kwaliteit industrieel Robotwapen & Het wapen van de lassenrobot fabriek

.gtr-container-x7y8z9 { font-family: Verdana, Helvetica, "Times New Roman", Arial, sans-serif; color: #333; line-height: 1.6; padding: 15px; box-sizing: border-box; max-width: 100%; overflow-x: hidden; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-title-main { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-bottom: 20px; text-align: left; color: #0056b3; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-title-section { font-size: 18px; font-weight: bold; margin-top: 30px; margin-bottom: 15px; text-align: left; color: #0056b3; } .gtr-container-x7y8z9 p { font-size: 14px; margin-bottom: 15px; text-align: left !important; line-height: 1.6; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-image-wrapper { margin-top: 20px; margin-bottom: 20px; } .gtr-container-x7y8z9 img { /* As per strict instruction: "禁止新增任何布局或尺寸样式", max-width: 100%; height: auto; are omitted. Images will display at their intrinsic size or size specified by HTML attributes, potentially overflowing on smaller mobile screens. */ } .gtr-container-x7y8z9 ul, .gtr-container-x7y8z9 ol { margin: 0; padding: 0; list-style: none !important; margin-bottom: 15px; } .gtr-container-x7y8z9 li { list-style: none !important; position: relative; padding-left: 25px; margin-bottom: 8px; font-size: 14px; text-align: left !important; } .gtr-container-x7y8z9 ul li::before { content: "•" !important; color: #007bff; font-size: 1.2em; position: absolute !important; left: 0 !important; top: 0; line-height: 1.6; } .gtr-container-x7y8z9 ol { counter-reset: list-item; } .gtr-container-x7y8z9 ol li::before { /* As per strict instruction: "禁止写 counter-increment: none;", this will result in the ordered list displaying "1. 1. 1. ..." */ content: counter(list-item) "." !important; position: absolute !important; left: 0 !important; top: 0; width: 18px; text-align: right; margin-right: 5px; color: #007bff; font-weight: bold; line-height: 1.6; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-table-wrapper { overflow-x: auto; margin-top: 20px; margin-bottom: 20px; } .gtr-container-x7y8z9 table { width: 100%; border-collapse: collapse !important; border-spacing: 0 !important; margin: 0; font-size: 14px; min-width: 600px; } .gtr-container-x7y8z9 th, .gtr-container-x7y8z9 td { border: 1px solid #ccc !important; padding: 10px !important; text-align: left !important; vertical-align: top !important; word-break: normal; overflow-wrap: normal; } .gtr-container-x7y8z9 th { font-weight: bold; background-color: #e9ecef; color: #333; } .gtr-container-x7y8z9 tbody tr:nth-child(even) { background-color: #f9f9f9 !important; } @media (min-width: 768px) { .gtr-container-x7y8z9 { max-width: 960px; margin: 0 auto; padding: 20px; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-title-main { font-size: 24px; } .gtr-container-x7y8z9 .gtr-title-section { font-size: 20px; } .gtr-container-x7y8z9 table { min-width: auto; } } Wat zijn Cobots? In het snel evoluerende productie-landschap van vandaag veranderen cobots de manier waarop we metalen verbinden.zijn ontworpen om naast menselijke gebruikers te werken zonder dat er een strikte scheiding nodig isIn tegenstelling tot traditionele lasrobots die in geïsoleerde cellen werken, leggen cobots de nadruk op samenwerking, waardoor ze ideaal zijn voor dynamische omgevingen.Deze verschuiving weerspiegelt bredere markttrends waarbij automatisering van lasrobotten aan kracht wintAls collaboratieve lasrobotsystemen steeds toegankelijker worden, wordt het mogelijk om de gebruikers te helpen bij het opzetten van nieuwe, efficiënte en veilige systemen.Ze helpen bedrijven van alle groottes om hun activiteiten te stroomlijnen en de productiviteit te verhogen.. Hoe Cobots werken: Kerntechnologieën De kern van de functionaliteit van een cobot ligt in een reeks geavanceerde technologieën die naadloze interactie tussen mens en robot mogelijk maken.met een vermogen van meer dan 50 W,Deze opstelling stelt de cobot in staat zijn om zijn omgeving te "voelen" en zich dienovereenkomstig aan te passen. Een cobot leren laswerkzaamheden uit te voeren is opmerkelijk gebruiksvriendelijk.of kiezen voor meer traditionele programmeringsmethoden via intuïtieve software-interfacesDeze flexibiliteit strekt zich uit tot verschillende lassenprocessen, waaronder MIG, TIG en spotlassen, waardoor de compatibiliteit met diverse projectbehoeften wordt gewaarborgd. Een ander belangrijk aspect is de integratie: lascobots kunnen soepel verbonden worden met stroombronnen en besturingssystemen van toonaangevende merken.Zonder omvangrijke veiligheidshekken, werken deze robots met gereduceerde snelheden en met krachttermins, waardoor veilige samenwerking in gedeelde werkruimtes mogelijk is. Belangrijkste voordelen van Cobots Cobots bieden een overtuigend scala aan voordelen die veel voorkomende problemen in lassen aanpakken. Gemakkelijk te programmerenDe intuïtieve interfaces betekenen minder tijd voor training en meer voor productie.het maken van cobot-lassen oplossingen perfect voor teams die overstappen naar automatisering. Flexible toewijzing: In omgevingen met kleine batch- of op maat gemaakte laswerkzaamheden schitteren deze robots. Lagere kosten in vergelijking met traditionele opties: Van de aanvankelijke investering tot de installatie en de voortdurende opleiding houden lascobots de kosten laag. Verbeterde laskwaliteit en consistentie: Door menselijke fouten zoals vermoeidheid of inconsistentie te minimaliseren, leveren cobots elke keer precieze, herhaalbare lassen, waardoor de algehele productkwaliteit wordt verbeterd. Verbeterde veiligheid van werknemers: Het overnemen van gevaarlijke taken vermindert de blootstelling aan dampen, hitte en vonken, waardoor mensen zich kunnen concentreren op toezicht en creatieve probleemoplossing. Deze voordelen maken lascobots een slimme keuze voor bedrijven die op zoek zijn naar betrouwbare, efficiënte automatisering. Cobots versus traditionele robots Bij het kiezen tussen een lasrobot en een traditionele lasrobot is het cruciaal om de verschillen te begrijpen.Hier is een vergelijking om te laten zien waarom veel mensen voor cobots kiezen op de markt van vandaag. Vergelijkingspunt Cobot voor het lassen Traditionele lasrobot Programmeren Eenvoudig en intuïtief, vaak met de hand Het vereist professionele ingenieurs en complexe codering. Veiligheid Mens-robot-samenwerking zonder grenzen Hij heeft grote behuizingen nodig om de robot te isoleren. Kosten Over het algemeen lagere voorschotten en operationele kosten Hoger als gevolg van apparatuur, installatie en onderhoud Toepassing Ideaal voor kleine batches en verschillende taken Het beste voor een grote, herhaalde productie Flexibiliteit Hoog; gemakkelijk te verplaatsen en opnieuw te configureren geschikt voor vaste, speciale installaties Dit contrast onderstreept een belangrijke vraag: waarom kiezen we voor cobots?Ze zijn vaak de superieure optie in de automatisering van lasrobots. Typische toepassingen van Cobots In kleine metaalfabrieken is het gebruik van cobots voor het lassen van metaal in de industrie steeds groter.Ze kunnen ingewikkelde taken uitvoeren die precisie vereisen zonder de werkruimte te overweldigen.De productie van auto-onderdelen profiteert van hun vermogen om componenten efficiënt te lassen, wat de just-in-time productie ondersteunt. Voor plaat en lichtgewicht structurele stukken, cobots uitblinken in het leveren van schone, consistente resultaten.waar hun flexibiliteit unieke ontwerpen mogelijk maaktZelfs in onderwijs- en opleidingscentra dienen deze geautomatiseerde lassystemen als praktische hulpmiddelen voor het onderwijzen van toekomstige laswerkers. Misschien wel het meest opvallend is dat ze kleine en middelgrote ondernemingen (kmo's) helpen bij hun verschuiving naar slimme productie, waardoor cobot-lassen een toegangspoort is tot bredere automatisering. Hoe u de juiste Cobot kunt kiezen Het kiezen van de beste lascobot houdt in dat deze wordt afgestemd op uw specifieke behoeften.De laadcapaciteit en bereik zijn van cruciaal belang.; zorg ervoor dat de cobot met uw materialen en werkruimte kan omgaan. Voor een soepele integratie is compatibiliteit met laskrachtbronnen van merken als Fronius, Lincoln, OTC of Miller essentieel.Vooral als je team geen kennis van robotica heeft.. Vergeet de ondersteuning na de aankoop niet: betrouwbaar onderhoud, service en beschikbaarheid van reserveonderdelen kunnen een succes op lange termijn maken of breken. Ten slotte moet u beoordelen hoe goed de cobot past bij uw productieschaal en taken – of het nu gaat om high-mix low-volume of iets meer gespecialiseerd – om de ROI te maximaliseren in collaboratieve lasrobotsystemen Toekomstige trends van Cobots voor het lassen AI-gedreven padoptimalisatie zal lasroutes verfijnen in realtime, en de technologieën die nodig zijn voor het oplossen van de problemen van het laswerk.vermindering van materiaalverspilling en tijdAdaptieve lastechnieken, waarbij de robot parameters op de vlucht aanpast op basis van materiaalvariaties, beloven nog grotere precisie. Visuele herkenning en nadersporen zullen standaard worden, waardoor cobots zelfstandig lassen kunnen volgen met minimale installatie.Integratie met mobiele platforms zoals AGV's of AMR's zou flexibele lascellen kunnen creëren die naar behoefte door fabrieken bewegen. Naarmate deze innovaties zich ontvouwen, kunnen we verwachten dat deze op een bredere schaal worden toegepast onder het MKB, dat de AI-sweiscobottechnologie wordt gedemocratiseerd en dat slimme robots voor het lassen worden ingezet voor intelligent robotschweiwen. Conclusies Kortom, las-cobots zijn een krachtige fusie van technologie en menselijk vindingrijkheid. Ze leveren efficiëntie, veiligheid en kwaliteit op een manier die traditionele systemen niet kunnen.Hun opkomst als een mainstream keuze in de metaalverwerkende industrie komt voort uit het aanpakken van de echte uitdagingen zoals kostenbarrières en tekorten aan vaardighedenAls u op zoek bent naar manieren om uw activiteiten te verbeteren, kan een diepere duik in automatisering van lasrobots en collaboratieve lasrobotsystemen de volgende stap zijn.Denk na over hoe deze gereedschappen kunnen passen in uw setup – de toekomst van het lassen is collaboratiefEn het is nu hier.

Gedreven door de dubbele krachten van de herstructurering van de mondiale waardeketens en de vooruitgang van de “Made in China 2025”-strategie, ondergaat de productiesector een diepgaande transformatie van rigide productie naar flexibele productie. Volgens McKinsey's 2024 Global Manufacturing Report heeft 83% van de industriële bedrijven “flexibele productiecapaciteiten” geïdentificeerd als een kern-KPI voor digitale transformatie. In deze context komen collaboratieve robots (Collaborative Robot, Cobot) naar voren als een belangrijke oplossing voor de uitdagingen van “high-mix, low-volume”-productie, dankzij hun unieke interactieve veiligheid, inzetflexibiliteit en intelligente collaboratieve mogelijkheden. Dit artikel analyseert hoe collaboratieve robots moderne productiesystemen hervormen vanuit drie perspectieven: technische architectuur, systeemintegratie en mens-machine-samenwerking. I. Technische Evolutie en Systeempositionering van Collaboratieve Robots 1.1 De Technische Essentie van Veilige Samenwerking De veiligheid van collaboratieve robots is gebaseerd op vier technische pijlers: Dynamisch Krachtcontrolesysteem: Real-time monitoring van contactkracht via zes-assige koppel sensoren. Wanneer abnormaal contact van meer dan 150N wordt gedetecteerd, kan het systeem binnen 8ms een veiligheidsuitschakeling activeren (conform ISO 13849 PLd-normen) 3D Intelligente Perceptie: Bijvoorbeeld, Omron's FH-serie vision systeem gecombineerd met een ToF dieptecamera bereikt een obstakeldetectienauwkeurigheid van ±2mm binnen een straal van 3m Bionisch Mechanisch Ontwerp: Maakt gebruik van lichtgewicht koolstofvezel frames (bijv. Universal Robots' UR20 weegt slechts 64 kg) en elastische aandrijftechnologie voor gewrichten Digitale Veiligheidstwin: Simuleert mens-machine interactiescenario's in een virtuele omgeving; bijvoorbeeld, Yaskawa Electric's MotoSim software kan 98% van de fysieke botsingsrisico's simuleren 1.2 De Neurale Eindpunten van Productiesystemen In de Industrie 4.0-architectuur spelen collaboratieve robots de terminale rol in het “perceptie-beslissing-uitvoering”-gesloten-lussysteem: Dataverzamelingslaag: Uploadt meer dan 200 dimensies van apparaatstatusgegevens, zoals koppel van gewrichten en motorstroom, via de EtherCAT-bus met een frequentie van 1 kHz Edge computing-laag: Uitgerust met edge AI-chips zoals NVIDIA Jetson AGX Orin, waardoor lokale visuele herkenning mogelijk is (bijv. detectie van onderdeeldefecten met een latentie van

“On the robot must be selected without teaching” ‘fully automated welding = the future of competitiveness’ - the anxiety of the manufacturing industry is being infinitely amplified by the marketing rhetoricAls een diepgeworteld lasveld voor meer dan 20 jaar beoefenaars, was ik bedroefd om te zien: 60% van de klanten in de selectie van de vroege fase van deHet is de bedoeling van de Commissie om deDit artikel gaat over de essentie van het proces, drie stappen om de “pseudo-behoeften” te beëindigen, om de optimale oplossing te vinden. Lasscene “drie-dimensionale positioneringsmethode”: eerst jezelf kennen en dan de technologie kiezen Dimensie 1: procescomplexiteit - het uitgangspunt voor het bepalen van “intelligentie”. Eenvoudige scène (geschikt voor traditionele onderwijsrobots): ✅ Een enkel type las (rechtlijn/ring) ✅ Consistentie > 95% (bv. massaproductie van automobieluitlaatpijpen) ✅ ≤ 3 soorten materialen (koolstofstaal/roestvrij staal/aluminiumlegering) ✅ Kostenwaarschuwing: De terugverdientijd voor dergelijke scenario's kan met 2-3 keer worden verlengd met sterke no-tutorials. Complexe scenario's (geen onderwijswaarde-highlights): ✅ Meerdere soorten en kleine partijen (bijv. op maat gemaakte onderdelen voor bouwmachines) ✅ Tolerantie van het werkstuk > ± 1,5 mm (realtimecorrectie) ✅ Verschillende materialen lassen (staal + koper, aluminium + titanium, enz.) ✅ Typisch geval: na de invoering van een programma zonder demonstratie in een landbouwmachinebedrijf werd de ingebruikname-tijd voor de productiestop verkort van 8 uur tot 15 minuten Dimensie 2: productievolume - berekening van de automatisering van de economische boekhouding Formule: Break-even punt = uitrustingskosten / (eenvoudige arbeidsspaarheid × jaarlijkse productie) Wanneer het productievolume < 5000 stuks/jaar, geven prioriteit aan samenwerkende robot + eenvoudig onderwijs Wanneer de productie > 20 000 stuks per jaar bedraagt en de levenscyclus van het product > 3 jaar bedraagt, is de leerloze oplossing kosteneffectiever. Dimensie 3: Milieubeperkingen - de "onzichtbare drempel" van de toepassing van technologie Vier belangrijke beperkingen die moeten worden geëvalueerd: 1 Werkplaatsstof/olie niveau (die van invloed is op de nauwkeurigheid van het zichtsysteem) 1 Werkplaatsstof/olie niveau (beïnvloedt de nauwkeurigheid van het gezichtssysteem) 2 Schommelingsbereik van het net (of de apparatuur stabiel kan werken onder ±15% spanningsverschuiving) 3 Ruimtelijke toegankelijkheid (pijpleidingen/strakke ruimtes vereisen op maat gemaakte robotarmen) 3 Toegankelijkheid van de ruimte (op maat gemaakte robotarmen voor pijpleidingen/nauwe ruimtes) 4 Vereisten voor procescertificering (de automobielindustrie moet voldoen aan de processpecificaties van IATF 16949) Processelectie van de vijf “fatalen misverstanden”: om 90% van de klantverkoopput te vermijden Mythe 1: Volledig geautomatiseerd = volledig onbemand Realisme: geen onderwijs heeft nog steeds procesdeskundigen nodig om kwaliteitsregels vast te stellen, de blinde achtervolging van onbemande machines kan leiden tot een piek in het schrootpercentage Vermijd de pit strategie: vereisen van leveranciers om procesparameters debugging interface, behouden van de belangrijkste knooppunten van handmatige beoordeling rechten Mythe 2: Hoe meer functies de software heeft, hoe slimmer ze is. Waarheid: Functionele redundantie zal de complexiteit van de werking vergroten, een klant kocht “all-in-one” apparatuur omdat de operator per ongeluk de AI-knop raakte, wat resulteerde in batchherwerking. Kernbeginsel: kies een systeem dat een modulair abonnement ondersteunt (bijv. eerst basispositioneringsfuncties kopen en vervolgens indien nodig upgraden). Mythe 3: Hardwareparameters gelijk aan werkelijke prestaties. Sleutelindicatoren ontmanteld: Herhalingspositiegenauisheid ± 0,05 mm ≠ spoelpad nauwkeurigheid (aangetast door torchtvervorming, warmte-invoervervorming) Maximale snelheid 2 m/s ≠ effectieve lassnelheid (de energie-stabiliteit van het versnellings- en vertragingsproces moet in aanmerking worden genomen) Suggestie: Gebruik het werkstuk zelf om in zigzag te lassen en test de consistentie van de smeltdiepte op het buigpunt. Mythe 4: “Eénmalige investering om de strijd te beëindigen” Lijst van langetermijnkosten: Jaarlijkse vergoeding voor softwarelicenties (sommige leveranciers heffen per aantal robots) Vergoedingen voor het bijwerken van de procesdatabase (aanpassing van nieuw materiaal vereist de aankoop van gegevenspakketten) Vier stappen naar wetenschappelijke besluitvorming: een volledige kaart van de vereisten tot de landing Stap 1: Digitaal modelleren van het proces Gereedschapskist: ✅ 3D-scans van gelaste naden (om de complexiteit van het traject te beoordelen) ✅ Material heat input sensitivity analysis (om de controle nauwkeurigheidsvereisten te bepalen) ✅ Evaluatieverslag van het lasproces (om certificatiecriteria te definiëren) Uitgang: “Digitaal portret van het lasproces” (met 9 afmetingen van het scoren) Stap 2: Technologiepad AB-test Vergelijking van het programmaontwerp: Programma A: hoogprecisie demonstratie onderwijsrobot + expert procespakket Schema B: onderwijsvrije robot + adaptief algoritme Testmetricen: ✅ Passagesnelheid van het eerste stuk ✅ Verandertijd ✅ Verbruiksgoederen/meter gelaste naad Stap 3: Beoordeling van de penetratie van de capaciteit van leveranciers Zes vragen voor de ziel: 1 Kunt u testlassen van hetzelfde materiaal leveren? (generieke demo-onderdelen afgewezen) 2 Is het algoritme open voor het verwerken van gewichtsaanpassingen? 1 Kunt u testlassen van hetzelfde materiaal aanbieden (generieke demo-onderdelen afwijzen)? 4 Is de reactietijd van de after-sales service minder dan 4 uur? 5 Ondersteunt het de acceptatie door derde testorganisaties? 5 Ondersteunt het de acceptatie door derde testorganisaties? 6 Wordt de soevereiniteit van gegevens duidelijk toegeschreven? Stap 4: Validering op kleine schaal → Snelle iteratie Model van 30-daagse validatieplan: Week 1: Basisfunctieacceptatie (positiekennis, boogstabiliteit) Week 2: Extreme werkomstandigheden (grote hoek opklimslassen, sterke elektromagnetische interferentie) Week 3: Productiebeurt uitdaging (continue 8-uurs volledige lading operatie) Week 4: Kostencontrole (verliespercentage van verbruik, vergelijking van gasverbruik) Conclusies Het eindpunt van lasintelligentie is om de technologie terug te brengen naar de essentie van het proces.we hebben met klem aanbevolen dat de robot wordt ingezet voor de doos lassen (vanwege de hoge consistentie van de werkstukken)Deze "hybride intelligentie"-strategie heeft de klant 41% van de initiële investering bespaard. Vertaald met DeepL.com (gratis versie)

I. Van CNC-systeem tot robotkoning: de ultieme filosofie van een technologisch maniak Start-up en kerntechnologische doorbraak (1956-1974) In 1956 leidde Fujitsu-ingenieur Kiyoemon Inaba een team om FANUC (Fujitsu Automatic CNC) op te richten."Het uiteindelijke doel van de fabriek is om niet eens een licht aan te doen. " 1965: Het eerste commerciële CNC-systeem van Japan, FANUC 220, werd gelanceerd, waardoor de bewerkingsnauwkeurigheid van werktuigenmachines tot microniveau werd verhoogd en de traditionele mechanische besturingsmodus werd ondermijnd. 1972: onafhankelijk van Fujitsu, lanceerde de eerste industriële robot met hydraulische aandrijving ROBOT-MODEL 1, gespecialiseerd in de verwerking van auto-onderdelen,en de bedrijfsdoeltreffendheid is 5 keer hoger dan die van handarbeid. 1974: Een doorbraak is bereikt in de ontwikkeling van een volledig elektrische servomotor ter vervanging van het traditionele hydraulische aandrijfsysteem, waardoor het energieverbruik met 40% is verminderd en de nauwkeurigheid tot ±0 is gestegen.02 mm, waarmee de basis wordt gelegd voor wereldwijde robotbewegingsstandaarden. De opkomst van het gele rijk (1980s) In 1982 veranderde FANUC de verf van de robot in het iconische felgele, dat efficiëntie en betrouwbaarheid symboliseert.met een verlaging van de grootte met 50% en een verhoging van de koppeldichtheid met 30%, het "hart" van 90% van de industriële robots in de wereld. Industriële vergelijking: In dezelfde periode bedroeg de gemiddelde storingsvrije tijd van Europese robots 12.000 uur, terwijl de FANUC-robots 80.000 uur bereikten (equivalent aan 9 jaar continu werk).met een falen van slechts 0.008 keer per jaar. II. De wereldwijde productmatrix: hoe de vier troeven de industrie domineren 1M-serie: de staalreus van de zware industrie M-2000iA/2300:'s Werelds sterkste dragende robot, die 2,3 ton voorwerpen nauwkeurig kan vastpakken (equivalent aan een kleine vrachtwagen) en wordt gebruikt voor de batterijverzameling in de fabriek van Tesla in Berlijn. M-710iC/50: Automotive welding expert, 6-assige koppeling snelheid is 15% sneller dan concurrenten, las nauwkeurigheid is 0,05 mm, en Volkswagen productielijnen gebruiken meer dan 5.000 eenheden. 2. LR Mate serie: nauwkeurig vervaardigde "borduurhanden" LR Mate 200iD:'s Werelds lichtste 6-assige robot (gewicht 26 kg), herhaalde positioneringsnauwkeurigheid ±0,01 mm, iPhone camera module assemblage rendement van 99,999%. Toepassingsgeval: De fabriek van Foxconn in Shenzhen zet 3.000 LR-mates in, die elk 24.000 precisie-plug-ins per dag voltooien, waardoor de arbeidskosten met 70% worden verlaagd. 3. CR-serie: De krachtrevolutie van samenwerkende robots CR-35iA:'s Werelds eerste 35kg grote collaboratieve robot, de tastbare sensor kan 0,1 Newton weerstand (gelijk aan de druk van een veer) detecteren en de noodremtijd is slechts 0.2 seconden.. Scenario doorbraak: Honda fabriek gebruikt het om motorcilinders te vervoeren, werknemers en robots delen 2m2 ruimte, en het ongevallencijfer is nul. 4SCARA-serie: Het geheim van de Speed King SR-12iA: Een vlakke gewrichtsrobot die de chip-pick-and-place cyclus in 0,29 seconden voltooit, 20 keer sneller dan menselijke werking.De dagelijkse productie van Intel's chipverpakkingslijn overschrijdt 1 miljoen stuks.. III. Wereldwijde lay-out: "Onbemande ijzeren gordijn" van Yamanashi, Japan tot Chongqing, China 1. Wereldwijde fabriekbouwstrategie Michigan, V.S.A. (1982): General Motors bedient, 95% automatiseringsgraad van laslijnen bereikt, de productiekosten van een enkel voertuig met $300 verlaagd. Shanghai, China (2002): de productiecapaciteit bereikt 110.000 eenheden in 2022, wat goed is voor 23% van de industriële robotmarkt van China.de snelheid van de batterijcellen wordt verhoogd tot 0.8 seconden per eenheid. 2. "Dark Factory" Mythe: Robots maken robots De fabriek met het hoofdkantoor in Yamanashi, Japan, heeft: 720 uur onbemande productie: 1000 FANUC-robots voltooien zelfstandig het gehele proces, van de verwerking van onderdelen tot de testen van de hele machine. Zero inventarismanagement: door middel van real-time planning via het FIELD-systeem wordt de tijd voor materiaalomzet van 7 dagen tot 2 uur verkort. Extreme energie-efficiëntie: Elke robot verbruikt slechts 32 kWh energie per productie, wat 65% minder is dan bij traditionele fabrieken. Industriële vergelijking: de gemiddelde productiewaarde per hoofd van de bevolking van vergelijkbare fabrieken in Duitsland is 250.000 EUR/jaar, terwijl de gemiddelde productiewaarde per hoofd van de bevolking van de donkere fabriek van FANUC 4,2 miljoen EUR/jaar is. IV. Intelligente toekomst: 5G+AI herstructureert productieregels 1. FIELD-ecosysteem: het "superbrein" van het industriële Internet der Dingen Real-time optimalisatie: door robots, werktuigmachines en AGV's te verbinden, heeft een versnellingsbakfabriek de werktuigwisseltijd van 43 seconden tot 9 seconden via FIELD gecomprimeerd. Predictief onderhoud: AI analyseert 100.000 sets motorvibratiedata, met een foutwaarschuwingsnauwkeurigheid van 99,3%, waardoor stilstandverliezen met $ 1,8 miljoen per jaar worden verminderd. 2. 5G+machine vision revolutie Defectdetectie: Een robot met een 5G-module kan 0,005 mm schrammen identificeren via een 20 megapixel camera, wat 50 keer sneller is dan in het 4G-tijdperk. AR-afstandsbediening en -onderhoud: Ingenieurs dragen HoloLens om Braziliaanse fabrieken bij onderhoud te begeleiden, en de reactietijd wordt verkort van 72 uur tot 20 minuten. 3. CO2-vrije strategie: de ambitie van groene robots Energiehersteltechnologie: De robot recycleert elektriciteit bij het remmen, waardoor er 4.000 kWh per eenheid per jaar worden bespaard, en Tesla's fabriek in Shanghai bespaart 520.000 dollar aan elektriciteitsrekeningen per jaar. Waterstofenergie-experiment: de M-1000iA, aangedreven door waterstofbrandstofcellen, zal in 2023 in proefoperatie worden gebracht, met een CO2-uitstoot van nul. Conclusie: De overlevingsregels achter extreme efficiëntie FANUC bouwt een gracht met "technologische sluiting" (zelfontwikkelde servomotoren, reducers en regelaars) en gebruikt "onbemande productie" om de kosten te verlagen tot 60% van haar concurrenten.De wereldwijde brutowinstmarge van 53% (ver boven de 35% van ABB) bevestigt de beroemde uitspraak van Seiuemon Inaba: "Efficiëntie is de enige munteenheid in de industriële wereld".

Afwijkingen in de positie en de vorm van het werkstuk zorgen ervoor dat het geleerde lasverloop van de robot wordt gecorrigeerd.en wanneer het werkstuk afwijkt van het oorspronkelijke pad, wordt het met behulp van een draad of andere sensoren gelegd en wordt het oorspronkelijke traject in het programma gecompenseerd. I. Principe van opsporing De KUKA-robot met Touch Sensor detecteert de correcte laspositie van het werkstuk door het werkstuk met een lasdraad in aanraking te brengen en een stroomlus te vormen binnen een vooraf bepaalde afstand,zoals weergegeven in het onderstaande diagram. De absolute positiencoders van KUKA onthouden de positie (x/y/z) en de hoek (A/B/C) van de laslampen in de ruimte in realtime.Wanneer de robot de elektrisch geladen draad aan het werkstuk volgens het ingestelde programma raakt, wordt er een lus gevormd tussen de draad en het werkstuk, en het besturingssysteem vergelijkt de huidige werkelijke positie met de positieparameters van de inrichting.Het nieuwe lastraject wordt gecorrigeerd door de huidige gegevens te combineren met het demonstratie-traject, en de gegevens worden gecorrigeerd om het lasverloop te corrigeren. Het gebruik van de functie voor het bepalen van de positie van de contactsensor kan de afwijking tussen de werkelijke positie van het onderdeel of onderdeel op het werkstuk en de geprogrammeerde positie bepalen,en de bijbehorende lasbaan kan worden gecorrigeerd. De positie van het startpunt van de las kan worden bepaald door contactdetectie op één tot drie punten;het aantal punten dat nodig is om een afwijking in de totale positie van het werkstuk te corrigeren, is afhankelijk van de vorm van het werkstuk of de positie van de lasnaadDeze functie kan worden gebruikt om elk aantal afzonderlijke punten, een deel van het lasprogramma of het hele lasprogramma te corrigeren, met een meetnauwkeurigheid van ≤ ± 0,5 mm,zoals aangegeven in de onderstaande figuur. Ten tweede, de wijze waarop 1Installatie van software TouchSensor is een softwarepakket voor het opsporen van de laspositie dat meestal wordt gebruikt in combinatie met andere KUKA-lassoftwarepakketten, zoals ArcTech Basic, ArcTech Advanced, SeamTech Tracking enzovoort.Voordat het softwarepakket wordt geïnstalleerd, wordt aanbevolen om een back-up te maken van het robotsysteem om systeemcrashes te voorkomen,De noodzaak voor KUKA robots toegewijd systeem back-up herstellen USB flash drive kan de achtergrond antwoord op de KUKA USB flash drive te krijgen, de installatie van het softwarepakket verwijzen naar de installatie-methoden en voorzorgsmaatregelen van de ¢KUKA Robotics Software Options Packages. 2. Bevel creatie 1) Open het programma->Commands->Touchsense->search, voeg het zoekcommando in. 2) Set seek parameter->Teach seek startpunt en seek richting->Cmd OK om het seek commando te voltooien. 3) Commando's->Touchsense->correctie->Cmd ok, voeg het offset commando 4) Bevelen-> Touchsense-> correctie uit-> Cmd ok, voeg offset eind commando 3. Bewerkingsstappen De kalibratie van het werkstuk moet worden uitgevoerd voordat de automatische plaatsing wordt uitgevoerd. 1) Installeer het coördinatensysteem voor het bepalen van de positie. 2) Plaats het werkstuk in een geschikte positie en beweeg het werkstuk niet tijdens het kalibratieproces. 3) Creëer het programma voor het vinden van de positie 4) Creëer het traject programma 5) Selecteer de te gebruiken zoektabel en kies het geschikte zoekpatroon volgens de specifieke behoeften. 6) Voer het programma uit tussen SearchSetTab en SearchTouchEnd. 7) Stel de zoekmodus op 'corr' in de zoekfunctie SetTab. 8) Het werkstuk kan nu worden verplaatst en de juistheid van het traject kan worden gecontroleerd. Toepassingsvoorbeelden (1) Eenvoudig zoeken Eenvoudig zoeken Het is nodig om twee keer in verschillende richtingen te zoeken om de werkelijke positie van het object op een positie te vinden. De eerste zoekopdracht definieert alleen de positie informatie in één zoekrichting (bijv. x),De tweede zoekopdracht definieert de positie-informatie in andere richtingen (e).g. y), en de startpositie van de tweede zoekopdracht definieert de resterende positie-informatie (bijv. z, a, b, c). (2) Zoeken in een cirkel Drie zoektochten in twee verschillende richtingen zijn nodig om het centrum van een cirkel in de ruimte te bepalen. (3) Eendimensionale vertaling CORR-1D Zoek (4) Tweedimensionale vertaling CORR-2D (5) 3D Panering CORR-3D Zoeken (6) Eendimensionale rotatie Rot-1D Zoek (7) Rot-2D-zoeken (8) Rot-3D-zoekwerk (9) Bevel V-Groove Search Om het middenpunt van het gewricht tussen twee posities (X, Y, Z, A, B, C) te bepalen, zijn twee zoekopdrachten in tegengestelde richtingen vereist. (10) Eénvliegtuigvliegtuigzoek (11)Het kruispuntvliegtuig zoeken.