Otomotiv Otomasyonunda Robot Enerji Zinciri İzleme Çözümü

[Ahmet Ö.]

## Otomotiv Otomasyonunda Robot Enerji Zinciri İzleme Çözümü

Otomotiv üretim hatlarında kullanılan endüstriyel robotların kesintisiz çalışması, güvenilir kablo yönetim sistemlerine bağlıdır. İgus, robot uygulamalarında kullanılan triflex enerji zinciri sistemlerinde gerilim ve kablo arızalarını algılamak için i.Sense TR.P sensörünü tanıttı.

### Gerilim İzleme ve Erken Arıza Tespiti

i.Sense TR.P sensörü, triflex® çok eksenli enerji zinciri sistemlerindeki çekme kuvvetlerini ölçmek için tasarlanmıştır. Bu sistem, robot kolunun güç, veri ve sinyal kablolarını yönetirken gerilim stresini yük hücresiyle algılar ve önceden belirlenen limitleri aşan durumlarda alarm veya kontrollü durdurma gibi önlemler başlatabilir.

Bu teknoloji, otomatik üretim ortamlarında mekanik arıza riskini azaltarak, robotların beklenmedik duruşlarının önüne geçmeyi amaçlar. Otomotiv sektöründe robot duruşlarının saniyede yaklaşık 600 euro maliyete yol açtığı belirtilmektedir.

### Montaj Destek ve Hareket Deseni Analizi

i.Sense TR.P sensörü, robot programlama ve kablo montajı sırasında da ölçüm aracı olarak kullanılabilir. Robot hareketlerinde aşırı bükülme, yüksek gerilim ya da sıkışma gibi sorunları tespit ederek, erken aşamada hareket düzenlerinin ve kablo güzergahlarının optimize edilmesine olanak tanır.

### Kablo Kopmalarının İzlenmesi - i.Sense TR.B

igus, ayrıca enerji zincirindeki kablo kopmalarını algılamak için i.Sense TR.B sensörünü sunmaktadır. Bu sensör kablo uzunluğundaki değişimleri izler ve anormallik tespitinde doğrudan PLC’ye sinyal gönderir. Böylece bakım ekipleri olası arızalar büyümeden müdahale edebilir.

### Predictive Maintenance ile Entegre İzleme

igus superwise servisi, i.Sense sensörlerinden gelen verileri tahmine dayalı bakım süreçleriyle entegre eder. Sensör verileri, bakım planlaması, kontrol ve parça değişimi koordinasyonunu kolaylaştırır.

Bu yaklaşım, bakım iş yükünü azaltırken ekipmanların ömrünü uzatmayı hedefler ve endüstriyel otomasyonda dijital durum izleme ile predictive maintenance’in yaygınlaşmasının bir göstergesidir.