基于预测性维护技术的机器人喷涂质量缺陷改善

摘要

[目的]为提高机器人喷涂质量并减少因设备异常导致的质量缺陷，将预测性维护技术引入喷涂质量管控体系。[方法]首先，对机器人喷涂质量问题进行统计分析，找出主要影响因素；其次，基于机器人喷涂参数(如喷涂流量、旋杯转速、静电高压和成型空气)建立预测性维护模型，通过实时监测设备状态参数来实现质量问题的预警；最后，在生产现场实施该预测性维护方案，并对其效果进行验证。[结果]实施预测性维护后，车身漆点、门边流漆和漆膜橘皮等典型质量缺陷的发生频率显著降低，设备维护从“事后处理”转向“事前预防”，提高了喷涂过程的稳定性与可靠性。[结论]预测性维护技术可有效识别并预警机器人喷涂过程中的潜在质量风险，实现质量缺陷的主动防控，为汽车涂装生产的智能化质量管理提供可行路径。

关键词

汽车涂装 / 机器人喷涂 / 质量问题 / 实时监测 / 预测性维护