[发明专利]机器人的数据传输方法、分析和预测报告方法以及系统

说明书

一种机器人的数据传输方法、分析和预测报告方法以及系统。其中，机器人数据传输方法包括以下步骤：从多机器人生产设备中的多个机器人中的每一个实时地采集数据。然后实时地将从各个机器人的控制器采集的数据传输至第一数据收集设备。在第一数据收集设备中使用多区段排队机制缓存所述数据。所述排队机制被配置有保留策略。随后基于第一数据收集设备的排队机制的保留策略将所述数据传输至第二数据收集设备。第二数据采集设备分析数据并且确定是否需要维护或者优化任何一个机器人。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2014年11月26日提交的美国专利申请第62/084,899号的优先权的权益以及于2015年11月25日提交的美国专利申请第14/951,557号的优先权的权益，通过引用将其阐述的全部内容结合于本文中。

技术领域

本发明涉及用来诊断机器人状态的系统和方法以将多机器人生产设备的故障停机时间减至最小。

背景技术

现代的制造设备通常使用各种机器人使生产过程自动化。机器人以单元的形式布置，其中，数个机器人执行相同的过程。例如，各机器人可都被配置为执行同样的工件上的焊接过程。可替代地，可将各机器人用在线路组装上，其中，各个机器人在生产工序中执行不同的步骤。

尽管机器人可以有效地使效率最大化，但是它们也有缺点。与人类不同，当遇到问题时机器人通常不能够进行交流。例如，基于变化的操作条件在没有警告的一段时间之后，机器人的轴承和译码器可能会失效，诸如行驶距离，温度和负载状态。

在标准运行条件下，可在规定的时间间隔内设定维护周期。然而，当运行条件高于标准时，被规定设定的时间间隔可能会过多，导致部件被过早地替换，并且增大了不必要的维护费用。

可替代地，当运行条件高于标准时，规定设定的时间间隔可能会不够。在这种情况下，机器人可能会在设定的维护周期前遇到意想不到的问题。由于各种原因在大量生产设备的情况下，意想不到的故障是有其成问题的。

首先，生产设备通常试图将存于仓库的备件的数量最小化以减小费用。因此，通常必须安排好替换件。是机器人的情况下，替换件可能具有很长的交付时间，导致机器人持续不能运行的周期时间延长。

另外，通常提前几天或者几周计划生产时间表，其中，期望在设备生产中的各个机器人输出预定的工作量。一个机器人的意想不到的故障停机时间对于整个设备生产有消极的影响，因为不能运行的机器人的下游的制造过程可能会缺乏期望的工件。结果是，生产会落后于预定计划。

因此，在技术中需要存在用于提前确定机器人的必要的维护和优化的系统和方法以用来计划和最小化故障停机时间，延长机器人的机械寿命，并且减小维护费用。

发明内容

与本发明协调和一致，惊喜地发现了用于预先确定机器人的维护和优化的系统和方法。

在第一个实施方式中，机器人数据传输方法包括以下步骤：从多个机器人中的每一个实时地采集数据。然后实时地将从多个机器人采集的数据从各个机器人的控制器传输至第一数据采集设备。在第一数据采集设备中，在第一数据采集设备中使用多区段排队机制缓存所述数据；排队机制被配置有保留策略。基于第一数据采集设备的排队机制的保留策略将所述数据传输至第二数据采集设备。

在另一个实施方式中，机器人分析和预测报告的方法包括如下步骤：在第一数据采集设备中采集数据。将所述数据传输至第二数据采集设备并且在所述第二数据采集设备中存储所述数据，所述第二数据采集设备可以远离所述第一数据采集设备或者位于所述第一数据采集设备上。在所述第二数据采集设备中分析所述数据并且生成报告。其中，所述报告是基于所述数据的分析。在报告中识别关于控制器的参数改变、异常或者故障的判定；并且将报告分发给至少一个接收器。