Der neue Service Condition-Based Maintenance (CBM) von ABB bietet Roboteranwendern die Möglichkeit, auf Basis von Echtzeit-Betriebsdaten einen präventiven Wartungsplan für einzelne Roboter oder Roboterflotten zu erstellen, um die Produktivität zu steigern und Ausfallzeiten zu minimieren.
CBM greift auf Echtzeitdaten während des Roboterbetriebs zurück, um potenzielle Probleme zu identifizieren, die die Leistung beeinträchtigen könnten. Dies umfasst Daten über die Auslastung, Geschwindigkeit, Beschleunigung und Verschleiß des Getriebes. Die Variablen werden mit denen anderer Roboter in der weltweiten ABB-Datenbank abgeglichen, um die Wahrscheinlichkeit und den Zeitrahmen eines möglichen Fehlers oder Ausfalls zu berechnen.
Das CBM-Tool – konzipiert für Kunden mit großen Roboterflotten – empfiehlt anschließend, ob entsprechende Maßnahmen zur Abhilfe, wie eine Reparatur oder der Austausch der betroffenen Teile, erforderlich sind. Durch die Identifizierung, welche Teile wahrscheinlich ausfallen werden und wann, lassen sich die Ersatzteile rechtzeitig beschaffen, ohne eine große Lagerhaltung betreiben zu müssen. So können Anwender ihre Budgets besser planen und sicherstellen, dass Ressourcen verfügbar sind, um die eventuell anfallenden Arbeiten durchführen zu können. Um die vorbeugend zu ergreifenden Maßnahmen schnell abschätzen zu können, erstellt das Tool eine Auswertung zu jedem Roboter. Diese enthält die Seriennummer, eine Übersichtstabelle, die Datenanalyse, individuelle Wartungsempfehlungen und die Anlagenbewertung. Anhand dieser Daten können Anwender einen geeigneten Wartungsplan entwerfen.
„Anwender erkennen schnell, welche Roboter ein erhöhtes Risiko für den Ausfall bestimmter Komponenten aufweisen – z.B., wenn sie im Vergleich zu anderen in einer Produktionslinie übermäßig ausgelastet sind oder wenn schwere Nutzlasten dazu führen, dass der Roboter außerhalb seiner empfohlenen Parameter arbeitet“,betont Antti Matinlauri, Leiter Produktmanagement bei ABB Robotics.
