Универсальная мобильная платформа для обслуживания станков с числовым программным управлением

В условиях развития Индустрии 4.0 и цифрового производства ключевым фактором повышения эффективности является минимизация времени простоя технологического оборудования. Актуальность разработки универсальной мобильной платформы (МРП) обусловлена растущей потребностью в роботизации межоперационного обслуживания станков с ЧПУ, которое до сих пор в значительной степени зависит от ручного труда, что приводит к потерям времени и снижению общей производительности. Существующие стационарные и мобильные решения не обеспечивают необходимого сочетания точности, адаптивности и быстрого развертывания в динамической производственной среде.

Цель исследования – разработка универсальной мобильной платформы для обслуживания станков с числовым программным управлением (ЧПУ) с повышенными показателями адаптивности, точности и надежности.

Материалы и методы исследования. Методика научного исследования включала системный анализ, математическое моделирование и прочностные расчеты, подтвердившие надежность конструкции (запас прочности 36,4–52,3 %).

Результаты. В данной работе представлена мобильная роботизированная платформа, предназначенная для оперативного обслуживания станков с ЧПУ в условиях динамической производственной среды. Научная новизна заключается в синтезе трех инновационных элементов: модульной архитектуры, адаптивной пневматической подвески и высокоскоростной системы стабилизации, что обеспечивает повышенную проходимость за счет адаптации к неровностям поверхности в отличие от существующих аналогов.

Выводы. Результаты демонстрируют возможность интеграции платформы в производственный цикл на основе прогнозных уведомлений от оборудования, что обеспечивает точность позиционирования ±1,5 мм и автономность работы. Важным практическим результатом является доказанная надежность выбранных пневмоамортизаторов, обеспечивающая безопасную эксплуатацию даже в нештатных ситуациях. Перспективы работы видятся в развитии алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) для системы автоматического управления (САУ), позволяющих осуществлять более сложное прогнозное планирование и адаптацию к непредвиденным ситуациям без вмешательства оператора. Практическая значимость работы подтверждается расчетным сокращением времени простоя оборудования на 15–20 %.