Von Roboterdaten zu verwertbaren Erkenntnissen

Im vorherigen Beitrag dieser Serie haben wir gezeigt, wie wir Diagnosedaten und Zustandsdaten von Universal Robots mit einem Raspberry Pi und dem offiziellen RTDE-Protokoll erfassen. In diesem Beitrag geht es um den nächsten Schritt: Visualisierung und Analyse.

Mit InfluxDB als Zeitreihenspeicher und Grafana für Dashboards werden die erfassten Gelenkdaten, Zustandsdaten und Diagnosedaten zu etwas, das ein Instandhaltungsteam tatsächlich nutzen kann: Trends je Gelenk und je Programm, Vergleiche über Roboter und Zeiträume hinweg sowie Alarmschwellen für die relevanten Signale.

Das ist das Muster hinter unserer Lösung zur Zustandsüberwachung von Robotern: die Daten erfassen, die der Roboter ohnehin erzeugt, sie strukturieren, visualisieren – und in Frühwarnungen und bessere Wartungsentscheidungen verwandeln.