(57)【要約】      （修正有）【課題】複数のロボットが故障した場合における生産性が低下することを抑制可能な技術を提供する。【解決手段】複数のロボットを制御する制御装置５０であって、ロボットの部品毎に故障時期を予測する故障予測部５１１と、故障時期を予測された部品に基づいて、複数のロボットの保守タイミングを調整する保守タイミング調整部５１２と、保守タイミングまで稼働するように、予測された故障時期に応じてロボットの作業負荷を調整する負荷調整部５１３とを備える。【選択図】図２
2020190919.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のロボットを制御する制御装置であって、
前記ロボットの部品毎に故障時期を予測する故障予測部と、
前記故障時期を予測された前記部品に基づいて、前記複数のロボットの保守タイミングを調整する保守タイミング調整部と、
前記保守タイミングまで稼働するように、予測された前記故障時期に応じて前記ロボットの作業負荷を調整する負荷調整部と、
を備える制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記保守タイミング調整部は、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守における作業員の要否に基づいて前記保守タイミングを調整する、制御装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の制御装置であって、
前記保守タイミング調整部は、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守に必要な時間に基づいて前記保守タイミングを調整する、制御装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の制御装置であって、
前記保守タイミング調整部は、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守の終了から前記ロボットの稼働までに必要な時間に基づいて前記保守タイミングを調整する、制御装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか１項に記載の制御装置であって、
前記保守タイミング調整部は、予測された各前記故障時期が予め定めた期間内に収まる場合に前記保守タイミングを調整し、予測された各前記故障時期が前記期間内に収まらない場合に前記保守タイミングを調整しない、制御装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の制御装置であって、
前記負荷調整部は、予測された前記故障時期が前記保守タイミングよりも早い場合には、前記作業負荷を低減し、予測された前記故障時期が前記保守タイミングよりも遅い場合には、前記作業負荷を高める、制御装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れか１項に記載の制御装置であって、
前記故障予測部は、複数の前記部品についてそれぞれ前記故障時期を予測し、前記複数の部品のうち、予測された前記故障時期が最も早い前記部品の前記故障時期を、前記ロボットの前記故障時期と決定する、制御装置。
【請求項８】
制御装置によって実行される複数のロボットの制御方法であって、
前記ロボットの部品毎に故障時期を予測し、
前記故障時期が予測された前記部品に基づいて、前記複数のロボットの保守タイミングを調整し、
前記保守タイミングまで稼働するように、予測された前記故障時期に応じて前記ロボットの作業負荷を調整する、
制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットの制御装置及び制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットを制御する制御装置に関し、特許文献１には、ロボットの稼働状況からロボットを構成する部品の故障時期を推定する技術が開示されている。特許文献１では、推定された故障時期が、予め定められた部品の交換時期よりも早まらないように、そのロボットの一部の作業を中止したり、動作速度を低減したりすることで、ロボットの故障時期を遅らせている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１０２５５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１では、複数のロボットについて故障が予測された場合における部品交換のタイミングについては十分に検討されていない。そのため、複数のロボットの故障が予測された場合に、部品交換等が行われる保守タイミングがロボット毎にばらつき、生産性が低下する可能性があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１態様は、複数のロボットを制御する制御装置であって、前記ロボットの部品毎に故障時期を予測する故障予測部と、前記故障時期を予測された前記部品に基づいて、前記複数のロボットの保守タイミングを調整する保守タイミング調整部と、前記保守タイミングまで稼働するように、予測された前記故障時期に応じて前記ロボットの作業負荷を調整する負荷調整部とを備える制御装置である。
【０００６】
第２態様は、第１態様において、前記保守タイミング調整部が、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守における作業員の要否に基づいて前記保守タイミングを調整することである。
【０００７】
第３態様は、第１又は第２態様において、前記保守タイミング調整部が、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守に必要な時間に基づいて前記保守タイミングを調整することである。
【０００８】
第４態様は、第１乃至第３態様の何れかにおいて、前記保守タイミング調整部が、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守の終了から前記ロボットの稼働までに必要な時間に基づいて前記保守タイミングを調整することである。
【０００９】
第５態様は、第１乃至第４態様の何れかにおいて、前記保守タイミング調整部が、予測された各前記故障時期が予め定めた期間内に収まる場合に前記保守タイミングを調整し、予測された各前記故障時期が前記期間内に収まらない場合に前記保守タイミングを調整しないことである。
【００１０】
第６態様は、第１乃至第５態様の何れかにおいて、前記負荷調整部が、予測された前記故障時期が前記保守タイミングよりも早い場合には、前記作業負荷を低減し、予測された前記故障時期が前記保守タイミングよりも遅い場合には、前記作業負荷を高めることである。
【００１１】
第７態様は、第１乃至第６態様の何れかにおいて、前記故障予測部が、複数の前記部品についてそれぞれ前記故障時期を予測し、前記複数の部品のうち、予測された前記故障時期が最も早い前記部品の前記故障時期を、前記ロボットの前記故障時期と決定することである。
【００１２】
第８態様は、制御装置によって実行される複数のロボットの制御方法であって、前記ロボットの部品毎に故障時期を予測し、前記故障時期が予測された前記部品に基づいて、前記複数のロボットの保守タイミングを調整し、前記保守タイミングまで稼働するように、予測された前記故障時期に応じて前記ロボットの作業負荷を調整する制御方法である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ロボットシステムの概略構成を説明する図である。
【図２】制御装置の概略構成を説明するブロック図である。
【図３】ロボットの概略構成を説明する図である。
【図４】ロボット制御部の概略構成を説明するブロック図である。
【図５】故障対策処理の一例を説明するフローチャートである。
【図６】ロボット単体の保守タイミングの調整方法を説明する図である。
【図７】保守タイミングの頻度を説明する図である。
【図８】保守タイミングの調整方法の一例を説明する図である。
【図９】保守タイミングの調整方法の他の例を説明する図である。
【図１０】保守タイミングの調整方法の他の例を示す図である。
【図１１】保守タイミングの調整方法の他の例を示す図である。
【図１２】本実施形態における負荷調整の比較例を説明する図である。
【図１３】本実施形態における負荷調整の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、本実施形態におけるロボットシステム１０の概略構成の一例を示す図である。ロボットシステム１０は、複数の製造セル４０と、制御装置５０とを備える。各製造セル４０は、複数のロボット３０を含む製造設備の集合である。各製造セル４０は、工場内において離れた位置に配置されている。本実施形態において、各製造セル４０は、第１ロボット３０ａ、第２ロボット３０ｂ、第３ロボット３０ｃを含む。以下において、これらのロボットを区別なく説明する場合には、「ロボット３０」という。本実施形態において、製造セル４０内の各ロボット３０は、個々に物の生産や加工を行う。各製造セル４０が備えるロボット３０の数は任意である。制御装置５０は、複数のロボット３０を制御する。制御装置５０は、製造セル４０が配置された工場内に配置されていてもよいし、工場から離れた位置に配置されていてもよい。制御装置５０と各ロボット３０とは、例えば、イントラネットやインターネット等のネットワークを介して互いに通信を行う。
【００１５】
図２は、制御装置５０の概略構成の一例を示すブロック図である。制御装置５０は、第１ＣＰＵ５１と第１メモリー５２とを備えるコンピューターとして構成されている。制御装置５０は、更に、第１記憶装置５３と、各ロボット３０と通信を行うための第１通信部５４とを備える。第１記憶装置５３は、制御プログラム５３１、セル情報５３２及び保守タイミング情報５３３を記憶する。第１記憶装置５３は、コンピューターにより読み取り可能な記憶媒体である。保守タイミング情報５３３は、複数の保守タイミングと、複数の保守タイミングから特定の保守タイミングを選択するために用いられる関連情報とを有する。保守タイミング情報５３３は、例えば、サービス対応要否、交換時間、スタートアップ時間等に関する情報を有する。第１通信部５４は、第１ＣＰＵ５１の制御に応じて、ネットワークを介して各ロボット３０と通信する通信インターフェイスである。
【００１６】
第１ＣＰＵ５１は、制御プログラム５３１を第１メモリー５２にロードして実行することで、故障予測部５１１、保守タイミング調整部５１２及び負荷調整部５１３として動作する処理回路である。第１ＣＰＵ５１は、他の処理回路に置き換えられてもよく、複数のハードウェアから構成される処理ブロックに置き換えられてもよい。
【００１７】
故障予測部５１１は、各ロボット３０から第１通信部５４を介して稼働情報を取得し、取得された稼働情報に基づき、ロボット３０の部品毎に故障時期を予測する。稼働情報には、ロボット３０の各部品を駆動するための指令値や、各部品に備えられたセンサーの出力値の履歴が含まれる。本実施形態では、故障予測部５１１は、各ロボット３０を構成する複数の部品についてそれぞれ故障時期を予測する。故障予測部５１１は、予測された故障時期が最も早い部品の故障時期を、ロボット３０の故障時期と決定してもよい。
【００１８】
各部品の故障時期は、周知の種々の方法によって予測可能である。例えば、故障予測部５１１は、ロボット３０のアームやエンドエフェクターに備えられたサーボモーターへの速度指令値と、エンコーダーからの出力値に基づいて算出される実際の速度値との差の時間変化に基づき、サーボモーターの故障時期を予測することができる。故障予測部５１１は、前述の差が、予め定められた閾値を超えない場合には、サーボモーターに故障は生じないと判断し、閾値を超えた場合には、サーボモーターに故障が生じると判断する。サーボモーターに故障が生じると判断した場合、故障予測部５１１は、その差が、予め定めた基準値まで大きくなるまでの時期を、これまでの差の時間変化率に基づき算出することで、故障時期を予測することができる。また、故障予測部５１１は、エンコーダーからの出力値あるいは振動センサーの出力値に基づきサーボモーターに生じる振動の振幅を検出し、その振幅の時間変化に基づき、サーボモーターの故障時期を予測することができる。故障予測部５１１は、前述の振幅が、予め定められた閾値を超えない場合には、サーボモーターに故障は生じないと判断し、閾値を超えた場合には、サーボモーターに故障が生じると判断する。サーボモーターに故障が生じると判断した場合、故障予測部５１１は、その振幅が予め定めた基準値まで大きくなるまでの時期を、これまでの振幅の時間変化率に基づき算出することで、故障時期を予測することができる。故障予測部５１１は、これらの手法に限られず、各部品に供給する電流値の変化や、入力信号に対する出力信号の応答時間の変化などに基づき故障時期を予測してもよい。
【００１９】
保守タイミング調整部５１２は、故障予測部５１１により故障時期を予測された部品に基づいて、複数のロボット３０の保守タイミングを調整する。保守タイミング調整部５１２は、例えば、故障時期を予測された部品に関する、サービス対応要否、部品交換時間及びスタートアップ時間の少なくとも１種の情報に基づいて、保守タイミングを調整する。また、保守タイミングの調整には、部品を発注してから実際に交換可能状態になるまでのリードタイムが条件として追加されてもよい。なお、本実施形態において、「保守」とは、部品の交換や修理、調整、点検、整備などの意味を含む。
【００２０】
負荷調整部５１３は、各ロボット３０が、保守タイミング調整部５１２で調整された保守タイミングまで稼働するように、予測された各ロボット３０の故障時期に応じて各ロボット３０の作業負荷の調整を行う。換言すれば、負荷調整部５１３は、各ロボット３０が、保守タイミング調整部５１２で調整された保守タイミングに故障時期が到来するように、予測された各ロボット３０の故障時期に応じて各ロボット３０の作業負荷の調整を行う。負荷調整部５１３によって実行される処理内容については後で詳しく説明する。
【００２１】
セル情報５３２には、製造セル４０と、その製造セル４０に含まれるロボット３０との対応関係が記録されている。第１記憶装置５３は、セル情報５３２を参照することにより、ロボット３０毎にそのロボット３０が所属する製造セル４０を把握することができる。
【００２２】
保守タイミング情報５３３のうち、サービス対応要否の情報は、ロボット３０の部品毎の保守における外部作業員の要否を示す情報である。例えば、ロボット３０の部品交換のために、メーカーなど製造セル４０の取扱い会社以外の外部作業員を呼ぶ必要がある場合は、内部作業員だけで部品交換可能な場合と比較して部品交換作業を計画する際に機密保全対応等の制約が多くなる。交換時間の情報は、ロボット３０の部品毎の交換等、保守に必要な時間を示す情報である。スタートアップ時間の情報は、ロボット３０の部品毎の保守の終了からロボット３０の稼働までに必要な時間を示す情報である。換言すれば、スタートアップ時間は、例えば、ロボット３０の電源投入から、物の生産や加工といった正常な稼働が可能になるまでにかかる時間である。例えば、溶接加工をするロボットでは規定温度まで部品を熱する必要があり、環境試験用のロボットでは環境を安定させるために待機時間が必要である。
【００２３】
図３は、ロボット３０の概略構成の一例を示す図である。各ロボット３０は、アーム３１と基台３２とを備えている。基台３２には、アーム３１の基端が固定されている。アーム３１の先端にはエンドエフェクター３４が装着されている。エンドエフェクター３４としては、溶接ガンや、ねじ締め器、穴あけ器、切削器など、任意の種類のエンドエフェクターをアーム３１に装着可能である。アーム３１は複数の関節を備える。各関節には、サーボモーターと、サーボモーターの回転位置を検出するエンコーダーとが備えられている。基台３２には、ロボット３０の動作を制御するためのロボット制御部３５が備えられている。なお、ロボット制御部３５は、ロボット３０とは別体に構成されていてもよい。
【００２４】
図４は、ロボット制御部３５の概略構成を示すブロック図である。ロボット制御部３５は、第２ＣＰＵ３５１と第２メモリー３５２とを備えるコンピューターとして構成される。ロボット制御部３５は、更に、第２記憶装置３５３と、制御装置５０と通信を行うための第２通信部３５４とを備える。ロボット制御部３５は、また、アーム駆動部３５５とエンドエフェクター駆動部３５６とを備える。第２記憶装置３５３には、ロボット３０が製品を生産するためにアーム３１やエンドエフェクター３４等の各部品の動作を制御するための動作プログラム３５８が記憶されている。
【００２５】
第２ＣＰＵ３５１は、動作プログラム３５８を実行する処理回路である。第２ＣＰＵ３５１は、動作プログラム３５８に従って、アーム３１を駆動するための指令をアーム駆動部３５５に伝達する。アーム駆動部３５５は、第２ＣＰＵ３５１から受信した指令に基づいて、アーム３１の各関節に備えられたサーボモーターを駆動する。また、第２ＣＰＵ３５１は、動作プログラム３５８に従って、エンドエフェクター３４を駆動するための指令をエンドエフェクター駆動部３５６に伝達する。エンドエフェクター駆動部３５６は、第２ＣＰＵ３５１から受信した指令に基づいて、エンドエフェクター３４に備えられたモーターや各種アクチュエーターを駆動する。
【００２６】
第２ＣＰＵ３５１は、ロボット３０の稼働情報３５９を、第２記憶装置３５３に逐次記録する。第２記憶装置３５３に記憶された稼働情報３５９は、制御装置５０からの要求に応じて、第２通信部３５４を介して、制御装置５０に送信される。
【００２７】
図５は、制御装置５０によって実行される故障対策処理のフローチャートである。本実施形態では、この故障対策処理は、製造セル４０毎に、１日に１回、あるいは、１ヶ月に１回などの定期的なタイミングで実行される。
【００２８】
故障対策処理が制御装置５０によって実行されると、ステップＳ１において、故障予測部５１１が、各ロボット３０から、稼働情報３５９を取得する。そして、ステップＳ２において、故障予測部５１１は、取得された稼働情報３５９に基づき、各ロボット３０が所定期間内に故障するか否かを判定し、故障すると判定された各ロボット３０の部品の故障時期を予測する。以下では、予測された故障時期のことを、「故障予測時期」ともいう。
【００２９】
ステップＳ３において、故障予測部５１１は、故障が予測された部品があるか否かを判断する。故障予測部５１１は、故障が予測された部品がないと判断する場合、当該故障対策処理を終了させる。一方、故障予測部５１１は、故障が予測された部品があると判断する場合、ステップＳ４に処理を進める。
【００３０】
ステップＳ４において、故障予測部５１１は、故障が予測された部品の数が複数であるか否かを判断する。故障予測部５１１は、故障が予測された部品の数が複数の場合、ステップＳ５に処理を進め、故障が予測された部品の数が１の場合、ステップＳ７に処理を進める。
【００３１】
ステップＳ５において、保守タイミング調整部５１２は、各部品の故障予測時期が、予め定めた期間内に収まるか否かを判断する。本実施形態では、この期間を、保守タイミングを含む半年とする。この期間は、例えば、予め決定されたロボット３０の定期点検周期に応じて定めることができる。保守タイミング調整部５１２は、故障予測時期が予め定めた期間内に収まる場合、ステップＳ６において保守タイミングを調整し、故障予測時期が予め定めた期間内に収まらない場合、当該故障対策処理を終了し、保守タイミングを調整しない。後で詳しく説明するが、保守タイミング調整部５１２は、ステップＳ６において、故障が予測された部品が組まれている各ロボット３０の保守タイミングを調整する。
【００３２】
ステップＳ７において、負荷調整部５１３は、ロボット３０の部品の故障予測時期が定期点検時期よりも早いか否かを判断する。負荷調整部５１３は、故障予測時期が定期点検時期よりも早ければ、ステップＳ８に処理を進め、故障予測時期が定期点検時期以降であれば、当該故障対策処理を終了する。ステップＳ８において負荷調整部５１３は、ロボット３０が定期点検時期以降に故障するように、そのロボット３０の作業負荷を調整する。具体的には、負荷調整部５１３は、故障が予測された各ロボット３０について、故障予測時期が保守タイミングよりも早い場合には、作業負荷を低減し、故障予測時期が保守タイミングよりも遅い場合には、作業負荷を高める。これにより、故障が予測されたすべてのロボット３０が、保守タイミングまで稼働し、さらに、全体の生産性が低下しないように、各ロボット３０の作業負荷を調整する。
【００３３】
ステップＳ９において、負荷調整部５１３は、ステップＳ８で調整された作業負荷を実現するための動作プログラム３５８を作成する。ここでは、調整する保守タイミングは定期点検時期としているが、長期保守等それ以外での保守タイミングでもよい。ステップＳ１０において、負荷調整部５１３は、作成した動作プログラムを、故障が予測された部品を含むロボット３０のロボット制御部３５に送信する。ロボット制御部３５は、動作プログラム３５８を、受信した動作プログラムに更新する。なお、故障が予測されたロボット３０の数が１台の場合には、ステップＳ１０を実行することなく、故障対策処理を終了させてもよい。また、ステップＳ６，Ｓ８は必要に応じて複数回繰り返してもよい。
【００３４】
図６は、本実施形態におけるロボット３０の保守タイミングの調整方法に用いる保守タイミング情報５３３の一例を説明する表である。ここでは、故障が予測された部品毎に、サービス対応要否、即ち、外部作業員対応の要否、部品の交換時間及びスタートアップ時間の３種類の条件に応じて何れかのセルの保守タイミングが定義される。例えば、図６のセルＡ〜Ｈのうち、セルＡ〜Ｆは、それぞれ複数の保守タイミングが候補として記載される。このように、同一の条件下において複数の保守タイミングが記載されている場合、保守タイミング調整部５１２は、故障が予測された他の部品と共有可能な保守タイミングのうち、最も低い頻度の保守タイミングを選択することにより、保守タイミングを調整する。
【００３５】
図７は、本実施形態における保守タイミング毎の頻度を説明するための図である。図７において、４種類の保守タイミングが例示される。最も発生頻度の高い保守タイミングは、始業前及び終業後であり、例えば平日毎に予定される。次に発生頻度の高い保守タイミングは、短期保守であり、例えば週末毎に予定される。最も発生頻度の低い保守タイミングは、長期保守であり、例えば年間１回の長期休暇毎に予定される。
【００３６】
図８〜図１１は、本実施形態における保守タイミングの調整方法を説明するための図である。図８に示すように、保守タイミング調整部５１２は、例えば、各ロボット３０のうち、故障予測された３つの部品ａ〜ｃのそれぞれに、図６の何れかのセルとして保守タイミングの候補を選択する。部品ａに対しては、セルＡが選択されている。セルＡのうち最も高い頻度で発生する保守タイミングは、始業前及び始業後である。部品ｂに対しては、セルＥが選択されている。セルＥのうち最も高い頻度で発生する保守タイミングは、短期保守である。部品ｃに対しては、セルＧが選択されている。セルＧにおける保守タイミングの候補は、長期保守のみである。
【００３７】
保守タイミング調整部５１２は、部品ａ〜ｃのそれぞれに対して、保守タイミング期間Ｔａ〜Ｔｃを算出する。但し、部品ａ〜ｃは、互いに異なるロボット３０に組み込まれているものとする。保守タイミング期間Ｔａ〜Ｔｃは、負荷調整部５１３で行う作業負荷調整によって変化する故障時期の取り得る範囲である。つまり、保守タイミング期間内に保守タイミングが設定されれば、負荷調整部５１３は、故障時期が保守タイミングの後になるように負荷を調整することができる。１つのロボット３０において複数の部品の故障が予測される場合、例えば、故障予測時期が直近の部品について保守タイミング期間を算出すればよい。保守タイミング調整部５１２は、部品ａ〜ｃのそれぞれの保守タイミング期間Ｔａ〜Ｔｃが互いに重なっている期間に、各部品ａ〜ｃに共通する保守タイミングを設定する。図８では、各保守タイミング期間Ｔａ〜Ｔｃが重なる期間に、最も頻度の低い保守タイミングである長期保守が含まれているため、長期保守時に保守を実施する。よって、保守の頻度を抑制し、生産性の低下を抑制することができる。
【００３８】
図９に示すように、保守タイミング期間Ｔａ〜Ｔｃが互いに重なる期間に長期保守が予定されておらず、２つの保守タイミング期間Ｔａ，Ｔｂが互いに重なる期間に短期保守が予定されている場合を仮定する。この場合、保守タイミング調整部５１２は、調整可能な部品ａ，ｂのみで保守タイミングを調整してもよい。図９では、保守タイミング期間Ｔａ〜Ｔｃが互いに重なっている期間に、短期保守が含まれている。しかし、部品ｃにはセルＧが選択され、保守タイミングの候補は長期保守のみであるため、短期保守では保守ができない。この場合、部品ａ，ｂの保守を短期保守でまとめて実施し、部品ｃの保守を部品ａ，ｂとは別に長期保守で実施すればよい。
【００３９】
図１０に示すように、複数の部品ｄ，ｅで保守が必要になり、一方の部品ｅは長期保守に保守タイミングを調整可能であるが、もう一方の部品ｄは長期保守前に保守をする必要がある場合を仮定する。この場合、保守タイミングは、複数の部品の保守タイミング期間が重なる期間内に調整されてもよい。具体的には、保守タイミング調整部５１２は、故障が予測された部品ｄ，ｅに対しそれぞれ保守タイミング期間Ｔｄ，Ｔｅを算出する。図１０では保守タイミング期間Ｔｄ，Ｔｅが互いに重なる期間内に短期保守が予定されている。保守タイミング期間Ｔｅ内には長期保守が予定されている。但し、この場合、部品ｄ，ｅの保守タイミングとして短期保守を選択することにより、部品ｄ,ｅに関する保守の回数を削減し、生産性の低下を抑制することができる。
【００４０】
図１１に示すように、例えば１つの部品ｆについて故障予測され、保守タイミング期間Ｔｆ内に短期保守及び長期保守が予定されている場合を仮定する。この場合、部品ｆが組み込まれたロボット３０のみについて、頻度の低い長期保守に保守タイミングを調整してもよい。
【００４１】
図１２は、本実施形態における負荷調整の比較例を説明するための図である。図１２に示したグラフは、横軸が時間を表し、縦軸が、第１ロボット３０ａ、第２ロボット３０ｂ、第３ロボット３０ｃによる製品の生産量を示している。ここで、各ロボット３０の故障予測時期は予測された故障時期が最も早い部品の故障時期を上記ロボットの故障時期と決定する。このような形態のロボット３０の制御装置５０であれば、複数の部品に故障が予測された場合でもロボットの故障時期を適切に判断できる。これにより、保守の頻度を抑制し、生産性の低下を抑制することができる。
【００４２】
図１２に示した比較例において、初期状態では、各ロボット３０は、一定の生産量により製品の生産を行っている。そして、あるタイミングで故障の予測を行い、その予測結果に応じて、全体の生産量を確保するように各ロボット３０の生産量の調整が行われている。しかし、その調整において、保守タイミングは特に考慮されていない。この結果、各ロボット３０について、それぞれ異なるタイミングで故障時期が到来し、その都度、保守作業が必要になる。
【００４３】
図１３は、本実施形態における負荷調整の例を説明するための図である。図１３に示した例でも、図１２に示した比較例と同様に、初期状態では、各ロボット３０は、一定の生産量により製品の生産を行っている。そして、あるタイミングで、図５に示した故障対策処理が実行され、各ロボット３０の故障時期及び保守タイミングが予測される。そして、制御装置５０により各部品の作業負荷が、各ロボット３０の保守タイミングに応じて調整される。負荷調整部５１３は、故障が予測された各ロボット３０について、故障予測時期が保守タイミングよりも早い場合には、動作速度を低下させて単位時間当たりの生産量を低下させることにより作業負荷を低減し、故障予測時期が保守タイミングよりも遅い場合には、動作速度を高めて単位時間当たりの生産量を高めることにより作業負荷を高める。これにより、制御装置５０は、故障が予測されたすべてのロボットの故障時期が、保守タイミングに到来するように、各ロボット３０の作業負荷を調整する。
【００４４】
図１３に示した例では、第１ロボット３０ａ及び第２ロボット３０ｂについては、故障予測時期が保守タイミングよりも早いため、生産量が低下させられ、第３ロボット３０ｃについては、故障予測時期が保守タイミングよりも遅いため、第１ロボット３０ａ及び第２ロボット３０ｂの生産量を低下させた分を補うように、生産量が高められている。つまり、負荷調整部５１３は、作業負荷の調整前後で製造セル４０における製品の生産量が変動しないように、各ロボット３０の生産量を調整する。こうして作業負荷が調整された後、予め定められた保守タイミングが到来すると、そのタイミングにおいて、実際に故障が生じたか否かにかかわらず、故障が予測された全ロボット３０について同時に保守作業が行われる。
【００４５】
このように、本実施形態では、図１２に示した比較例とは異なり、各ロボット３０が保守タイミングまで稼働するように作業負荷が調整されるため、各ロボット３０について、同じタイミングで保守作業を行うことができる。この結果、保守作業に要する人件費や機密保全対応のためのコストを低減することができるので、工場あるいは製造セル４０の生産性が低下することを抑制することができる。特に、機密保全のために、製造セル４０全体あるいは工場全体の操業停止が必要な工場では、保守作業のタイミングがばらつく比較例に比べて、本実施形態では、保守作業を一度に行うことができるので、生産性が低下することを格段に抑制できる。
【００４６】
また、本実施形態では、各ロボット３０の故障予測時期が一定の期間内に収まる場合に、各ロボット３０の故障時期が保守タイミングに到来するように各部品の作業負荷を調整する。そのため、各部品の故障予測時期が極めて離れている場合等において、ロボット３０の作業負荷が極度に低下させられたり高められたりすることを抑制できる。この結果、作業負荷の調整によって、ロボット３０が持つ本来の性能が発揮できない状況や、本来の性能を越える負荷で作動される状況が生じることを抑制できる。
【００４７】
他の実施形態
上記実施形態では、保守タイミング調整部５１２は、複数の部品が一定期間内に故障すると予測された場合、選択可能な保守タイミングの中でできるだけ長い保守タイミングに合わせて保守を行っている。しかし、複数の保守タイミングが選択可能な場合は短い保守タイミングを選択してもよい。具体的には、図６のＣとＥが故障予測された場合、保守タイミングは短期保守又は長期保守が選択可能となる。どちらも、保守タイミング期間に含まれる場合は、短期保守を選択してもよい。長期保守のほうが、装置停止による影響は小さく済ませられると予想されるが、短期保守タイミングで定期的に装置停止を行う装置である場合は、短期保守タイミングのほうが保守計画を立てやすい。
【００４８】
上記実施形態では、保守タイミング調整部５１２は、一定の期間内に各ロボット３０の故障予測時期が収まる場合に、各ロボット３０の作業負荷の調整を行っている。しかし、保守タイミング調整部５１２は、各部品の故障予測時期が一定の期間に収まるか否かにかかわらず、各ロボット３０の作業負荷を調整してもよい。
【００４９】
上記実施形態では、保守タイミング調整部５１２は、故障が予測されたすべての部品の故障予測時期が、一定の期間内に収まらない場合には、各ロボット３０の作業負荷の調整を行わない。これに対して、保守タイミング調整部５１２は、すべての部品の故障予測時期が、一定の期間内に収まらない場合であっても、故障予測時期が一定の期間に収まるロボット３０についてのみ作業負荷を調整し、故障予測時期が一定の期間外となったロボット３０については、作業負荷を調整しないものとしてもよい。
【００５０】
上記実施形態では、制御装置５０は、図５に示した故障対策処理を、製造セル４０単位で実行している。これに対して、制御装置５０は、図５に示した故障対策処理を工場全体で実行してもよい。
【００５１】
上記実施形態において、保守タイミング調整部５１２は、保守タイミングの調整にあたり、製品の在庫を利用して出荷を賄える範囲でできるだけ故障時期を遅らせるように各ロボット３０の作業負荷を調整してもよい。この場合、保守タイミング調整部５１２は、遅らせた故障時期に合わせるように調整してもよい。
【００５２】
本発明は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、以下に記載する各形態中の技術的特徴に対応する実施形態の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。また、本発明は、上述した制御装置としての形態以外にも、種々の形態で実現することが可能である。例えば、ロボットの制御方法、ロボットと制御装置とを備えるシステム、ロボットを制御するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した一時的でない有形の記録媒体等の形態で実現することができる。
【００５３】
以下に、上述した実施形態から導き出される内容を、各態様として記載する。
【００５４】
第１態様は、複数のロボットを制御する制御装置であって、前記ロボットの部品毎に故障時期を予測する故障予測部と、前記故障時期を予測された前記部品に基づいて、前記複数のロボットの保守タイミングを調整する保守タイミング調整部と、前記保守タイミングまで稼働するように、予測された前記故障時期に応じて前記ロボットの作業負荷を調整する負荷調整部とを備える制御装置である。第１態様によれば、各ロボットの部品の故障時期を合わせ、保守作業を一度に行うことができるので、効率よくメンテナンスが可能で生産性が低下することを格段に抑制できる。
【００５５】
第２態様は、第１態様において、前記保守タイミング調整部が、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守における作業員の要否に基づいて前記保守タイミングを調整することである。第２態様によれば、保守作業に要するコストを考慮して保守タイミングを調整することができる。
【００５６】
第３態様は、第１又は第２態様において、前記保守タイミング調整部が、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守に必要な時間に基づいて前記保守タイミングを調整することである。第３態様によれば、保守作業に要する時間を考慮して保守タイミングを調整することができる。
【００５７】
第４態様は、第１乃至第３態様の何れかにおいて、前記保守タイミング調整部が、前記故障時期を予測された前記部品に関する保守の終了から前記ロボットの稼働までに必要な時間に基づいて前記保守タイミングを調整することである。第４態様によれば、保守作業に要する時間を考慮して保守タイミングを調整することができる。
【００５８】
第５態様は、第１乃至第４態様の何れかにおいて、前記保守タイミング調整部が、予測された各前記故障時期が予め定めた期間内に収まる場合に前記保守タイミングを調整し、予測された各前記故障時期が前記期間内に収まらない場合に前記保守タイミングを調整しないことである。第５態様によれば、例えば、予測された各ロボットの故障時期が極めて離れている場合等において、ロボットの作業負荷が極度に低下させられたり高められたりすることを抑制できる。
【００５９】
第６態様は、第１乃至第５態様の何れかにおいて、前記負荷調整部が、予測された前記故障時期が前記保守タイミングよりも早い場合には、前記作業負荷を低減し、予測された前記故障時期が前記保守タイミングよりも遅い場合には、前記作業負荷を高めることである。第６態様によれば、複数のロボットや工場全体の生産量が低下することを抑制できる。
【００６０】
第７態様は、第１乃至第６態様の何れかにおいて、前記故障予測部が、複数の前記部品についてそれぞれ前記故障時期を予測し、前記複数の部品のうち、予測された前記故障時期が最も早い前記部品の前記故障時期を、前記ロボットの前記故障時期と決定することである。第７態様によれば、複数の部品に故障が予測された場合でも、ロボットの故障時期を適切に判断できる。
【００６１】
第８態様は、制御装置によって実行される複数のロボットの制御方法であって、前記ロボットの部品毎に故障時期を予測し、前記故障時期が予測された前記部品に基づいて、前記複数のロボットの保守タイミングを調整し、前記保守タイミングまで稼働するように、予測された前記故障時期に応じて前記ロボットの作業負荷を調整する制御方法である。第８態様によれば、各ロボットの部品の故障時期を合わせ、保守作業を一度に行うことができるので、効率よくメンテナンスが可能で生産性が低下することを格段に抑制できる。
【符号の説明】
【００６２】
１０…ロボットシステム、３０…ロボット、３０ａ…第１ロボット、３０ｂ…第２ロボット、３０ｃ…第３ロボット、３１…アーム、３２…基台、３４…エンドエフェクター、３５…ロボット制御部、４０…製造セル、５０…制御装置、５１…第１ＣＰＵ、５２…第１メモリー、５３…第１記憶装置、５４…第１通信部、３５１…第２ＣＰＵ、３５２…第２メモリー、３５３…第２記憶装置、３５４…第２通信部、３５５…アーム駆動部、３５６…エンドエフェクター駆動部、３５８…動作プログラム、５１１…故障予測部、５１２…保守タイミング調整部、５１３…負荷調整部、５３１…制御プログラム、５３２…セル情報、５３３…保守タイミング情報。
【図１】
2020190919.tif 000003
【図２】
2020190919.tif 000004
【図３】
2020190919.tif 000005
【図４】
2020190919.tif 000006
【図５】
2020190919.tif 000007
【図６】
2020190919.tif 000008
【図７】
2020190919.tif 000009
【図８】
2020190919.tif 000010
【図９】
2020190919.tif 000011
【図１０】
2020190919.tif 000012
【図１１】
2020190919.tif 000013
【図１２】
2020190919.tif 000014
【図１３】
2020190919.tif 000015