基于Kibana 系統(tǒng)的機(jī)器人故障數(shù)據(jù)分析

張艷清

（北京奔馳汽車有限公司，北京 102600）

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，當(dāng)代不斷涌現(xiàn)出新型科學(xué)技術(shù)，以各種各樣的形式影響著人類生活，其中信息化技術(shù)與數(shù)字化技術(shù)得到了極大進(jìn)步。尤其是近些年來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用極大促進(jìn)了各大行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)無(wú)處不在，其主要被應(yīng)用于金融、汽車、餐飲、電信、能源、體能和娛樂等領(lǐng)域，可以看出社會(huì)各行各業(yè)都已經(jīng)有了大數(shù)據(jù)的印跡。北京奔馳汽車有限公司在北汽集團(tuán)與戴姆勒股東雙方的戰(zhàn)略引領(lǐng)下，以及在北京市、大興區(qū)各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)的大力支持下，以世界領(lǐng)先的制造工藝和卓越的運(yùn)營(yíng)水平為依托，全面發(fā)力高端制造的前沿陣地。此外，工廠秉承“數(shù)字化、柔性化、高效、可持續(xù)”四大特性，發(fā)揮最現(xiàn)代、最智能的汽車工廠制造優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)北京奔馳持續(xù)向高速度、高質(zhì)量發(fā)展。本文主要以北京奔馳裝焊車間為背景，講述了北京奔馳不僅擁有著智能制造和綠色制造的先進(jìn)生產(chǎn)工藝，還依靠Kibana 系統(tǒng)獲取大數(shù)據(jù)信息，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行智能化預(yù)防性維護(hù)，降低現(xiàn)場(chǎng)故障率，有效保證生產(chǎn)線順利運(yùn)行。

1 Kibana 系統(tǒng)介紹

Kibana 是一個(gè)開源的分析與可視化平臺(tái)，和Elasticsearch 一起使用。可以使用kibana 搜索、查看、交互存放在Elasticsearch 索引里的數(shù)據(jù)，通過使用各種不同的圖表、表格等，kibana 能很輕易地展示高級(jí)數(shù)據(jù)分析與可視化。采用Kibana 系統(tǒng)可使用戶分析大量數(shù)據(jù)變得更加容易。同時(shí)，基于瀏覽器的接口，用戶能快速創(chuàng)建和分享相關(guān)數(shù)據(jù)變化的動(dòng)態(tài)儀表盤。不需要寫任何代碼，沒有其他基礎(chǔ)軟件依賴。

Kibana 系統(tǒng)主要功能分為APM、Discover、Visualize、Dashbord、Canvas、Metrics、Logs。

APM：性能監(jiān)控，從應(yīng)用當(dāng)中自動(dòng)收集并監(jiān)控各項(xiàng)性能和報(bào)警信息。

Discover：搜索數(shù)據(jù)，通過該項(xiàng)可以直接輸入搜索條件，輸入請(qǐng)求后，直方圖、文檔列表等可以按照新的搜索結(jié)果進(jìn)行展示。

Visualize：可視化界面，通過該項(xiàng)用戶可以根據(jù)自己的需求自定義可視化界面，方便用戶分析使用數(shù)據(jù)。

Dashboard：儀表盤，通過該項(xiàng)可以展示保存的可視化結(jié)果集合，在編輯模式下，用戶可以根據(jù)需要安排和調(diào)整可視化結(jié)果集，并保存儀表盤，以便重新加載和共享。

Canvas：用于圖形的繪制，能夠非常靈活地對(duì)柔性搜索里面的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化布局與展現(xiàn)，可以實(shí)現(xiàn)非常酷炫的信息圖效果。

Metrics：用戶通過該項(xiàng)可以從服務(wù)器操作系統(tǒng)中獲取到相關(guān)信息數(shù)據(jù)。

Logs：該界面可以從豐富的數(shù)據(jù)源中獲取日志，并在儀表盤中以可視化界面形式展現(xiàn)出來(lái)。

本文主要講述的是對(duì)Kibana系統(tǒng)中Dashboard儀表盤的應(yīng)用，通過該功能展示給用戶機(jī)器人報(bào)警信息及報(bào)警信息次數(shù)，用戶通過這些數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)分析，并制定措施，從而降低現(xiàn)場(chǎng)停機(jī)率。基于MFA 裝焊車間相關(guān)設(shè)備創(chuàng)建的Dashboard 界面如圖1 所示。

圖1 創(chuàng)建的Dashboard 界面

2 基于Kibana 系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析及相應(yīng)預(yù)防性維護(hù)措施

本文主要采用Kibana 系統(tǒng)將機(jī)器人常見的報(bào)警信息提取出來(lái)，并通過用戶設(shè)定相關(guān)篩選數(shù)據(jù)，篩選出有用的信息，以柱狀圖的形式展現(xiàn)給用戶，用戶將得到的有用信息進(jìn)行整理并指定相應(yīng)的預(yù)防性措施，最后將這些信息發(fā)送給班組成員，利用班后非生產(chǎn)時(shí)間進(jìn)行整改。

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人實(shí)際使用情況以及CT 人員在Iportal 系統(tǒng)中所記錄的關(guān)于機(jī)器人的故障信息，將機(jī)器人報(bào)警信息分為三大類，即EtherCAT bus error、Robot net lost、Speed of outer fan too low。EtherCAT bus error 主要是機(jī)器人內(nèi)部系統(tǒng)報(bào)警信息，主要是由KSB KUKA 系統(tǒng)總線、KCB KUKA 控制總線運(yùn)行過程中出現(xiàn)的總線閃斷或斷網(wǎng)等異常故障。2020 年CW47 周內(nèi)報(bào)出的機(jī)器人EtherCAT bus error 信息如圖2 所示。

圖2 EtherCAT bus error 報(bào)警統(tǒng)計(jì)

上述導(dǎo)出數(shù)據(jù)展示的是近一周EtherCAT bus error 報(bào)警信息前5 位的機(jī)器人，從圖2 中可以看到，每個(gè)機(jī)器人所報(bào)出不同報(bào)警信息的次數(shù)以及通過右上角顏色報(bào)警信息備注可以得出每個(gè)機(jī)器人在近一周內(nèi)詳細(xì)的報(bào)警信息。通過這些報(bào)警信息，制定了相應(yīng)的預(yù)防性措施，如插拔EtherCAT 網(wǎng)線，若下一周導(dǎo)出數(shù)據(jù)仍然有報(bào)警信息，便將該網(wǎng)線進(jìn)行更換。

現(xiàn)場(chǎng)通過機(jī)器人報(bào)出的警報(bào)最多的還有機(jī)器人各個(gè)子站掉網(wǎng)情況，該故障報(bào)出時(shí)并不能當(dāng)下使生產(chǎn)停止，這是因?yàn)檫@類報(bào)警信息開始時(shí)機(jī)器人在本身掃描周期內(nèi)無(wú)法快速捕捉到報(bào)警信息，而Kibana 卻能夠快速捕捉到，因此開始出現(xiàn)故障報(bào)警時(shí)并不能夠立即打斷機(jī)器人正常運(yùn)行，但是如果不能及時(shí)處理，會(huì)嚴(yán)重影響生產(chǎn)。所以，通過Kibana 能夠提前捕捉到機(jī)器人與子站之間發(fā)生過網(wǎng)絡(luò)閃斷的次數(shù)，根據(jù)捕捉的信息給出相應(yīng)的預(yù)防性措施。2020 年CW47 周報(bào)出的機(jī)器人Robot net lost 報(bào)警信息如圖3 所示。

圖3 Robot net lost 報(bào)警統(tǒng)計(jì)

由圖3 可知，不同顏色代表機(jī)器人不同的子站設(shè)備，數(shù)字代表著斷網(wǎng)次數(shù)。需要對(duì)比現(xiàn)場(chǎng)，查看機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)物理連接順序，綜合判斷機(jī)器人具體掉網(wǎng)子站位置，找到故障點(diǎn)后，重新插拔網(wǎng)線，斷電重啟相應(yīng)子站設(shè)備，若每周斷網(wǎng)次數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)，那么必須考慮更換網(wǎng)線或子站模塊。

為了保證機(jī)器人控制柜更好地散熱，KUKA 機(jī)器人研發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì)機(jī)器人控制柜設(shè)置了3 個(gè)風(fēng)扇，分別為外部風(fēng)扇、內(nèi)部風(fēng)扇以及PC 風(fēng)扇，外部風(fēng)扇主要實(shí)現(xiàn)控制柜與外界的熱量交換，將機(jī)器人控制柜內(nèi)的熱量帶到外部；內(nèi)部風(fēng)扇主要助力控制柜與外界進(jìn)行空氣交換，將PC 機(jī)產(chǎn)生的熱量帶到風(fēng)道；PC 風(fēng)扇主要將CPU 產(chǎn)生的熱量排出到PC 機(jī)。控制柜散熱時(shí)需通過風(fēng)扇與外界進(jìn)行空氣交換，由于裝焊車間空氣中有少量灰塵，導(dǎo)致控制柜吸入空氣時(shí)灰塵難免會(huì)落到風(fēng)扇軸承處，隨著生產(chǎn)進(jìn)行，如果不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)清理，灰塵會(huì)越積越多，最終導(dǎo)致外部風(fēng)扇運(yùn)行速度過慢甚至停止，嚴(yán)重影響控制柜散熱性能。控制柜不能及時(shí)散熱，溫度會(huì)升高，導(dǎo)致機(jī)器人驅(qū)動(dòng)溫度過高而報(bào)警，使機(jī)器人停止工作，嚴(yán)重影響生產(chǎn)。

因此通過捕捉Kibana 數(shù)據(jù)，可以提前得到外部風(fēng)扇報(bào)警信息，需提前清潔機(jī)器人外部風(fēng)扇，保證風(fēng)扇正常運(yùn)行，從而避免了由于機(jī)器人控制柜溫度過高引起的停機(jī)。2020年CW47 周報(bào)出的機(jī)器人Speed of outer fan too low 信息如圖4 所示。

圖4 Speed of outer fan too low 報(bào)警統(tǒng)計(jì)

3 數(shù)據(jù)分析成果

Kibana 系統(tǒng)自 2020 年 CW37 周開始被應(yīng)用于 MFA 裝焊車間，通過鏈接不同設(shè)備的故障數(shù)據(jù)源，捕捉相應(yīng)的故障信息，并通過Kibana 系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)整理，將結(jié)果展示給用戶。

本文主要講述的是Kibana 系統(tǒng)每周捕捉機(jī)器人故障信息，并反饋給用戶，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求以及裝焊車間班組實(shí)際工作量問題，針對(duì)每種機(jī)器人報(bào)警信息均提取報(bào)警次數(shù)前5 位即故障Top 5，并發(fā)送給各個(gè)班組，并針對(duì)相關(guān)故障信息進(jìn)行相應(yīng)預(yù)防性處理。由于2020 年CW40 周是十一黃金周假期，同時(shí)在CW42 周對(duì)Kibana 系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)，提取數(shù)據(jù)時(shí)剔除了CW40 周、CW42 周。經(jīng)過CW37～CW48周預(yù)防性維護(hù)，三種不同報(bào)警信息每周報(bào)警次數(shù)趨勢(shì)如圖5 所示。

圖5 機(jī)器人報(bào)警信息次數(shù)趨勢(shì)圖

圖5（a）展示的是每周機(jī)器人EtherCAT 報(bào)警信息，通過該圖可以看出灰色標(biāo)記的是EtherCAT 目標(biāo)值，該值主要根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以及每天CT 人員統(tǒng)計(jì)的Iportal 數(shù)據(jù)選取，該報(bào)錯(cuò)信息每周報(bào)警次數(shù)低于該值，認(rèn)為線體正常運(yùn)行，則不需要班組著重關(guān)注。圖中有兩周的報(bào)警信息超出了目標(biāo)值，顯然需要班組及時(shí)去關(guān)注。通過Kibana 系統(tǒng)數(shù)據(jù)導(dǎo)出，很容易捕捉到CW39、CW47 周機(jī)器人的報(bào)警記錄。如CW39周總共報(bào)出83 次，CW47 周總共報(bào)出66 次，超過了目標(biāo)值，此時(shí)需要具體分析這2 周數(shù)據(jù)，掌握?qǐng)?bào)警記錄的數(shù)據(jù)源，采取相應(yīng)措施進(jìn)行維護(hù)。

圖5（b）展示的是每周機(jī)器人Net-lost 報(bào)警信息，該圖仍然設(shè)定了一個(gè)目標(biāo)值，該值同樣根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以及CT 人員統(tǒng)計(jì)的Iportal 數(shù)據(jù)選取。通過導(dǎo)出系統(tǒng)數(shù)據(jù)，很容易捕捉到CW37 周、CW41 周機(jī)器人Net-lost 報(bào)警信息次數(shù)超出目標(biāo)值。此時(shí)需要具體分析故障數(shù)據(jù)源機(jī)器人子站異常情況，根據(jù)采集到的具體信息采取相應(yīng)措施進(jìn)行維護(hù)，以確保第二周不會(huì)出現(xiàn)同樣的故障。

圖5（c）展示的是每周機(jī)器人Fan warning 報(bào)警信息，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的積累，該報(bào)警信息目標(biāo)值為210，高出這一設(shè)定值時(shí)，需要對(duì)本周的報(bào)警機(jī)器人進(jìn)行具體分析及預(yù)防性維護(hù)。采取相應(yīng)預(yù)防性措施后，自CW43 周開始，每周報(bào)警次數(shù)均低于設(shè)定值。

4 結(jié)束語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，現(xiàn)場(chǎng)故障信息與大數(shù)據(jù)相結(jié)合是必然的趨勢(shì)，大數(shù)據(jù)設(shè)備故障分析及預(yù)防性對(duì)策也將成為未來(lái)車企行業(yè)中日常維護(hù)的主流。大數(shù)據(jù)需要結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備故障信息，兩者相輔相成，各自有其需要的部分。結(jié)合后可看到，通過大數(shù)據(jù)采集與分析，找到設(shè)備故障發(fā)生規(guī)律，同時(shí)分析出故障發(fā)生前的征兆，總結(jié)規(guī)律，制定出相應(yīng)的預(yù)防性措施，減少現(xiàn)場(chǎng)停機(jī)率，實(shí)現(xiàn)北京奔馳“智能制造與綠色制造”的理念。