتی چندروزه شود. استفاده از اینترنت اشیا (IoT) برای پایش سلامت بازوهای رباتیک رویکردی استراتژیک است که با جمع‌آوری داده‌های لحظه‌ای، تحلیل هوشمند و پیش‌بینی خرابی، قابلیت اطمینان و بهره‌وری خطوط تولید خودرو را افزایش می‌دهد.
اجزای اصلی سیستم پایش ربات‌های خودروسازی مبتنی بر IoT
۱. سنسورهای لرزش و وضعیت مفاصل (Joint Vibration Monitoring)
مفاصل ربات‌های صنعتی معمولاً شامل سرووموتور، گیربکس (Harmonic Drive یا Planetary)، انکودر و یاتاقان هستند.
نصب حسگرهای:
شتاب‌سنج MEMS
سنسورهای ارتعاش صنعتی
سنسورهای ضربه (Impact Sensors)
امکان پایش سلامت مفاصل را فراهم می‌کند. هر تغییر کوچک در دامنه لرزش یا الگوی فرکانس می‌تواند نشانه‌ای از فرسودگی دنده، عدم هم‌ترازی یا نقص بلبرینگ باشد.
۲. سنسورهای دما و جریان الکتریکی موتور
افزایش دمای سرووموتور معمولاً نشان‌دهنده:
افزایش بار
نقص در روانکاری
خرابی یاتاقان
اشکالات الکتریکی داخلی
است.
اندازه‌گیری جریان مصرفی موتور نیز الگوهای بارکاری را مشخص کرده و به‌عنوان یکی از مهم‌ترین داده‌ها برای تشخیص بارگذاری غیرطبیعی استفاده می‌شود.
۳. حسگرهای گشتاور و نیرو (Force/Torque Sensors)
در عملیات حساس مانند:
جوش نقطه‌ای
مونتاژ قطعات پلاستیکی
جابه‌جایی بدنه خودرو
اختلاف کوچک در نیروی اعمال‌شده می‌تواند به خرابی ابزار یا کاهش کیفیت محصول منجر شود. حسگر نیرو امکان مقایسه نیروی واقعی با مقدار مرجع را فراهم می‌کند.
۴. حسگرهای موقعیت و انکودرهای هوشمند
انکودرهای متصل به شبکه IoT میزان انحراف موقعیت (Position Drift) را ثبت کرده و به سیستم هشدار می‌دهند که مفصل ربات از استاندارد حرکتی خود خارج شده است.
پلتفرم IoT و معماری ارتباطی
داده‌های حسگرها توسط گره‌های IoT جمع‌آوری و از طریق پروتکل‌های صنعتی مانند:
MQTT
OPC-UA
Profinet / EtherCAT
REST API
به سرور یا پلتفرم ابری ارسال می‌شوند.
این زیرساخت امکان تحلیل بلادرنگ و ذخیره‌سازی داده را فراهم کرده و ارتباط آن مستقیماً با سیستم SCADA و MES برقرار می‌شود.
تحلیل داده و پیش‌بینی خرابی
۱. تحلیل لرزش مفاصل
الگوریتم‌هایی مانند FFT و Envelope Analysis برای تشخیص:
خرابی دنده‌های گیربکس
ناهماهنگی مفاصل
تغییرات غیرعادی در کشش تسمه‌ها
سایش یاتاقان‌ها
استفاده می‌شوند.
۲. مدل‌های یادگیری ماشین
مدل‌هایی همچون:
Random Forest
LSTM (برای تحلیل سری زمانی)
One-Class SVM (تشخیص ناهنجاری)
می‌توانند سلامت ربات را بر اساس داده‌های تاریخی پیش‌بینی کنند.
۳. پایش کیفیت عملیات (Quality Monitoring)
در ربات‌های جوشکاری، تحلیل داده‌های جریان جوش، فشار انبر و موقعیت بازو باعث می‌شود:
جوش‌های ناقص
جابه‌جایی نقطه جوش
کاهش چسبندگی و کیفیت اتصال
در همان لحظه شناسایی شود.
نمونه کاربردی: ربات جوش نقطه‌ای بدنه خودرو
در یک کارخانه مونتاژ بدنه، روی بازوهای رباتیک جوشکاری:
سنسور لرزش
سنسور جریان موتور
سنسور دمای گیربکس
نصب شد. پس از یک ماه داده‌برداری:
الگوریتم LSTM افزایش لرزش در مفصل J3 را شناسایی کرد.
پیش‌بینی شد که یاتاقان گیربکس طی دو هفته آینده دچار خرابی می‌شود.
تعمیر برنامه‌ریزی‌شده انجام شد و از توقف ۳۶ ساعته خط تولید جلوگیری شد.
این نمونه نشان می‌دهد IoT چگونه قابلیت اتکا و راندمان خط تولید را افزایش می‌دهد.
پایش سلامت بازوهای رباتیک با IoT یک تحول اساسی در صنایع خودروسازی است.
این فناوری با ترکیب حسگرهای دقیق، تحلیل داده، هوش مصنوعی و اتصال پایدار، امکان پیش‌بینی خرابی، کاهش توقفات و افزایش کیفیت عملیات تولید را فراهم می‌کند. نتیجه آن یک خط تولید پایدارتر، هوشمندتر و اقتصادی‌تر است.
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.