“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)
“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)
