Wie Remote Monitoring, Programmierung und Predictive Maintenance die industrielle Robotik transformieren

Transformation der industriellen Robotik durch Remote-Technologien

Remote Monitoring, Remote Programmierung und Predictive Maintenance befähigen Hersteller, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Leistung von Roboterzellen zu steigern und die Geschäftskontinuität zu sichern.

Eingebettet in die breitere Landschaft der digitalen Fertigung, Industrie 4.0 und IIoT, verschmelzen diese Technologien digitale Einblicke mit physischen Abläufen und liefern messbare Einsparungen bei Zeit, Kosten und Risiken.

Obwohl das Interesse bereits vor der Pandemie wuchs, beschleunigte die COVID-19-Krise die Einführung. Abstandsregeln, Home-Office-Anordnungen und anhaltende Fachkräftemangel zwangen Werke dazu, zu überdenken, wie sie Roboter warten und den Betrieb aufrechterhalten.

Traditionelle Setups verlassen sich auf Vor-Ort-Personal für Leistungskontrollen und Neuprogrammierung – beides wird herausgefordert, wenn die Mitarbeiterzahlen schwinden. Remote-Lösungen sind darauf ausgelegt, diese Lücken zu schließen.

Der globale Markt für Produktionsmonitoring wird laut Markets & Markets von 4,0 Mrd. USD (2018) auf 6,4 Mrd. USD (2023) steigen, eine CAGR von 9,8 %.

Ungeplante Ausfallzeiten kosten Hersteller jährlich rund 50 Mrd. USD, wobei Geräteausfälle für 42 % dieser Ausfälle verantwortlich sind. Solche Unterbrechungen treiben Wartungs- und Reparaturkosten dramatisch in die Höhe.

Im Folgenden skizzieren wir die Kernvorteile dieser Systeme und beleuchten reale Beispiele von A3-Partnern.

HINWEIS: Obwohl sich diese Diskussion auf Industrieroboter konzentriert, gelten dieselben Prinzipien für andere Maschinen und Geräte.

Remote Monitoring

Remote Monitoring ermöglicht es Ihnen, die Roboterleistung von jedem Tablet, Laptop oder Smartphone aus einzusehen. Sie können Schlüsselkennzahlen (KPIs) wie Betriebszeit, Ausfallzeit und Zykluszeit in Echtzeit und historisch verfolgen.

Diese Datenpunkte leiten Anpassungen an Roboterzellen oder -einstellungen an, was höhere Produktivität, Durchsatz und Qualität fördert und die Geschäftskontinuität verbessert.

Wenn ein Roboter ausfällt, kann Remote Monitoring sofortige Warnungen an das richtige Personal auslösen, was eine schnelle Diagnose ermöglicht und kostspielige Ausfallzeiten minimiert.

Im Jahr 2020 brachte Productive Robotics, Inc. Productive Analytics auf den Markt – eine cloudbasierte Echtzeit-Statusplattform für ihre kollaborativen OB7-Roboter. Das Tool bietet Live-Betriebsstatus und Produktionsverlauf und hilft Nutzern, die Ausgabe zu optimieren, Fehler zu erkennen, Ausfallzeiten zu reduzieren und Roboteraktivitäten von überall zu überwachen.

Remote Programmierung

Remote Programmierung geht über Monitoring hinaus, indem sie Ingenieuren erlaubt, Roboterprogramme zu schreiben, zu bearbeiten und bereitzustellen, ohne vor Ort zu sein. Dies eliminiert Reisekosten und beschleunigt Reaktionen auf Anwendungsänderungen oder Ausfälle.

Von einem einzigen Standort aus kann ein Ingenieur mehrere Roboter überwachen und programmieren, was Abläufe vereinfacht und neue Einnahmequellen für Integratoren eröffnet.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance identifiziert drohende Ausfälle, bevor sie eintreten – im Gegensatz zu reaktiver Wartung, die Probleme erst nach ihrem Auftreten adressiert.

Laut einer Reports & Data-Studie wuchs der Predictive-Maintenance-Markt von 1,90 Mrd. USD (2019) auf erwartete 21,20 Mrd. USD (2027), eine beeindruckende CAGR von 28,9 %.

KUKAs SmartProduction digitalisiert gesamte Zellen und Produktionslinien und schafft ein interoperables Netzwerk, in dem Microservices und Big Data zusammenfließen, um Effizienz, Qualität und Flexibilität zu steigern. Wichtige Zustands- und Leistungsdaten sind über PC, Notebook oder Smartphone zugänglich, was den traditionell mit Wartung verbundenen Zeit- und Kostenaufwand eliminiert.

Eine Deloitte Analytics Institute-Studie ergab, dass fortschrittliche Predictive Analytics die Produktivität um 25 % steigern, die Anlagenverfügbarkeit um bis zu 20 % erhöhen, Ausfälle um 70 % reduzieren und Wartungskosten durchschnittlich um 25 % senken können.

Weiterführende Literatur

• Know before the cable breaks (LAPP USA)
• Getting Started with AI-Based Predictive Maintenance (A3 Archives)