빠른 재보정이 시작을 통과했지만 정밀도가 나빠졌습니까? 웜 상태 주기 테스트를 사용하여 부분 수정과 전체 다시 실행을 결정합니다.
빠른 재보정으로 원점 복귀 또는 시작 확인이 수정되는 것처럼 보이지만 실제 반복성은 더욱 악화될 때 실망스러운 OpenArm 보정 문제가 나타납니다. 모션은 계속 실행되지만 지점 복귀 정확도와 작업 일관성은 조용히 저하됩니다.
빠른 재보정 후 악화되는 OpenArm 반복성을 어떻게 진단하고 있습니까?
단지 허용 가능한 교정과 진정으로 신뢰할 수 있는 교정을 확인하는 전후 정확도 비교 방법과 계속 진행하는 대신 전체 절차를 다시 실행할 시기를 결정하는 방법을 공유해 주십시오.
회신하는 경우 정확한 반복성 증상 하나와 재보정이 충분하지 않았음을 입증하는 정확한 검증 루틴 하나를 포함시키십시오.
중간 맥락: 우리는 한 번 속았습니다. 빠른 재보정으로 시작 확인이 지워졌지만 핀 복귀 반복성은 +/-0.08mm에서 +/-0.31mm로 저하되었습니다. 작업자는 두 번째 시간에 삽입 수율이 떨어졌을 때만 이를 발견했습니다.
중간 맥락: 공개 점검은 따뜻한 작동 온도에서 기록된 30주기 A-B-A 고정 장치 루프였습니다. 콜드 테스트는 허용 가능한 것처럼 보였지만 웜 드리프트는 꾸준히 증가하여 빠른 검증이 이를 놓친 이유를 설명했습니다.
중간 맥락: 이제 우리는 30사이클 시그마가 두 고정 장치에서 0.12mm 미만으로 유지되고 단조로운 드리프트 추세가 나타나지 않는 경우에만 재보정을 허용합니다. 그렇지 않은 경우 튜닝을 중단하고 전체 절차를 처음부터 끝까지 다시 실행합니다.
중간 상황 후속 조치: 후속 질문: 재교정을 생산 준비로 받아들이기 전에 필요한 최소 주기 수와 따뜻한 상태 기간은 얼마입니까?
가장 가까운 증상을 선택하여 올바른 문제 해결 경로를 따르세요.
짧은 검증으로 열 드리프트를 놓칠 수 있습니다. 생산 등급의 반복성은 사이클 수와 따뜻한 상태 점검이 필요합니다.
python tools/repeatability_loop.py --fixture A,B --cycles 30 --warmup-min 20
python tools/drift_trend_report.py --input repeatability_log.csv필수 통과 기준으로 고정 주기, 시그마 임계값 및 단순 드리프트 추세 없음을 사용합니다.
먼저 체크리스트 템플릿으로 사용하세요. 실행하기 전에 자신의 셀에서 인터페이스 이름, 고정 장치 ID 및 안전 조건을 확인하세요.