CN109894875B - 支持预测性和预防性维护的***和方法 - Google Patents

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Abstract

披露了用于支持预测性和预防性维护的***和方法的实施例。一个实施例包括制造环境内的制造隔室，其中每个制造隔室包括隔室控制器以及焊接设备、切割设备、和/或增材制造设备。通信网络支持中央控制器与每个制造隔室的隔室控制器之间的数据通信。中央控制器通过通信网络从每个制造隔室的隔室控制器收集隔室数据。隔室数据与每个制造隔室的同一部件类型的操作、性能、和/或维修相关，以形成所述部件类型的聚合隔室数据集。中央控制器还对聚合隔室数据集进行分析，以生成与所述部件类型的未来维护有关的预测模型。

Description

支持预测性和预防性维护的***和方法
相关申请的交叉引用/援引并入
此美国专利申请要求于2017年11月29日提交的美国临时专利申请序列号62/592,072的优先权和权益，所述申请的所有内容通过援引并入本文。
技术领域
本发明的实施例涉及预测性和预防性维护，并且更具体地涉及在制造环境中支持预测性和预防性维护的***和方法。
背景技术
在制造环境中对设备进行维护可能在后勤保障上具有挑战性。取决于制造环境的性质，设备的不同部件可以表现出不同的失效机理并且具有不同的维护需求。试图确定特定制造环境中的特定设备的特定部件应何时维修或更换可能是非常困难的。结果是，经常提出最终使部件过早地进行维修或更换的维护计划，这浪费时间和金钱。类似地，可能提出最终使部件过晚地进行维修或更换的维护计划，从而导致部件的意外失效和制造环境内设备的漫长停机时间。
发明内容
本发明的实施例包括与制造环境中的预测性和预防性维护有关的***和方法。
一个实施例包括一种支持预测性和预防性维护的***。所述***包括制造环境内的多个制造隔室。根据一个实施例，所述多个制造隔室是机器人制造隔室。所述多个制造隔室中的每个制造隔室包括隔室控制器以及焊接设备、切割设备、或增材制造设备中的至少一者。所述***还包括中央控制器和通信网络，所述通信网络操作性地连接至所述中央控制器和所述多个制造隔室。所述通信网络被配置成支持所述中央控制器与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器之间的数据通信。所述中央控制器被配置成经由所述通信网络从所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器收集隔室数据。所述隔室数据与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的同一部件类型的操作、性能、和/或维修中的至少一者相关，以形成所述部件类型的聚合隔室数据集。所述中央控制器还被配置成对聚合隔室数据集进行分析，以生成与所述部件类型的未来维护有关的预测模型。所述预测模型包括预测算法、预测方程、或预测趋势数据中的至少一者。在一个实施例中，所述中央控制器被配置成经由所述通信网络将所述预测模型相应地传送至所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器。所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器被配置成相应地执行所述预测模型，以确定所述部件类型的部件应何时进行维修或更换。在一个实施例中，所述中央控制器被配置成执行所述预测模型以确定应何时为所述多个制造隔室中的每一个制造隔室相应地维修或更换所述部件类型的部件，并且通过所述通信网络相应地对所述多个制造隔室中的每一个制造隔室报告所述部件应何时进行维修或更换。所述部件类型的部件与所述焊接设备、所述切割设备、或所述增材制造设备相关联，并且可以包括例如接触尖端、气体喷嘴、焊丝导管、焊丝衬套、电力缆线、焊丝驱动辊、工具固定装置或夹具、空气过滤器、或机器人关节中的一者。所述多个制造隔室可以是机器人制造隔室或半自动制造隔室。根据一个实施例，所述***包括相应地与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室中的所述部件类型的部件相关联的至少一个传感器。所述传感器被配置成感测与所述部件的操作、性能、或维修相关联的至少一个参数，并且将所述参数作为隔室数据直接或间接地报告给相应隔室控制器。在一个实施例中，所述中央控制器被配置成经由所述通信网络向与至少一名维护人员相关联的至少一个移动通信装置发送指示所述部件类型的部件应何时进行维修或更换的消息。根据一个实施例，所述通信网络被配置成便于所述中央控制器与所述多个制造隔室的每个隔室控制器之间的无线通信。
一个实施例包括一种允许延迟维护的***。所述***包括制造环境内的多个制造隔室，其中所述多个制造隔室中的每个制造隔室包括隔室控制器和焊接设备。所述***还包括中央控制器和通信网络，所述通信网络操作性地连接至所述中央控制器和所述多个制造隔室。所述通信网络被配置成支持所述中央控制器与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器之间的数据通信。所述中央控制器被配置成经由所述通信网络从所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器收集焊接数据。所述焊接数据与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室中所述焊接设备在正在制造的同一类型的零件上产生的焊接序列有关，以形成所述多个制造隔室的聚合焊接数据集。所述中央控制器还被配置成对所述聚合焊接数据集进行分析，以标识所述焊接序列中由于所述焊接设备的至少一个部件劣化而正在经历劣化的至少一道焊接。根据一个实施例，所述中央控制器被配置成：生成与产生所述焊接序列中的至少一道焊接相关联的更新后的焊接参数集，以应对所述劣化；以及经由所述通信网络将所述更新后的焊接参数集传送至所述多个制造隔室的至少一个制造隔室的隔室控制器。所述多个制造隔室中的至少一个制造隔室的隔室控制器被配置成命令所述焊接设备使用所述更新后的焊接参数集来应对所述劣化，从而使得不得不对所述焊接设备进行维护有所延迟。所述更新后的焊接参数集可以包括例如焊接电压、焊接电流、焊弧行进速度、焊丝给送速度、焊丝电极外伸距离、以及焊接波形中的至少一者。根据一个实施例，所述***还包括相应地与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室中的所述焊接序列中的至少一道焊接相关联的至少一个传感器。所述传感器被配置成感测与产生至少一道焊接相关联的至少一个质量参数并且将至少一个质量参数作为所述焊接数据直接或间接地报告给相应隔室控制器。例如，所述传感器可以包括例如可见光谱传感器、射线摄影传感器、激光传感器、电磁传感器、红外传感器、温度传感器、光谱仪传感器、或超声波传感器中的至少一者。所述质量参数可以与例如所述零件上的焊接位置、焊道尺寸、焊道形状、焊接熔深、焊接熔合、焊接孔隙、焊接开裂、焊接夹杂、焊接不连续性、焊弧等离子体类型、或焊弧等离子体温度中的至少一者有关。所述焊接设备的部件可以包括例如接触尖端、气体喷嘴、焊丝导管、焊丝衬套、电力缆线、焊丝驱动辊、工具固定装置、工具夹具、空气过滤器、或机器人关节中的至少一者。在一个实施例中，所述中央控制器被配置成经由所述通信网络将所述焊接序列中正在经历劣化的至少一道焊接的标识传送至所述多个制造隔离室中的至少一个制造隔室的隔室控制器。此外，所述多个制造隔室中的制造隔室的隔室控制器被配置成响应于所述标识而命令所述制造隔室的焊接设备的机器人指向劣化焊接。替代性地或另外，所述多个制造隔室中的至少一个制造隔室的隔室控制器被配置成响应于所述标识而命令将正在制造的所述零件上的劣化焊接的位置在所述制造隔室的显示装置上以图形方式显示给所述制造隔室的操作员。
根据以下对示例性实施例的详细描述、根据权利要求书并且根据附图，总体发明概念的许多方面将变得显而易见。
附图说明
合并到本说明书中并成为本说明书一部分的附图示出了本公开内容的不同实施例。应理解的是，附图中展示的元件边界(例如，框、框组或者其他形状)表示边界的一个实施例。在一些实施例中，一个元件可以被设计成多个元件或者多个元件可以被设计成一个元件。在一些实施例中，作为一个元件的内部部件而示出的另一个元件可以被实现为外部部件，反之亦然。此外，元件可以不是按比例绘制的。
图1展示了制造环境内用于制造零件的制造隔室的一个实施例；
图2展示了支持预测性和预防性维护的***的一个实施例，所述***具有制造环境内的多个制造隔室，所述多个制造隔室经由通信网络与中央控制器进行有线通信；
图3展示了支持预测性和预防性维护的***的一个实施例，所述***具有制造环境内的多个制造隔室，所述多个制造隔室经由通信网络与中央控制器进行无线通信；
图4展示了将预测模型传送至制造隔室的中央控制器的一个实施例；
图5展示了将维护计划传送至制造隔室的中央控制器的一个实施例；
图6A、图6B和图6C展示了三种类型的预测模型的实施例；
图7展示了制造环境的制造隔室内的设备的部件的示例性实施例；
图8展示了与制造环境的制造隔室内的设备的部件相关联的传感器的示例性实施例；
图9展示了用于支持制造环境内的预测性和预防性维护的方法的一个实施例的流程图；
图10展示了允许在制造环境内延迟维护的方法的一个实施例的流程图；
图11展示了与为在制造环境的制造隔室内制造零件而执行的焊接序列中的焊接相关联的传感器的示例性实施例；并且
图12展示了控制器(例如，在本文描述的***中使用的中央控制器或隔室控制器)的示例性实施例。
具体实施方式
披露了用于支持预测性和预防性维护的***和方法的实施例。例如，可以跨所有制造隔室(整个工厂/安装基地)观察趋势，并且可以将趋势数据推送回到单独制造隔室，从而提供了具有从其进行学习的较大群组机器的机器学习的基础(这不同于仅一台机器的设定限制)。这样的较大数据集可以提供更可预测的学习结果。
一个实施例包括制造环境内的制造隔室，其中每个制造隔室包括隔室控制器以及焊接设备、切割设备、和/或增材制造设备中的一者或多者。通信网络支持中央控制器与每个制造隔室的隔室控制器之间的数据通信。中央控制器通过通信网络从每个制造隔室的隔室控制器收集隔室数据。隔室数据与每个制造隔室的同一部件类型的操作、性能、和/或维修相关，以形成所述部件类型的聚合隔室数据集。中央控制器还对聚合隔室数据集进行分析，以生成与所述部件类型的部件的未来维护有关的预测模型。如本文所使用的术语“维护”是指部件的维修和/或更换。
本文中的实例和附图仅仅是说明性的而不意味着限制本发明，本发明通过权利要求书的范围和精神来衡量。现在参照附图，其中，示出的内容仅是出于展示本主题发明的示例性实施例的目的，而不是出于限制本主题发明的示例性实施例的目的，图1展示了制造隔室10的一个实施例，该制造隔室配置有用于在制造环境内通过焊接来制造金属零件的焊接设备。本文关于配置有焊接设备对制造隔室10进行详细讨论。然而，在其他实施例中，制造隔室可以配置有例如用于切割金属的切割设备、或者用于增材制造金属零件的增材制造设备。设想到的是，制造隔室可以用于通过诸如熔化极气体保护焊(GMAW)、药芯焊丝电弧焊(FCAW)、或钨极气体保护焊(GTAW)的工艺来焊接或增材制造零件。还可设想到的是，制造隔室可以用于通过等离子切割工艺来切割金属零件。根据其他实施例，用于焊接、切割、或增材制造的其他工艺也是可能的。
例如，如众所周知的，增材制造是一种将材料(例如分层地)熔敷到基质/基材或零件上以便创造所期望的制造产品的工艺。根据一个实施例，将待增材制造的三维(3D)零件的多个层的图案表示并存储为数字数据。例如，数字数据可以来自CAD模型或来自扫描零件。
增材制造设备的实施例可以包括例如基于激光的子***、基于等离子的子***、基于焊弧的子***、基于电子束的子***、或基于电阻的子***中的至少一者，以便例如通过熔化金属焊丝来熔敷金属材料。此外，增材制造设备的一些实施例可以包括例如焊丝递送或给送***，以递送/给送可消耗金属焊丝，以便在基质上增材制造3D零件。而且，增材制造设备的一些实施例可以包括例如运动控制元件(例如，机器人)或其他类型的控制元件(例如，光学控制元件)以使激光束、等离子束、电弧、电子束或可消耗金属焊丝相对于基质或基材上正在增材制造的3D零件移动。
参照图1，制造隔室10是焊接制造隔室，并且总体上包括框架12、布置在框架内的机器人14、以及同样相应地布置在框架内的第一焊接台16和第二焊接台18。制造隔室10可用于焊接工件(零件)22和24。在图1所描绘的实施例中，框架12包括多个侧壁和门以包围机器人14以及焊接台16和18。虽然示出了平面视图中大致矩形的构型，但是框架12和隔室10可以采取多种构型。
前通道门26安装至框架12以便通到该框架内部。前通道门26可以采用双折构型，其中门包括两个铰链组：将门26附接到框架12的第一铰链组和将门的一个面板附接到另一个板的第二铰链组。然而，前通道门26可以采用其他构型，例如滑动门或摆动门。类似地，后通道门28也安装至框架12。所描绘的实施例中的后通道门28也采用双折构型；然而，后通道门可以采用其他构型，如参照前通道门26所讨论的构型。在任一门上(仅描绘在前门26上)可以提供多个窗口32。例如，这些窗口可以包括有色安全屏(tinted safety screen)。
在框架12上与前门26相邻地提供了控制面板40。控制面板40上所提供的控制旋钮和/或开关与同样安装在框架12上的控件包壳42中容纳的控件进行通信。可以按与用于已知制造隔室的控件相类似的方式使用控制面板40上的控件来控制在制造隔室10中执行的操作。
在一个实施例中，机器人14安装在一个基座上，该基座安装在支撑件上。在所描绘的实施例中机器人14是相对于焊接台16和18居中的并且包括多条移动轴线。如果希望的话，基座可以类似于转动架而相对于支撑件进行旋转。相应地，有些驱动机构(例如，电机和传动装置(未示出))可以被容纳在基座中和/或支撑件中以用于使机器人14旋转。
在一个实施例中，焊枪60附接至机器人14的臂的远端。焊枪60可以是类似于本领域已知的焊枪。柔性导管或管道62附接至焊枪60。可以储存在容器66中的可消耗的焊接电极焊丝64穿过导管62被递送至焊枪60。焊丝给送器68附接至框架12，以利于将可消耗焊丝64递送至焊枪60。虽然机器人14被示出为安装至框架12的基部或下部部分，但是如果希望的话，机器人14可以安装至框架的上部结构并且向下悬垂到制造隔室10中。在一个实施例中，为了进行焊接操作的电源72安装并搁置在平台74上，该平台连接至框架12并且可以是该框架的一部分。
在图1的实施例中，传感器61安装在机器人14的臂上、靠近机器人14的关节。例如，根据一个实施例，传感器61是被配置成感测机器人14的关节(部件)处的振动的振动传感器。在其他实施例中，传感器61可以是安装在制造隔室10内其他地方的不同类型的传感器。例如，传感器61可以是用于感测部件磨损的相机、用于感测经过部件的空气流或气体流的流量传感器、允许操作员输入在部件上执行维护/更换的时间的用户接口、保持对部件的操作次数进行跟踪的计数器(次数传感器)、用于感测由部件产生的声音的声音传感器、或用于感测部件(例如，电力缆线；)的电流和电压的电流传感器或电压传感器(可以使用所感测到的电流和电压来例如计算电力缆线的电阻和/或电感)。根据其他实施例，可以在整个制造隔室中采用多个传感器来感测与部件相关联的参数。根据各种实施例，这种感测可以在焊接期间和/或在焊接之后实现。根据一些实施例，可以采用传感器融合技术或数据融合技术来组合来自两个或更多个传感器的数据，以生成与部件相关联的隔室数据。
此外，在一个实施例中，为操作员提供反馈机构(例如，用户接口)以容易地提供可更换部件的状况，从而提供了用于收集关于部件状态的操作员输入的方法。所述***被配置成从安装基地上获取操作员输入(作为隔室数据)、并且使用例如机器学习来训练模型以预测何时需要更换或维修部件。
在图1中，另一传感器63安装在工件22附近，以观察在工件22上产生的焊接的质量参数。根据一个实施例，传感器63被配置成观察在工件22上产生的焊接。例如，传感器63可以是可见光谱传感器(例如，相机)、射线摄影传感器、激光传感器、电磁传感器、红外传感器、温度传感器、光谱仪传感器、或超声波传感器。质量参数可以与例如工件/零件22上的焊接位置、焊道尺寸、焊接熔深、焊接熔合、焊接孔隙、焊接开裂、焊接夹杂、焊接不连续性、焊弧等离子体类型、或焊弧等离子体温度有关。根据各种实施例，这种感测可以在焊接期间和/或在焊接之后实现。根据一些实施例，可以采用传感器融合技术或数据融合技术来组合来自两个或更多个传感器的数据，以生成与焊接相关联的焊接数据。
隔室控制器76与制造隔室10(包括机器人14)的焊接设备的不同部分进行通信并控制所述部分，并且搁置并安装在平台74上。例如，根据一个实施例，隔室控制器76可以与控件包壳42和电源72进行通信。隔室控制器76还被配置成与外部中央控制器进行通信，如本文稍后所讨论的那样。在替代性实施例中，机器人14不是制造隔室10的一部分。代替地，制造隔室是将焊丝给送至由人类使用者握持和操作的焊枪以在工件/零件上产生焊接的半自动制造隔室。在一个实施例中，隔室控制器和例如焊接电源控制器可以彼此进行通信(交换可用于预测何时需要维护的数据)。结果是，可以在更广泛的机器群组上提供机器学习。隔室控制器可以从制造隔室的许多不同装置(机器人、电源、工具、传感器等)收集数据并且实现维修的捆绑。
图2展示了***200的一个实施例，所述***支持预测性和预防性维护并且具有制造环境内的多个制造隔室210，所述多个制造隔室经由通信网络230与中央控制器220进行通信。例如，每个制造隔室210可以类似于图1的制造隔室10，支持焊接设备并且具有隔室控制器(例如，类似于图1的隔室控制器76)。在其他实施例中，制造隔室210可以被配置成支持切割设备或增材制造设备。在图2的实施例中，制造隔室210与中央控制器220之间经由通信网络230的通信是通过有线通信(例如，铜丝或光纤)实现的。在一个实施例中，制造隔室210是机器人制造隔室。在另一实施例中，制造隔室210是将可消耗焊丝给送至由人类使用者握持和操作的焊枪以在工件/零件上产生焊接的半自动制造隔室。
类似地，图3展示了***300的一个实施例，所述***支持预测性和预防性维护并且具有制造环境内的多个制造隔室310，所述多个制造隔室经由无线通信网络330与中央控制器320进行无线通信。***300还包括移动装置340(例如，维护人员或管理者的智能电话)，所述移动装置被配置成经由无线通信网络330与中央控制器320进行无线通信，例如以经由无线通信网络330接收指示何时应对部件进行维修或更换的消息。具有有线通信和无线通信的组合的***的实施例也是可能的。在一个实施例中，制造隔室310是机器人制造隔室。在另一实施例中，制造隔室310是将可消耗焊丝给送至由人类使用者握持和操作的焊枪以在工件/零件上产生焊接的半自动制造隔室。
再次参照图2和图3，根据一个实施例，每个制造隔室210(或310)包括隔室控制器(例如，类似于图1的隔室控制器76)。每个隔室控制器和中央控制器220(或320)可以与图12的控制器1200(本文稍后进行讨论)共享一个或多个特征。根据各种实施例，通信网络230(或330)可以被配置为例如局域网、广域网、互联网、或其某种组合，并且可以包括例如服务器计算机、网络存储装置、无线路由器、调制解调器、或其某种组合。每个制造隔室210(或310)的隔室控制器被配置成经由通信网络230(或330)与中央控制器220(或320)进行通信。
在简单(最小)的实施例中，通信网络230可以被配置为例如连接在中央控制器220处的数字通信电路与制造隔室210处的数字通信电路之间的数字通信缆线(例如，铜或光纤)。数字通信电路被配置成通过数字通信缆线在中央控制器220与制造隔室210之间发送和接收数字数据。而且，在简单(最小)的实施例中，无线通信网络330可以被配置为例如连接至中央控制器320处的无线数字通信电路和制造隔室310处的无线数字通信电路的射频天线。无线数字通信电路被配置成经由天线在中央控制器320与制造隔室310之间发射和接收用数字数据编码的射频信号。
因此，根据各种实施例，通信网络230(和330)可以具有远离中央控制器220(和320)和制造隔室210(和310)定位的、和/或定位在中央控制器220(和320)和制造隔室210(和310)处的元件。
制造隔室的隔室控制器(例如，图1的隔室控制器76)充当用于制造隔室的通信集线器，并且可以收集所有隔室数据并将维护项目捆绑到例如针对所述制造隔室的批量维修中。整个***还可以发送电子邮件或文本进行维护以及发送关于需要维护的内容的提示，因此维护人员可以携带正确的材料来维修制造隔室的部件。在一个实施例中，通过说出例如“隔室919需要在3天内更换这些部件”的提示，可以订购和递送材料。
中央控制器220(或320)随着时间的推移从整个制造环境的制造隔室210(或310)收集隔室数据，其中隔室数据与制造隔室210(或310)的部件的操作、性能、和/或维修有关。对于针对其收集隔室数据的每个部件类型(例如，气体喷嘴)而言，生成该部件类型的聚合隔室数据集。中央控制器220(或230)对聚合隔室数据集进行分析(例如，训练)、并且生成与所述部件类型的未来维护有关的预测模型(PM)。根据一个实施例，由中央控制器生成的预测模型是存储在存储器中并且能够由处理器执行的计算机可执行指令和/或数据集的形式。预测模型可以由中央控制器随时间推移、例如当收集到额外的隔室数据时进行更新。可以随时间推移更新聚合隔室数据集，以丢弃某些隔室数据(例如，丢弃较旧的隔室数据)、添加某些隔室数据(例如，添加较新的隔室数据)、或者对某些隔室数据进行加权(例如，使较新的隔室数据比较旧的隔室数据的权重更高)。再次，基于聚合隔室数据集来生成预测模型，该聚合隔室数据是根据从整个制造环境的多个制造隔室收集到的隔室数据而形成的。
图4展示了中央控制器220的一个实施例，该中央控制器将部件类型(例如，接触尖端)的预测模型400传送至制造隔室210。根据一个实施例，制造隔板的隔室控制器室被配置成将输入数据(对于该制造隔室210的该部件类型的部件是唯一的)馈送到预测模型400中并且执行预测模型400，以确定该制造隔室210的该部件(例如，气体喷嘴)何时将进行维修或更换。中央控制器220可以类似地将预测模型400传送至制造环境内的每个制造隔室，使得每个制造隔室的每个隔室控制器可以以类似的方式执行预测模型400。中央控制器可以为制造隔室内的各个不同部件类型生成不同的预测模型。
替代性地，图5展示了将维护计划(MS)500传送至制造隔室210的中央控制器220的一个实施例。隔室控制器室220被配置成将输入数据(对于该制造隔室210的该部件类型的部件是唯一的)馈送到预测模型400中并且执行预测模型400，以确定该制造隔室210的该部件(例如，气体喷嘴)何时将进行维修或更换并且生成对应的维护计划500。如图5所示，维护计划500被报告给该制造隔室210的隔室控制器，使得隔室控制器知道何时为该制造隔室210维修或更换该部件类型。控制器220可以类似地生成不同的维护计划并将其传送至制造环境内的每个制造隔室，使得每个制造隔室的每个隔室控制器知道何时为该制造隔室210维修或更换该部件类型。中央控制器可以为制造隔室内的各个不同部件类型生成不同的预测模型和不同的维护计划。
图6A、图6B和图6C展示了三种类型的预测模型的实施例。第一类预测模型610是算法。第二类预测模型620是方程。第三类预测模型630是由例如趋势数据表示的趋势(在图6C中表示为图表)。根据其他实施例，其他类型的预测模型也是可能的。根据一个实施例，中央控制器220(或320)配置有机器学习技术并且使用机器学习技术来分析所收集的隔室数据并生成预测模型。
根据各种实施例，中央控制器220(或320)所采用的机器学习可以包括例如监督学习方法、无监督学习方法、或强化学习方法来训练或生成预测模型。学习方法可以包括以下各项中的一项或多项：线性回归技术、逻辑回归技术、决策树技术、K-最近邻技术、K-均值技术、进化算法技术(例如，遗传算法技术)、梯度增强(Gradient Boosting)技术、或AdaBoost技术。根据其他实施例，其他学习方法也是可能的。根据各种实施例，中央控制器220(或320)可以采用支持向量机、张量处理单元、图形处理单元、人造神经网络、贝叶斯网络、或学习分类器***，例如以支持所述学习方法中的一种或多种学习方法。
在此应指出的是，本文并未披露或要求保护具体的预测模型。中央控制器220(或320)所生成的任何预测模型的细节将取决于所收集的具体隔室数据和对所收集的具体隔室数据执行的具体分析类型(例如，所采用的具体机器学习类型)。因此，既不意图也不需要在此披露具体的预测模型。本领域技术人员将认识到，在不同制造环境中实施的本发明的不同实施例将生成不同的预测模型，并且可以基于新的隔室数据和/或制造环境内的其他变化状况来随时间推移而更新和改变预测模型。
图7展示了制造环境的制造隔室内的设备的部件的示例性实施例。图7中所示的部件包括接触尖端710、气体喷嘴720、焊丝导管730、焊丝衬套740、电力缆线750、焊丝驱动辊组件760、工具固定装置或夹具770、空气过滤器780、以及机器人关节790。一些类型的部件比某些其他类型的部件更频繁地进行维修和/或更换。其他类型的部件也是可能的。本领域技术人员将认识到可以如何在制造隔室内的焊接设备、切割设备或增材制造设备中使用这样的部件。
图8展示了与制造环境的制造隔室内的设备的部件相关联的传感器(例如，图1的传感器61)的示例性实施例。图8中所示的传感器与制造隔室中的部件(例如，图7的部件)相关联。这些传感器被配置成感测与部件的操作、性能、或维修相关联的参数，并且直接或间接地(例如，经由焊接电源的控制器而间接地)将这些参数作为隔室数据报告给相应制造隔室的相应隔室控制器。来自每个制造隔室的隔室数据被传送至中央控制器(例如，中央控制器220或320)，以按照部件类型聚集隔室数据、并且按照部件类型生成预测模型。根据各种实施例，这种感测可以在焊接期间和/或在焊接之后实现。根据一些实施例，可以采用传感器融合技术或数据融合技术来组合来自两个或更多个传感器的数据，以生成与部件相关联的隔室数据。
如图8所示，传感器可以是可见光谱传感器或红外光谱传感器(例如，相机810)，用于感测部件(例如，接触尖端710)的磨损。传感器可以是流量传感器820，用于感测穿过部件(例如，气体喷嘴720)或在该部件上的空气流或气体流。传感器可以是用户接口830，允许操作员输入例如操作信息和/或维护信息(例如，执行维修或更换部件(例如，空气过滤器780)的时间)。传感器可以是计数器(次数传感器)840，用于保持对部件(例如，机器人关节790)的操作次数进行跟踪。传感器可以是声音传感器(例如，麦克风)850，用于感测由部件(例如，焊丝驱动辊组件760)产生的声音。传感器可以是振动传感器860，用于感测由部件(例如，工具固定装置或夹具770)经历或产生的振动的幅值和/或频率。传感器可以是电流传感器870，用于感测穿过部件(例如，电力缆线750)或由该部件产生的电流。传感器可以是电压传感器880，用于感测部件(例如，电力缆线750)处的或由该部件产生的电压。例如，根据一个实施例，所感测到的电流和电压可以用于计算电力缆线(部件)的电阻和/或电感。根据其他实施例，用于感测与部件的操作、性能、或维修相关联的其他类型的参数的其他类型的传感器也是可能的。例如，还可以捕获生成指示部件的失效或降级百分比的参数的传感器并将其报告为隔室数据。
作为实例，可以共同使用从所述多个制造隔室收集到的作为隔室数据的混杂变量(如焊丝类型和尺寸、焊丝包装类型、平均焊丝给送速度、以及所使用的衬套类型)来预测衬套磨损并确定对应的维护计划，以便在发生失效之前更换衬套。而且，随着时间推移的按照机器人程序焊接编号的焊炬焊丝给送器电机转矩和不同焊接处的焊炬扭转影响焊丝给送器电机转矩。通过监测这样的变量和参数，可以警告操作员在所预测的时间改变衬套。
作为另一实例，接触尖端磨损受诸如焊接操作的类型、焊接位置、焊丝的类型和尺寸、平均电流强度、焊丝给送速度、起弧次数、以及焊接操作的持续时间(接触尖端的总体温度)的变量的影响。使用这些相互关联的变量作为隔室数据，可以基于具体的用例为接触寿命和更换计划创建预测模型。然后可以组织接触尖端更换，以最大限度地减少浪费(过早更换)并最大限度地提高生产率(避免因更换太晚而导致失效)。根据一个实施例，可以按照机器人程序焊接编号(在不同焊接处使用的不同焊接数据)跟踪这样的变量。
作为另外的实例，当气体喷嘴载有飞溅物时，气体流将改变，这改变了焊弧特性(焊弧的劣化)。飞溅积聚受焊接操作类型、焊接位置、焊丝类型和尺寸、保护气体、焊丝给送速度、起弧次数、以及焊接操作的持续时间的影响。可以使用这些参数创建预测更换计划，这有助于通过在气体流限制导致焊接缺陷之前更换气体喷嘴来避免焊接缺陷。例如，根据一个实施例，可以按照机器人程序焊接编号跟踪这样的变量，以考虑到焊炬扭转的影响。
作为又一实例，关于脏空气过滤器，操作数据可以提供关于可与环境中的微粒量相关联的总生产水平的信息。环境中的颗粒量可以用于确定所需过滤器更换之间的时间段。例如，这可以是用于电源的过滤器，或者这可以是用于烟雾控制***的过滤器。
图9展示了用于支持制造环境内的预测性和预防性维护的方法900的一个实施例的流程图。方法900包括在框910处从制造环境内的多个制造隔室收集隔室数据(例如，在中央控制器内收集隔室数据)。隔室数据与每个制造隔室的同一类型部件的操作、性能、和/或维修中的至少一者相关，并且形成部件类型(例如，焊丝驱动辊)的聚合隔室数据集。在框920处，(例如，由应用机器学习技术的中央控制器)分析所述聚合隔室数据集，以生成与所述部件类型的未来维护有关的预测模型。
在框930处，将预测模型(例如，从中央控制器)传送至所述多个制造隔室中的每一个制造隔室。在框940处，在每个制造隔室中(例如，由隔室控制器)执行预测模型，以确定每个相应制造隔室内的该部件类型的部件应何时进行维修或更换。
作为框930和940的替代方案，在框950处，(例如，由中央控制器)执行预测模型，以确定每个相应制造隔室内的该部件类型的部件应何时进行维修或更换。也就是说，(例如，由中央控制器)多次执行预测模块，每个制造隔室执行一次。在框960处，向每个制造隔室发送指示制造隔室的所述部件类型的相应部件应何时进行维修或更换的报告(例如，以每个制造隔室的维护计划的形式)。
因此，取决于***配置，预测模型可以由每个制造隔室(例如，由每个制造隔室的隔室控制器)执行，或者预测模型可以在制造隔室外部(例如，由***的中央控制器)执行。
根据一个实施例，可以在制造隔室上提供反馈机构，以提供反馈数据作为隔室数据，以帮助教导预测模型。可以基于特定部件所遭受的损坏量来提供反馈数据(例如，好、坏、或丑、或滑动刻度)。例如，被配置成提供关于特定部件有多坏的0-5刻度的制造隔室可以用于训练***，以预测何时需要对整个安装基地的该类型的部件进行维护。此外，反馈机构还可以包括收集关于与预测模型不直接相关的异常事件(例如，损坏接触尖端并需要更换的操作员错误；更换该接触尖端和与之相关的数据在创建用于确定接触尖端寿命的预测模型中未使用)的数据的能力。
图10展示了允许在制造环境内延迟维护的方法1000的一个实施例的流程图。方法1000包括在框1010处从整个制造环境的多个制造隔室中的每一个制造隔室收集焊接数据，以形成所述多个制造隔室的聚合焊接数据集(例如，在中央控制器内收集焊接数据)。焊接数据与由制造隔室的焊接设备在每个制造隔室中正在制造的同一类型的零件上产生的焊接序列有关。例如，焊接数据可以包括由传感器捕获的数据，所述数据与工件/零件上的焊接位置、焊道尺寸、焊接熔深、焊接熔合、焊接孔隙、焊接开裂、焊接夹杂、焊接不连续性、焊弧等离子体类型、或焊弧等离子体温度有关。根据其他实施例，其他类型的焊接数据也是可能的。
在框1020处，分析所述聚合焊接数据集以标识所述焊接序列中例如由于焊接设备的(多个)劣化部件(即，由于(多个)部件需要维护)而正在经历退化的任何(多道)焊接。例如，根据一个实施例，中央控制器(例如，中央控制器220或320)将模型(例如，先前通过机器学习技术生成的模型)应用于聚合焊接数据集以标识所述焊接序列中正在经历退化的任何(多道)焊接。根据其他实施例，其他类型的分析也是可能的。焊接设备的劣化部件可以包括例如接触尖端、气体喷嘴、焊丝导管、焊丝衬套、电力缆线、焊丝驱动辊、工具固定装置、工具夹具、空气过滤器、或机器人关节。根据其他实施例，其他类型的劣化部件也是可能的。
在许多情况下，因为正在收集和分析来自全部所述多个制造隔室的焊接数据，可以假设焊接的劣化是由于部件劣化并且因此需要维护(而不是由于例如不良过程)。例如，如果在大多数制造隔室上焊接具有良好的质量，但是在一个或几个制造隔室上的质量劣化，则可以假设该过程(其与跨所述多个制造隔室在同一类型的零件上使用的过程相同)不是焊接劣化的原因。然而，如果跨所有(或几乎所有)制造隔室看到(多道)焊接的劣化，则这可能表明该过程可能确实是坏的(或者可能已经以某种方式变坏)。
在框1030处，(例如，由中央控制器220或320)生成更新后的焊接参数集，所述更新后的焊接参数集与产生被确定为劣化的所标识的(多道)焊接相关联。更新后的焊接参数的目的是应对所标识的(多道)焊接的劣化。根据一个实施例，中央控制器被配置成基于(多道)焊接的劣化性质(例如，工件/零件上的不正确焊接位置、不可接受的焊道尺寸、焊接熔深不足，焊接熔合不充分、焊接孔隙、焊接开裂、焊接夹杂、焊接不连续、不希望的焊弧等离子体类型、或低的焊弧等离子体温度)来生成更新后的焊接参数集。例如，更新后的焊接参数集可以包括焊接电压、焊接电流、焊弧行进速度、焊丝给送速度、焊丝电极外伸距离、以及焊接波形中的至少一者。根据其他实施例，其他焊接参数也是可能的。
在框1040处，将更新后的焊接参数集传送至(多个)适当的制造隔室(例如，通过通信网络230或330从中央控制器220或320传送至(多个)适当的制造隔室210或310的(多个)隔室控制器)。接收更新后的焊接参数集的(多个)制造隔室的焊接设备(例如，通过(多个)适当的制造隔室的隔室控制器)被命令，以使用更新后的焊接参数集来应对已标识的(多道)焊接的劣化。这导致能够使得不得不对焊接设备的一个或多个部件进行维护有所延迟，假设更新后的焊接参数集消除了(多道)焊接的劣化。
在框1050处，将(多道)劣化焊接的标识传送至(多个)适当的制造隔室。例如，(多道)劣化焊接的标识由中央控制器220或320通过通信网络230或330传送至(多个)适当的制造隔室210或310的(多个)隔室控制器。根据一个实施例，所述多个制造隔室是机器人制造隔室。根据另一实施例，所述多个制造隔室是将焊丝给送至由人类使用者握持和操作的焊枪以在工件/零件上产生焊接的半自动制造隔室。
在框1060处，命令(例如，由(多个)制造隔室的(多个)隔室控制器命令)(多个)制造隔室的机器人指向(多道)劣化焊接。替代性地或另外，命令(多道)劣化焊接的位置以图形方式显示给操作员。例如，(多个)制造隔室的(多个)隔室控制器被配置成命令(多道)劣化焊接的位置以图形方式显示在(多个)制造隔室的显示装置上。而且，根据一个实施例，制造隔室的焊接定序器操作可以恢复到与劣化焊接相对应的焊接定序步骤、并且向操作员显示与该步骤相关联的工作指令。
图11展示了与焊接序列中的用于在制造环境的制造隔室内制造零件所执行的焊接相关联的传感器(例如，图1的传感器63)的示例性实施例。图8中的类型的传感器被配置成感测与产生焊接序列中的焊接相关联的质量参数(即，传感器被配置成观察在零件上产生的焊接)并且直接或间接地将质量参数作为焊接数据报告给相应制造隔室的相应隔室控制器。质量参数可以指示劣化焊接的性质(例如，焊接熔深不良)。
例如，用于感测焊接的质量参数的传感器可以是可见光谱传感器(例如，相机)1110、射线摄影传感器1120、激光传感器1130、电磁传感器1140、红外传感器1150、温度传感器1160、光谱仪传感器1170、或超声波传感器1180。根据其他实施例，其他类型的传感器也是可能的。质量参数可以与例如工件/零件上的焊接位置、焊道尺寸、焊接熔深、焊接熔合、焊接孔隙、焊接开裂、焊接夹杂、焊接不连续性、焊弧等离子体类型、或焊弧等离子体温度有关。根据其他实施例，其他质量参数也是可能的。根据各种实施例，这种感测可以在焊接期间和/或在焊接之后实现。根据一些实施例，可以采用传感器融合技术或数据融合技术来组合来自两个或更多个传感器的数据，以生成与焊接相关联的焊接数据。
图12展示了控制器1200(例如，在本文描述的***中使用的中央控制器220或320、或隔室控制器76)的示例性实施例。控制器1200包括至少一个处理器1214，该至少一个处理器经由总线子***1212与多个周围装置通信。这些周围装置可以包括存储子***1224(包括例如存储器子***1228和文件存储子***1226)、用户接口输入装置1222、用户接口输出装置1220、和网络接口子***1216。所述输入装置和输出装置允许与控制器1200进行用户交互。网络接口子***1216提供到外网的接口并且联接到其他计算机***中的对应接口装置上。例如，制造隔室10的隔室控制器76可以与控制器1200共享一个或多个特征，并且可以是例如常规计算机、数字信号处理器、和/或其他计算装置。
用户接口输入装置1222可以包括键盘、定点装置(诸如鼠标、追踪球、触摸板、或图形输入板、扫描仪、并入显示器中的触摸屏)、音频输入装置(诸如声音识别***、麦克风)和/或其他类型的输入装置。总体上，使用术语“输入装置”旨在包括将信息输入到控制器1200或到通信网络上的所有可能类型的装置和方式。
用户接口输出装置1220可以包括显示子***、打印机、传真机、或非可见显示器(例如，音频输出装置)。显示子***可以包括阴极射线管(CRT)、平板装置(例如，液晶显示器(LCD))、投影装置，或者用于创建可见图像的一些其他机构。显示子***还可以例如经由音频输出装置来提供非可见显示。总体上，使用的术语“输出装置”旨在包括将来自控制器1200的信息输出到用户或到另一个机器或计算机***的所有可能类型的装置和方式。
存储子***1224存储了提供或支持本文所描述的一些或所有功能的编程和数据构造(例如，作为软件模块)。例如，存储子***1224可以包括机器学习软件模块，中央控制器中使用所述机器学习软件模块以生成用于支持制造隔室内的设备的部件的预测性和预防性维护的预测模型。
软件模块一般是通过处理器1214单独地或与其他处理器组合地执行的。存储子***中使用的存储器1228可以包括多个存储器，包括：在程序执行过程中用于存储指令和数据的主随机存取存储器(RAM)1230和存储有固定指令的只读存储器(ROM)1232。文件存储子***1226可以对程序和数据文件提供永久存储并且可以包括硬盘驱动器、与相关联的可移动介质一起的软盘驱动器、CD-ROM驱动器、光盘驱动器，或者可移动介质盒。实现某些实施例的功能的这些模块可以通过文件存储子***1226存储在存储子***1224中、或者存储在通过一个或多个处理器1214可访问的其他机器中。
总线子***1212提供了让控制器1200的这些不同部件和子***如所旨在地彼此通信的机构。虽然总线子***1212被示意性地示为单一总线，但是该总线子***的替代实施例可以使用多条总线。
控制器1200可以是各种不同的类型，包括工作站、服务器、计算集群、刀片式服务器、服务器群、或任何其他数据处理***和计算装置。由于计算装置和网络的性质不断变化，图12所描绘的控制器1200的描述仅旨在作为出于说明一些实施例的目的的具体实例。控制器1200的许多其他构型(具有比图12所描述的控制器更多或更少部件)是可能的。
虽然已经相当详细地展示和描述了所披露实施例，但是意图并不是约束或以任何方式将所附权利要求书的范围限制于这种细节。当然，出于描述主题的各个方面的目的，不可能描述部件或方法的每种可想到组合。因此，本披露不限于所示出和描述的具体细节或说明性示例。因此，本披露旨在包含落入所附权利要求书的范围内的、满足35U.S.C.§101的法定主题要求的变更、修改和变化。已经通过实例的方式给出了以上对特定实施例的描述。根据所给出的披露内容，本领域的技术人员将不仅理解总体发明概念和伴随的优点，而且还将发现对所披露结构和方法的各种明显的改变和修改。因此，所寻求的是涵盖落入如由所附权利要求及其等同物所限定的总体发明概念的精神和范围内的所有这样的改变和修改。

Claims (20)

1.一种支持预测性和预防性维护的***，所述***包括：
制造环境内的多个制造隔室，其中所述多个制造隔室中的每个制造隔室包括隔室控制器以及焊接设备、切割设备、或增材制造设备中的至少一者；
中央控制器；以及
通信网络，所述通信网络操作性地连接至所述中央控制器和所述多个制造隔室、并且被配置成支持所述中央控制器与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器之间的数据通信，
其中所述中央控制器被配置成：
经由所述通信网络从所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器收集隔室数据，其中所述隔室数据与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的同一部件类型的操作、性能、或维修中的至少一者相关，以形成所述部件类型的聚合隔室数据集，并且
对所述聚合隔室数据集进行分析，以生成与所述部件类型的未来维护有关的预测模型。
2.如权利要求1所述的***：
其中所述中央控制器被配置成经由所述通信网络将所述预测模型相应地传送至所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器，并且
其中所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器被配置成相应地执行所述预测模型，以确定所述部件类型的部件应何时进行维修或更换。
3.如权利要求1所述的***，其中所述中央控制器被配置成：
执行所述预测模型以确定应何时为所述多个制造隔室中的每一个制造隔室相应地维修或更换所述部件类型的部件，并且
通过所述通信网络相应地对所述多个制造隔室中的每一个制造隔室报告所述部件应何时进行维修或更换。
4.如权利要求1所述的***，其中所述预测模型包括预测算法、预测方程、或预测趋势数据中的至少一者。
5.如权利要求1所述的***，其中所述部件类型的部件与所述焊接设备、所述切割设备、或所述增材制造设备中的所述至少一者相关联，并且包括接触尖端、气体喷嘴、焊丝导管、焊丝衬套、电力缆线、焊丝驱动辊、工具固定装置或夹具、空气过滤器、或机器人关节中的一者。
6.如权利要求1所述的***，其中所述多个制造隔室是机器人制造隔室。
7.如权利要求1所述的***，其中所述多个制造隔室是半自动制造隔室。
8.如权利要求1所述的***，进一步包括相应地与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室中的所述部件类型的部件相关联的至少一个传感器，其中所述至少一个传感器被配置成感测与对所述部件的操作、性能、或维修相关联的至少一个参数并且将所述至少一个参数作为隔室数据直接或间接地报告给相应的隔室控制器。
9.如权利要求1所述的***，其中所述中央控制器被配置成经由所述通信网络向与至少一名维护人员相关联的至少一个移动通信装置发送指示所述部件类型的部件应何时进行维修或更换的消息。
10.如权利要求1所述的***，其中所述通信网络被配置成便于所述中央控制器与所述多个制造隔室的每个隔室控制器之间的无线通信。
11.一种允许延迟维护的***，所述***包括：
制造环境内的多个制造隔室，其中所述多个制造隔室中的每个制造隔室包括隔室控制器和焊接设备；
中央控制器；以及
通信网络，所述通信网络操作性地连接至所述中央控制器和所述多个制造隔室、并且被配置成支持所述中央控制器与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器之间的数据通信，
其中所述中央控制器被配置成：
经由所述通信网络从所述多个制造隔室中的每一个制造隔室的隔室控制器收集焊接数据，其中所述焊接数据与在所述多个制造隔室中的每一个制造隔室中所述焊接设备在正在制造的同一类型的零件上产生的焊接序列有关，以形成所述多个制造隔室的聚合焊接数据集，并且
对所述聚合焊接数据集进行分析，以标识所述焊接序列中由于所述焊接设备的至少一个部件劣化而正在经历劣化的至少一道焊接。
12.如权利要求11所述的***：
其中所述中央控制器被配置成：
生成与产生所述焊接序列中的所述至少一道焊接相关联的更新后的焊接参数集，以应对所述劣化，以及
经由所述通信网络将所述更新后的焊接参数集传送至所述多个制造隔室的至少一个制造隔室的隔室控制器，并且
其中所述多个制造隔室中的所述至少一个制造隔室的隔室控制器被配置成命令所述焊接设备使用所述更新后的焊接参数集来应对所述劣化，从而使得不得不对所述焊接设备进行维护有所延迟。
13.如权利要求12所述的***，其中所述更新后的焊接参数集包括焊接电压、焊接电流、焊弧行进速度、焊丝给送速度、焊丝电极外伸距离、以及焊接波形中的至少一者。
14.如权利要求11所述的***，进一步包括相应地与所述多个制造隔室中的每一个制造隔室中的所述焊接序列中的所述至少一道焊接相关联的至少一个传感器，其中所述至少一个传感器被配置成感测与产生所述至少一道焊接相关联的至少一个质量参数并且将所述至少一个质量参数作为所述焊接数据直接或间接地报告给相应的隔室控制器。
15.如权利要求14所述的***，其中所述至少一个传感器包括可见光谱传感器、射线摄影传感器、激光传感器、电磁传感器、红外传感器、温度传感器、光谱仪传感器、或超声波传感器中的至少一者。
16.如权利要求14所述的***，其中所述至少一个质量参数与所述零件上的焊接位置、焊道尺寸、焊道形状、焊接熔深、焊接熔合、焊接孔隙、焊接开裂、焊接夹杂、焊接不连续性、焊弧等离子体类型、或焊弧等离子体温度中的至少一者有关。
17.如权利要求11所述的***，其中所述焊接设备的所述至少一个部件包括接触尖端、气体喷嘴、焊丝导管、焊丝衬套、电力缆线、焊丝驱动辊、工具固定装置、工具夹具、空气过滤器、或机器人关节中的至少一者。
18.如权利要求11所述的***，其中所述多个制造隔室是机器人制造隔室。
19.如权利要求11所述的***：
其中所述中央控制器被配置成经由所述通信网络将所述焊接序列中正在经历劣化的所述至少一道焊接的标识传送至所述多个制造隔室中的至少一个制造隔室的隔室控制器，并且
其中所述多个制造隔室中的所述至少一个制造隔室的隔室控制器被配置成响应于所述标识而命令所述至少一个制造隔室的焊接设备的机器人指向所述至少一道焊接。
20.如权利要求11所述的***：
其中所述中央控制器被配置成经由所述通信网络将所述焊接序列中正在经历劣化的所述至少一道焊接的标识传送至所述多个制造隔室中的至少一个制造隔室的隔室控制器，并且
其中所述多个制造隔室中的所述至少一个制造隔室的隔室控制器被配置成响应于所述标识而命令将正在制造的所述零件上的所述至少一道焊接的位置在所述至少一个制造隔室的显示装置上以图形方式显示给所述至少一个制造隔室的操作员。
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