特許 7479353 産業用ロボットのためのゴールデンデータ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-04-25

(45)【発行日】2024-05-08

(54)【発明の名称】産業用ロボットのためのゴールデンデータ

(51)【国際特許分類】

   G05B 19/418 20060101AFI20240426BHJP

   B25J 13/00 20060101ALI20240426BHJP

   G06Q 50/04 20120101ALI20240426BHJP

   G16Y 10/25 20200101ALI20240426BHJP

【ＦＩ】

G05B19/418 Z

B25J13/00 Z

G06Q50/04

G16Y10/25

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2021510830

(86)(22)【出願日】2019-09-09

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2021-12-27

(86)【国際出願番号】 US2019050230

(87)【国際公開番号】W WO2020051590

(87)【国際公開日】2020-03-12

【審査請求日】2022-09-01

(31)【優先権主張番号】16/564,848

(32)【優先日】2019-09-09

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】62/728,115

(32)【優先日】2018-09-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】514079114

【氏名又は名称】ファナック アメリカ コーポレイション

(74)【代理人】

【識別番号】100099759

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 篤

(74)【代理人】

【識別番号】100123582

【弁理士】

【氏名又は名称】三橋 真二

(74)【代理人】

【識別番号】100092624

【弁理士】

【氏名又は名称】鶴田 準一

(74)【代理人】

【識別番号】100114018

【弁理士】

【氏名又は名称】南山 知広

(74)【代理人】

【識別番号】100117019

【弁理士】

【氏名又は名称】渡辺 陽一

(74)【代理人】

【識別番号】100108903

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 和広

(74)【代理人】

【識別番号】100112357

【弁理士】

【氏名又は名称】廣瀬 繁樹

(72)【発明者】

【氏名】イー スン

(72)【発明者】

【氏名】ジェイソン ツァイ

(72)【発明者】

【氏名】サイ－カイ チョン

(72)【発明者】

【氏名】ドン キジェク

(72)【発明者】

【氏名】ブラッドリー キュー．ニーダーケル

【審査官】藤井 浩介

(56)【参考文献】

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０２２３１１０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２００２－３１２００７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０１７６０８４（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ １９／４１８

Ｂ２５Ｊ １３／００

Ｇ０６Ｑ ５０／０４

Ｇ１６Ｙ １０／２５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

産業用ロボットを監視する方法であって、
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成することと、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データであって、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含む統合データを前記ロボット内に保存することと、
前記統合データが前記ロボットに保存された後に、前記ロボットを製造設備内に設置することと、
前記ロボットが前記製造設備内に設置されたときに、保存された前記統合データをクラウドにアップロードすることと、
前記製造設備内での前記ロボットの操作中に、前記ロボットにより生成された製造データであって、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含む製造データを取得することと、
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードすることと、
前記製造データと前記統合データとを比較することと、
を含む方法。

【請求項2】

前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記統合データに基づいて、前記ロボットに対する製造変更案の結果を予測することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記統合データ及び前記製造データは、制御システムによって解析される、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記統合データが前記クラウドにアップロードされたときに、前記統合データがロボット操作に関して許容できるか否かを判断することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記統合データを前記ロボットに復元することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記ロボットを制御システムに接続することと、
前記制御システムを操作して、前記製造データのセットを取得し、前記比較すること及び前記警報を発することを実行することをさらに含む、請求項２に記載の方法。

【請求項8】

産業用ロボットを監視する方法であって、
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成することと、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データであって、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含む統合データを前記ロボット内に保存することと、
保存された前記統合データをクラウドにアップロードすることと、
前記ロボットを製造設備内に設置することと、
前記製造設備内での前記ロボットの操作中に、前記ロボットにより生成された製造データであって、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含む製造データを取得し、前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードすることと、
前記製造データと前記統合データとを比較し、前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発することと、
を含む方法。

【請求項9】

保存された前記統合データを前記クラウドにアップロードすることは、前記ロボットが前記製造設備内に設置された後に行われる、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

保存された前記統合データを前記クラウドにアップロードすることは、前記ロボットが前記製造設備内に設置される前に行われる、請求項８に記載の方法。

【請求項11】

産業用ロボットを監視するシステムであって、
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成する手段と、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データであって、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含む統合データを前記ロボット内に保存する手段と、
前記統合データが前記ロボットに保存された後に、前記ロボットを製造設備内に設置する手段と、
前記ロボットが前記製造設備内に設置されたときに、保存された前記統合データをクラウドにアップロードする手段と、
前記製造設備内での前記ロボットの操作中に、前記ロボットにより生成された製造データであって、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含む製造データを取得する手段と、
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードする手段と、
前記製造データと前記統合データとを比較する手段と、
を含むシステム。

【請求項12】

前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発する手段と、
をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。

【請求項13】

前記統合データに基づいて、前記ロボットに対する製造変更案の結果を予測する手段をさらに含む、請求項１１に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年９月７日に提出された、タイトルを「GOLDEN DATA FOR INDUSTRIAL ROBOTS」とする米国特許仮出願第６２／７２８１１５号の優先権の利益を請求するものである。

【0002】

本開示は、広くは、ロボット操作のベンチマークデータをクラウドに格納することを含む産業用ロボットの監視方法に関し、特には、ロボット動作のベンチマークデータをロボットインテグレーションからクラウドに格納することと、ロボット操作中に生産データをクラウドに定期的にアップロードすることと、ベンチマークデータを生産データと比較して、生産データが受け入れ可能であるかを判断することとを含む、産業用ロボットの監視方法に関する。

【背景技術】

【0003】

産業用ロボットは、様々な機能や操作を正確かつ確実に実行できる複雑な機械である。例えば、ロボットはしばしば、乗物のシャーシに対するボディパネルのスポット溶接等の種々のタスクを物品の製造中に実行するために、製造設備内で使用される。これらのタスクを実行するロボットを製造するエンティティは、典型的には、必要とされるタスクを最適に実行するようにロボットをプログラムし、教示し、構成するインテグレータと連携する。インテグレータが特定のタスクのために生成する情報及びデータは、ゴールデンデータ、ゴールデンレコード、又はゴールデンコピーと称されることがあり、ソフトウェアアプリケーションが使用できる機械的コンポーネントの設計基準に基づいて承認された初期品質を提供するデータを指す。故にゴールデンデータは、データユーザが、正しいバージョンの情報の一部が使用されていることを確認するために参照するものである。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ロボットが統合プロセスによって特定のタスクを実行するように構成されている場合、ロボットはそのタスクを実行するために製造工場に設置される。ロボットが工場内で長時間操作されている間、ロボットのユーザは、ロボットが温度変化や構成部分の温度差等の種々の要因の結果としてタスクを最適に実行していないことから、ロボットの操作に様々な変更や調整を加えることがある。例えばユーザは、溶接品質を高めるべく、ロボットの溶接ヘッドの向きを変更することがある。さらにユーザは、ロボットの動作速度の上昇を望む場合がある。ロボットにおいてこれらの変更がなされると、ロボットのパフォーマンスが低下することがあり、故にロボットの構成を元の、通常は最適の状態に戻すことが望まれ得る。この状況は、ロボットが顧客に提供される前に適切に統合されたか否か、又は顧客がロボットの構成を不適切に変更したか否かに関する状況を生み出す可能性がある。しかし、ロボットを元の状態に戻すために必要な情報は失われており、通常は回復できない。

【課題を解決するための手段】

【0005】

以下の記載は、産業用ロボットを監視する方法を開示し説明する。この方法は広くは、統合プロセス中に所定のタスクを実行するようにロボットを構成することと、タスクを実行するためのロボットの構成を識別する統合データをロボット内に保存することと、を含む。またこの方法は、ロボットを製造設備内に設置することと、ロボットが製造設備内に設置されたときに、保存された統合データをクラウドにアップロードすることと、を含む。この方法はさらに、製造設備内でのロボットの操作中に、ロボットにより生成された製造データを取得することと、製造データをクラウドにアップロードすることと、製造データと統合データとを比較することと、を含む。

【0006】

追加の特徴は、添付の図面と併せて、以下の説明及び添付の特許請求の範囲から明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】統合サイトに設置されているロボットの図である。

【図2】図１に示すロボットを含む、ロボティック製造複合体のブロック図である。

【図3】ロボットシステムが最初に製造設備に到着したときにインテグレータから取得した、ロボット操作のためのベンチマークデータをクラウドに保存する処理と、製造設備内でのロボットの操作中に製造データをクラウドに保存する処理と、クラウドから提供されるベンチマークデータと製造データとを制御システム内で比較する処理と、を示すフローチャート図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

本開示の実施形態の以下の説明は、製造データセットの変更が閾値に接近したときに警報を発することを含む、産業用ロボットを操作する方法に関するものであって、本質的に単なる例示であり、本発明又はその用途若しくは使用を制限することを決して意図するものではない。

【0009】

以下に詳述するように、本開示が説明するシステム及び方法では、従来はクラウドで利用できなかった、ゴールデンデータ及び統合データとも称されるベンチマークデータがロボットの試運転中に収集され、ロボットが製造工場への設置時に例えば制御システムに接続されたときに、そのベンチマークデータはクラウドにアップロードされる。例えば、ロボットが設置されている統合サイトでは、ユーザプログラムによって生成されたベンチマークデータが取得され、ロボットの試運転中にロボット制御装置に保存される。ロボットが製造工場に設置され、制御システムに接続されると、統合データがクラウドにアップロードされる。従ってユーザは、クラウドに保存されている統合ベンチマークデータの記録を有する。統合データは、統合プロセス終了時のロボットの機械的状態のスナップショットであり、エストップカウント（estop counts）、サーボオン時間、減速機の状態、ケーブルの状態等に関する情報を含む。データセットは、ユーザ指定のソフトウェアプログラムに基づくものであり、デューティサイクル、過電流、オーバーヒート、減速機の負荷／寿命予測、エネルギ消費量、誤ったペイロードの使用、加速オーバーライド、包括的な動作プロファイルデータ、プログラム情報、プロセス情報等の情報を含み得る。生産データセットは追跡されて、毎日等、定期的にベンチマークデータと比較される。制御システムは、閾値に接近するデータ変更をユーザに警告する。

【0010】

図１は、ロボットアーム１４及びロボット制御装置１６を含む産業用ロボット１２を示す統合サイト１０の図であり、ロボット１２は、特定の製造タスクを最適な方法で実行すべくプログラミングされ構成されるように、オペレータ又は技術者１８によって試運転される。ロボット１２は、本開示に適しかつ矛盾のない、塗装や溶接等の任意の操作を実行できる任意の型式及び構成のロボットを表すことを意図している。オペレータ１８は、任意の適切な技術を使用して、タスクを実行するようにロボット１２を教示する。ロボット１２によるタスクの実行を可能にする統合データ及び情報は、ロボット制御装置１６に保存される。ロボット１２が製造タスクを実行するものとして構成・承認されると、ロボット１２は操作のために製造設備に搬送される。

【0011】

図２は、産業用ロボットを使用する任意の製造設備又は生産設備を表すことを目的とした複数の工場２２を含む生産複合体又は製造複合体２０の図であり、工場２２の１つは、ロボット１２が他のロボット２６とともにロボティック組立ライン２４の一部であることを示す。ロボット１２及び２６は、データ収集アプリケーション３２を操作する工場２２の１つにあるサーバ３０に接続された、ある種のネットワークインターフェース又はスイッチデバイス２８に接続され、アプリケーション３２は、サーバ３０がクラウド内のデータセンター３６と通信することを許可する。ロボット１２及び２６から得られたデータ及び他の情報は、データセンター３６内のデータストレージ３８に記憶され、全ての工場２２内の他のロボットからのデータ及び情報とともに、分析プロセッサ４０によって処理される。データセンター３６に保存され分析された情報及びデータは、データセンター３６のウェブサービス４４を介して、データセンター３６の所有者の従業員等のデータ分析者４２によってアクセス可能である。また工場２２等のユーザ４６は、今後のメンテナンスのアラート、潜在的な予期しないダウンタイムの問題等を含む分析データを取得できる。

【0012】

データ収集アプリケーション３２、データセンター３６、データ分析者４２及びユーザ４６の組み合わせは、本明細書では制御システムと称され、そのオペレーションは当業者によく理解されている。記載された制御システムは、工場２２内のロボット２６からデータを収集し、ロボット２６を監視して、故障につながる可能性のある異常な摩耗が発生しているか否かを識別し、発生している場合は、問題に対処するために部品及び／又はサポートを、ダウンタイムが発生する前に送ることができる。制御システムはまた、ロボットの使用状況を追跡し、重要なメンテナンス活動が時間通りに完了するように適切な間隔でリマインダを送信する。制御システムは、減速機、モータ、緊急停止、エネルギ使用量、メンテナンスリマインダ等のロボットのヘルスデータが利用できるように、全てのロボット２６に関するデータを収集する。本明細書の説明は、ロボット１２から特定の方法でデータ及び情報を収集及び分析する制御システムに言及しているが、これは、任意の適切なデータ収集及び分析システムを本明細書の記載と整合して使用できるという点で、単に例示の目的である。

【0013】

ロボット１２が工場２２に引き渡され、デバイス２８を介してサーバ３０に接続されると、統合又はベンチマークデータは、必要に応じて後で利用できるように、ロボット制御装置１６からデータセンター３６にアップロードされる。ロボット１２が工場２２でタスクを実行するとき、ロボット１２の構成及び操作は、タイムスタンプ付きの製造データとしてデータセンター３６に周期的にアップロードされる。従って、ユーザによって任意の時刻にロボット１２の構成に変更が加えられた場合、それらの変更を統合データと比較して、それらの変更がある閾値の範囲外であるか否かを判断することができる。この閾値は、例えば制御システムによって分析されるように、ロボット１２に損傷を与えたりロボット１２の動作を制限したりし得るものであり、例えば制御システムによって分析される。換言すれば、制御システムは、ロボット１２に加えられた変更を分析し、それらの変更が許容できるものであるか否かを判断することができ、それらの変更はユーザが良好であると確認できるように検証可能である。また統合データは、任意の時刻にロボット制御装置１６にダウンロードして、元の構成に復元することができる。

【0014】

図３は、上記の方法でロボット１２を監視するためのプロセスを示すフローチャート図５０である。ボックス５２において、ロボット１２は試運転されて統合サイト１０にあり、ここでは、例えば動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含むロボットのベンチマークデータがロボット制御装置１６に保存されている。ボックス５４における試運転プロセスの終了時において、最終的なベンチマークの記録が、ロボット制御装置１６に保存されているロボットの状態のスナップショットとともに決定される。次にロボット１２は、ボックス５６において工場２２に搬送され、ボックス５８においてベンチマークの記録が、ロボット制御装置１６からデータセンター３６にアップロードされる。ボックス６０において、工場２２でのロボット１２の操作中、製造データ、又はロボット１２の使用中の構成及び操作のデータは、ロボット１２からデータセンター３６に周期的に（毎日等）アップロードされ、このデータは、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報も含む。ベンチマークの記録及び製造データは、制御システムによって周期的に比較され分析される。これには、ボックス６２において製造中に受信したデータをベンチマークデータと比較し、データが所定の範囲外にあるときはユーザに警報を発することと、ボックス６４においてベンチマークデータをロボット制御装置１６に復元することと、ボックス６６において新しい製造データでロボット１２を操作する前に、ベンチマークデータに基づいてロボット１２の製造変更案の結果を予測することとが含まれる。またボックス６６での操作は、統合データがデータセンター３６にアップロードされたときにその統合データが許容できるものか否かを判断することを含む。

【0015】

上の記載は、本開示の単なる例示的な実施形態を開示し説明する。当業者は、そのような記載、添付図面及び特許請求の範囲から、特許請求の範囲で定義される本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な変更、修正及び変形が可能であることを容易に認識するであろう。
［構成１］
産業用ロボットを監視する方法であって、
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成することと、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データを前記ロボット内に保存することと、
前記ロボットを製造設備内に設置することと、
前記ロボットが前記製造設備内に設置されたときに、保存された前記統合データをクラウドにアップロードすることと、
を含む方法。
［構成２］
前記製造設備内での前記ロボットの操作中に、前記ロボットにより生成された製造データを取得することと、
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードすることと、
をさらに含む、構成１に記載の方法。
［構成３］
前記統合データ及び前記製造データは、動作計画データ、プログラムプロファイルデータ、及びプロセス情報を含む、構成２に記載の方法。
［構成４］
前記製造データと前記統合データとを比較することと、
前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発することと、
をさらに含む、構成２に記載の方法。
［構成５］
前記統合データに基づいて、前記ロボットに対する製造変更案の結果を予測することをさらに含む、構成２に記載の方法。
［構成６］
前記統合データ及び前記製造データは、制御システムによって解析される、構成２に記載の方法。
［構成７］
前記統合データが前記クラウドにアップロードされたときに、前記統合データがロボット操作に関して許容できるか否かを判断することをさらに含む、構成１に記載の方法。
［構成８］
前記統合データを前記ロボットに復元することをさらに含む、構成１に記載の方法。
［構成９］
前記ロボットを制御システムに接続することと、
前記制御システムを操作して、前記製造データのセットを取得し、前記比較すること及び前記警報を発することを実行することをさらに含む、構成４に記載の方法。
［構成１０］
産業用ロボットを監視する方法であって、
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成することと、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データを前記ロボット内に保存することと、
保存された前記統合データをクラウドにアップロードすることと、
を含む方法。
［構成１１］
保存された前記統合データを前記クラウドにアップロードすることは、前記ロボットが製造設備内に設置された後に行われる、構成１０に記載の方法。
［構成１２］
保存された前記統合データを前記クラウドにアップロードすることは、前記ロボットが製造設備内に設置される前に行われる、構成１０に記載の方法。
［構成１３］
製造設備内での前記ロボットの操作中に、前記ロボットにより生成された製造データを取得することと、
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードすることと、
をさらに含む、構成１０に記載の方法。
［構成１４］
前記製造データと前記統合データとを比較することと、
前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発することと、
をさらに含む、構成１３に記載の方法。
［構成１５］
産業用ロボットを監視するシステムであって、
統合プロセス中に所定のタスクを実行するように前記ロボットを構成する手段と、
前記タスクを実行するための前記ロボットの構成を識別する統合データを前記ロボット内に保存する手段と、
前記ロボットを製造設備内に設置する手段と、
前記ロボットが前記製造設備内に設置されたときに、保存された前記統合データをクラウドにアップロードする手段と、
を含むシステム。
［構成１６］
前記製造設備内での前記ロボットの操作中に、前記ロボットにより生成された製造データを取得する手段と、
前記製造データを前記クラウドに周期的にアップロードする手段と、
をさらに含む、構成１５に記載のシステム。
［構成１７］
前記製造データと前記統合データとを比較する手段と、
前記製造データと前記統合データとの差異が所定の閾値を超えているか又は該閾値に接近している場合は警報を発する手段と、
をさらに含む、構成１６に記載のシステム。
［構成１８］
前記統合データに基づいて、前記ロボットに対する製造変更案の結果を予測する手段をさらに含む、構成１６に記載のシステム。

【図1】

【図2】

【図3】