Kalite Endüstriyel Robot kolu & Kaynak robotu kolu Fabrika

.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; } } What Are Welding Cobots? In today's fast-evolving manufacturing landscape, welding cobots are transforming how we approach metal joining tasks. These collaborative welding robots, often simply called welding cobots, are designed to work alongside human operators without the need for strict separation. Unlike traditional welding robots that operate in isolated cells, cobots emphasize partnership, making them ideal for dynamic environments. This shift reflects broader market trends where welding robot automation is gaining traction, driven by demands for efficiency and safety in industries like automotive and fabrication. As collaborative welding robot systems become more accessible, they're helping businesses of all sizes streamline operations and boost productivity. How Welding Cobots Work: Core Technologies At the heart of a welding cobot's functionality lies a suite of advanced technologies that enable seamless human-robot interaction. These systems rely on sophisticated perception tools, such as force sensors that detect contact pressure, vision systems for precise positioning, and collision detection mechanisms to prevent accidents. This setup allows the cobot to "feel" its surroundings and adjust accordingly. Teaching a cobot to perform welding tasks is remarkably user-friendly. Operators can use hand-guided teaching, where they physically move the robot arm through the desired path, or opt for more traditional programming methods via intuitive software interfaces. This flexibility extends to various welding processes, including MIG, TIG, and spot welding, ensuring compatibility with diverse project needs. Integration is another key aspect: welding cobots connect smoothly with power sources and control systems from leading brands. What truly sets them apart, though, are their built-in safety features. Without requiring bulky safety fences, these robots operate at reduced speeds and with force limits, enabling safe collaboration in shared workspaces. Key Advantages of Welding Cobots Welding cobots offer a compelling array of benefits that address common pain points in welding operations. Here's a closer look at why they're becoming indispensable in automation welding scenarios. Easy to Program: Even welders without extensive robotics experience can get up to speed quickly. The intuitive interfaces mean less time on training and more on production, making cobot welding solutions perfect for teams transitioning to automation. Flexible Deployment: In environments with small-batch or custom welding jobs, these robots shine. Their mobility allows easy repositioning, adapting to changing workflows without major overhauls. Lower Cost Compared to Traditional Options: From initial investment to installation and ongoing training, welding cobots keep expenses down. This affordability opens doors for smaller shops to embrace robotic welding efficiency. Improved Welding Quality and Consistency: By minimizing human errors like fatigue or inconsistency, cobots deliver precise, repeatable welds every time, enhancing overall product quality. Enhanced Worker Safety: Taking over hazardous tasks reduces exposure to fumes, heat, and sparks, allowing humans to focus on oversight and creative problem-solving. These advantages make welding cobots a smart choice for businesses seeking reliable, efficient automation. Welding Cobots vs. Traditional Welding Robots When deciding between a welding cobot and a traditional welding robot, understanding the differences is crucial. Here's a side-by-side comparison to highlight why many are opting for cobots in today's market. Comparison Point Welding Cobot Traditional Welding Robot Programming Simple and intuitive, often hand-guided Requires professional engineers and complex coding Safety Human-robot collaboration without fences Needs large safety enclosures to isolate the robot Cost Generally lower upfront and operational expenses Higher due to equipment, setup, and maintenance Application Ideal for small batches and varied tasks Best for high-volume, repetitive production Flexibility High; easy to move and reconfigure Suited for fixed, dedicated setups This contrast underscores a key question: Why choose welding cobots? For operations valuing adaptability and cost-effectiveness over sheer volume, they're often the superior option in welding robot automation. Typical Applications of Welding Cobots Welding cobots are finding their place across a variety of settings, proving their versatility in industrial welding robot scenarios. In small metal fabrication shops, they handle intricate jobs that require precision without overwhelming the workspace. Automotive parts manufacturing benefits from their ability to weld components efficiently, supporting just-in-time production. For sheet metal and lightweight structural pieces, cobots excel in delivering clean, consistent results. Custom part processing is another sweet spot, where their flexibility accommodates unique designs. Even in educational and training centers, these automated welding systems serve as hands-on tools for teaching future welders. Perhaps most notably, they're aiding small and medium enterprises (SMEs) in their shift toward smart manufacturing, making cobot welding applications a gateway to broader automation. How to Choose the Right Welding Cobot Selecting the best welding cobot involves matching it to your specific needs. Start by considering the welding type—MIG for heavy-duty joins, TIG for finer work, or spot welding for quick assembly. Payload capacity and reach radius are critical; ensure the cobot can handle your materials and workspace layout. Compatibility with welding power sources from brands like Fronius, Lincoln, OTC, or Miller is essential for smooth integration. Prioritize user-friendly teaching methods, especially if your team lacks robotics expertise. Don't overlook post-purchase support: reliable maintenance, service, and spare parts availability can make or break long-term success. Finally, assess how well the cobot fits your production scale and tasks—whether it's high-mix low-volume or something more specialized—to maximize ROI in collaborative welding robot systems Future Trends of Welding Cobots Looking ahead, welding cobots are poised for exciting advancements that blend intelligence with practicality. AI-driven path optimization will refine welding routes in real-time, reducing material waste and time. Adaptive welding techniques, where the robot adjusts parameters on the fly based on material variations, promise even greater precision. Visual recognition and seam tracking will become standard, allowing cobots to follow welds autonomously with minimal setup. Integration with mobile platforms like AGVs or AMRs could create flexible welding cells that move around factories as needed. As these innovations unfold, expect wider adoption among SMEs, democratizing AI welding cobot technology and pushing smart welding robot solutions into mainstream use for intelligent robotic welding. Conclusion In summary, welding cobots represent a powerful fusion of technology and human ingenuity, delivering efficiency, safety, and quality in ways traditional systems can't match. Their rise as a mainstream choice in the metal processing industry stems from addressing real-world challenges like cost barriers and skill shortages. If you're exploring ways to elevate your operations, diving deeper into welding robot automation and collaborative welding robot systems could be the next step. Consider how these tools might fit your setup— the future of welding is collaborative, and it's here now.

Küresel değer zincirlerinin yeniden yapılandırılmasının ve "Made in China 2025" stratejisinin ilerlemesinin ikili güçleri tarafından yönlendirilen,Üretim sektörü katı üretimden esnek imalata derin bir dönüşüm geçiriyorMcKinsey'nin 2024 Küresel Üretim Raporu'na göre, endüstriyel şirketlerin %83'ü “süren üretim kapasiteleri”ni dijital dönüşüm için temel bir KPI olarak belirledi.İşbirliği yapan robotlar (Collaborative Robot, Cobot) benzersiz etkileşimli güvenliği, dağıtım esnekliği,ve akıllı işbirliği yetenekleriBu makalede, işbirlikçi robotların modern üretim sistemlerini üç perspektiften nasıl yeniden şekillendirdiğini analiz edeceğiz: teknik mimari, sistem entegrasyonu ve insan-makine işbirliği. I. İşbirliği yapan robotların teknik evrimi ve sistem konumlandırması 1.1 Güvenli işbirliğinin teknik özü İşbirliği yapan robotların güvenliği dört teknik direğe dayanır: Dinamik Güç Kontrol Sistemi: Altı eksenli tork sensörleri aracılığıyla temas kuvvetinin gerçek zamanlı izlenmesi. 150N'den fazla anormal temas tespit edildiğinde,Sistem 8 ms içinde güvenlik kapatmasını tetikleyebilir (ISO 13849 PLd standartlarına uygun) 3 boyutlu akıllı algılama: Örneğin, Omron'un FH serisi görme sistemi ToF derinlik kamerası ile birleştirildiğinde, 3 metre yarıçapında ±2 mm engelli tespit doğruluğu elde edilir Biyonik Mekanik Tasarım: Hafif karbon fiber çerçevelerini kullanır (örneğin, Universal Robots'un UR20'si sadece 64 kg ağırlığında) ve ortak elastik tahrik teknolojisi Dijital Güvenlik İkizi: Sanal bir ortamda insan-makine etkileşimi senaryolarını simüle eder; örneğin Yaskawa Electric'in MotoSim yazılımı fiziksel çarpışma risklerinin% 98'ini simüle edebilir.2 Üretim Sistemlerinin Sinirsel Son Noktaları Endüstri 4.0 mimarisinde, işbirlikçi robotlar, kapalı döngü sisteminde “görüş-karar-uygulama”daki terminal rolü oynamaktadır: Veri toplama katmanı: Ortak tork ve motor akımı gibi cihaz durumu verilerinin 200 boyutundan fazlasını 1 kHz frekansında EtherCAT otobüsü üzerinden yükler Kenar hesaplama katmanı: NVIDIA Jetson AGX Orin gibi kenar AI yongalarıyla donatılmıştır, yerel görsel tanıma (örneğin, gecikme süresi

“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 rhetoric20 yılı aşkın bir süredir derinlere kök saldıran bir kaynak alanı uzmanı olarak, müşteri seçiminin erken aşamasında %60'ının “teknoloji yoluna bağımlı” olduğunu görmek beni üzdü.Kendi süreç analizinin derinliğini göz ardı ederkenBu makalede, bu sürecin özünden, “sahte ihtiyaçları” ortadan kaldırmak için, en iyi çözümü bulmak için üç adım atılıyor. Kaynak sahnesi “üç boyutlu konumlandırma yöntemi”: önce kendinizi tanıyın, sonra teknolojiyi seçin 1. boyut: Süreç karmaşıklığı - “zekâli” belirlemenin başlangıç noktası. Basit bir sahne (geleneksel öğretim robotları için uygundur): ✅ Tek kaynak tipi (düz çizgi/halka) ✅ Süreklilik > 95% (örneğin otomobil egzoz borularının seri üretimi) ✅ ≤ 3 malzeme türü (karbon çelik/ paslanmaz çelik/alüminyum alaşımı) ✅ Maliyet Uyarısı: Bu tür senaryolar için geri ödeme süresi, güçlü derssizlerle 2-3 kat daha fazla uzatabilir. Karmaşık senaryolar (öğretim değeri gösterilmez): ✅ Çok türlü ve küçük parti (örneğin inşaat makineleri için özel parçalar) ✅ İş parçasının toleransı > ± 1.5 mm (gerçek zamanlı düzeltme) ✅ Farklı malzeme kaynakları (çelik + bakır, alüminyum + titanyum, vb.) ✅ Tipik bir durum: tarım makineleri işletmesinde gösterimsiz programın uygulanmasından sonra, üretim değişimi için devreye girme süresi 8 saatten 15 dakikaya düşürüldü 2. boyut: üretim hacmi - ekonomik hesapların "otomasyonunu" hesaplamak için Formül: Kesinleme noktası = ekipman maliyeti / (tek parça emek tasarrufu × yıllık üretim) Üretim hacmi 20.000 adet ve ürün yaşam döngüsü >3 yıl olduğunda, öğretimsiz çözüm daha uygun maliyetlidir. Boyut 3: Çevresel kısıtlamalar - Teknoloji uygulamasının "görünmez eşiği" Değerlendirilmesi gereken dört önemli kısıtlama: 1 Atölyede toz/yağ seviyesi (görme sisteminin doğruluğunu etkileyen) 1 Atölyede toz/yağ seviyesi (görme sisteminin doğruluğunu etkiler) 2 Şebeke dalgalanma aralığı (teçhizatın %15 gerilim değişimi altında istikrarlı bir şekilde çalışabilmesi) 3 Uzaysal erişilebilirlik (boru hatları/sıkı alanlar özel robot kolları gerektirir) 3 Uzaya erişilebilirlik (boru hattı/ dar alanlar için özel robot kolları) 4 Süreç sertifikasyonu gereksinimleri (otomotiv endüstrisinin IATF 16949 işlem özelliklerine uyması gerekir) Beş “fatal yanlış anlaşılmanın” süreci seçimi: Müşteri tedarik çukurunun %90'ını önlemek Efsane 1: "Tamamen otomatik = tamamen insansız". Gerçek: hiçbir öğretim hala kalite kurallarını belirlemek için süreç uzmanlarına ihtiyaç duymaz, insansızların körü körüne takip edilmesi hurda oranında bir artışa neden olabilir Çukur stratejisinden kaçının: tedarikçilerden süreç parametrelerini hata ayıklama arabirimi sağlamalarını talep edin, manuel inceleme haklarının anahtar düğümlerini koruyun Efsane 2: “Software ne kadar çok işlev görürse o kadar akıllı olur” Gerçek: Fonksiyonel yedeklilik işlevin karmaşıklığını artıracaktır, bir müşteri, operatörün yanlışlıkla AI düğmesine dokunduğu için "her şey bir arada" ekipman satın aldı ve bu da seri yeniden işleme neden oldu. Temel ilke: modüler aboneliği destekleyen bir sistem seçin (örneğin, önce temel konumlandırma fonksiyonlarını satın alın, daha sonra gerektiğinde yükseltin). Efsane 3: Donanım parametreleri gerçek performansı eşittir. Ana göstergeler parçalandı: Tekrar konumlandırma doğruluğu ± 0.05mm ≠ kaynak yörüngesi doğruluğu (fener deformasyonu, ısı giriş deformasyonu tarafından etkilenir) Maksimum hız 2m/s ≠ etkin kaynak hızı (hızlanma ve yavaşlama sürecinin enerji istikrarını dikkate almak gerekir) Öneriler: Zıkkızak yörüngesinde kaynak yapmak için gerçek iş parçasını kullanın ve büküm noktasında füzyon derinliğinin tutarlılığını test edin. Efsane 4: "Savaşı sona erdirmek için tek seferlik yatırım" Uzun vadeli maliyet listesi: Yazılım lisansları için yıllık ücret (bazı satıcılar robot sayısına göre ücret alır) Süreç veritabanı güncelleme ücreti (yeni malzemelerin uyarlanması veri paketlerinin satın alınmasını gerektirir) Bilimsel Karar Vermenin Dört Adımı: Gereksinimlerden İnişe Kadar Tam Bir Harita Adım 1: Sürecin Dijital Modelleştirilmesi Araç kümesi: ✅ kaynaklı dikişlerin 3 boyutlu taramaları (yörüngenin karmaşıklığını değerlendirmek için) ✅ Malzeme ısı giriş hassasiyeti analizi (kontrol doğruluğu gereksinimlerini belirlemek için) ✅ Kaynak süreci değerlendirme raporu (sertifikasyon kriterlerini tanımlamak için) Çıktı: Saldırma Sürecinin Dijital Portreği (9 boyutlu puanlama ile) Adım 2: Teknoloji Yolu AB Testi Program tasarımı karşılaştırması: Program A: Yüksek hassasiyetli gösterim öğretim robotu + uzman süreç paketi Plan B: Eğitimsiz robot + uyarlanabilir algoritma Test ölçümleri: ✅ İlk parça geçiş oranı ✅ Değişim süresi ✅ Tüketici maliyeti/metre kaynaklı dikiş Adım 3: Tedarikçi Kapasitesinin Penetrasyonu Değerlendirilmesi Ruh altı soru kontrol listesi: 1 Aynı malzemeden test kaynakları sağlayabilir misiniz? (Genetik gösterim parçaları reddedildi) 2 Algoritma ağırlık ayarlamasını işleyebilir mi? 1 Aynı malzemeden test kaynakları sağlayabilir misiniz (generik gösterim parçalarını reddedebilir misiniz)? 4 Satış sonrası servisin yanıt süresi 4 saatten az mı? 5 Üçüncü taraf test kuruluşları tarafından kabul edilmesini destekler mi? 5 Üçüncü taraf test kuruluşları tarafından kabul edilmesini destekler mi? 6 Verilerin egemenliği açıkça belirtilmiş mi? (Proses verilerinin kilitlenmesini önlemek) Adım 4: Küçük Ölçekli Doğrulama → Hızlı İterasyon 30 günlük doğrulama planı şablonu: Hafta 1: Temel işlev kabulü (konum doğruluğu, yay istikrarı) Hafta 2: Aşırı çalışma koşulları testi (büyük açılı tırmanış kaynak, güçlü elektromanyetik müdahale) Hafta 3: Üretim döngüsü zorluğu (tam yükle devam eden 8 saatlik çalışma) Hafta 4: Maliyet denetimi (tüketim kaybı oranı, gaz tüketimi karşılaştırması) Sonuçlar Kaynak zekanın nihai amacı teknolojinin işlevselliğine geri dönmesidir.Robotun kutu kaynak için tutulmasını kararlı bir şekilde tavsiye ettik (iş parçasının yüksek tutarlılığı nedeniyle)Bu "hibrid zeka" stratejisi, müşterinin ilk yatırımın %41'ini tasarruf etmesine yardımcı oldu. DeepL.com ile çevirildi (ücretsiz sürüm)

I. CNC sisteminden robot kralına: Teknoloji manyakının en büyük felsefesi Başlangıç ve çekirdek teknolojisinin keşfi (1956-1974) 1956'da Fujitsu mühendisi Kiyoemon Inaba, FANUC'u (Fujitsu Otomatik CNC) kurmak için bir ekibe önderlik etti."Fabrikanın nihai amacı bir ışığı bile açmamak.. " 1965: Japonya'nın ilk ticari CNC sistemi olan FANUC 220'yi piyasaya sürdü ve makine aletlerinin işleme doğruluğunu mikron seviyesine yükseltti ve geleneksel mekanik kontrol modunu altüst etti. 1972: Fujitsu'dan bağımsız olarak, ilk hidrolik tahrik endüstriyel robotu ROBOT-MODEL 1'i, otomotiv parçaları taşımacılığında uzmanlaşmış olarak piyasaya sürdü.ve çalışma verimliliği manuel emeğin 5 katı daha yüksektir. 1974: Geleneksel hidrolik tahrik sisteminin yerini alacak tam elektrikli bir servomotorun geliştirilmesinde, enerji tüketimini %40 oranında düşürerek ve doğruluğu ±0'a yükselterek bir atılım yapıldı.02 mm, küresel robot hareket kontrol standartlarının temelini atıyor. Sarı imparatorluğun yükselişi (1980'ler) 1982'de FANUC, robotun boyasını verimliliği ve güvenilirliği sembolize eden ikonik parlak sarıya değiştirdi.% 50'lik boyut azaltımı ve % 30'luk tork yoğunluğu artışı ile, dünyadaki endüstriyel robotların %90'ının "kalbi" haline geldi. Endüstri karşılaştırması: Aynı dönemde, Avrupa robotlarının ortalama sorunsuz süresi 12.000 saat, FANUC robotlarının ise 80.000 saate ulaştı (dokuz yıllık aralıksız çalışmaya eşdeğer).Başarısızlık oranı sadece 0.008 kez/yıl. II. Küresel ürün matrisi: Dört kumanda kartının endüstride nasıl egemen olduğu 1. M serisi: ağır sanayinin çelik dev kolu M-2000iA/2300: Dünyanın en güçlü yük taşıyan robotu, 2.3 ton nesneyi (küçük bir kamyona eşdeğer) doğru bir şekilde tutabilir ve Tesla'nın Berlin fabrikasında pil paketleri montajı için kullanılır. M-710iC/50: Otomotiv kaynak uzmanı, 6 eksenli bağlantı hızı rakiplerden% 15 daha hızlı, kaynak doğruluğu 0.05 mm ve Volkswagen üretim hatları 5.000'den fazla birim kullanır. 2. LR Mate serisi: hassas yapımı "sümek elleri" LR Mate 200iD: Dünyanın en hafif 6 eksenli robotu (26 kg ağırlık), tekrarlanan konumlandırma doğruluğu ±0.01 mm, iPhone kamera modülü montaj çıkış oranı% 99.999. Uygulama durumu: Foxconn'un Shenzhen fabrikası günde 24.000 hassaslıklı eklenti tamamlayan 3.000 LR Mate'i dağıtır ve işgücü maliyetlerini% 70 oranında azaltır. 3CR Serisi: İşbirliği Robotlarının Güç Devrimi CR-35iA: Dünyanın ilk 35 kg büyük yüklü işbirlikçi robotu, dokunmatik sensör 0.1 Newton direnci algılayabilir (bir tüyün basıncı ile eşdeğer) ve acil fren süresi sadece 0.2 saniye.. Senaryo atılım: Honda fabrikası motor silindirlerini taşımak için kullanıyor, işçiler ve robotlar 2 m2 alan paylaşıyor ve kaza oranı sıfır. 4SCARA Serisi: Hız Kralının Sırrı SR-12iA: Çip seçme ve yerleştirme döngüsünü 0.29 saniye içinde tamamlayan düzlemli eklemli bir robot, insan operasyonundan 20 kat daha hızlı.Intel'in çip paketleme hattının günlük üretimi 1 milyon parçayı aştı.. III. Küresel düzen: "İnsansız Demir Perde" Yamanashi, Japonya'dan Çin'in Chongqing'e kadar 1Küresel fabrika inşaat stratejisi Michigan, ABD (1982): General Motors'a hizmet vermek, kaynak hatlarının %95 otomatikleştirme oranına ulaşmak, tek bir aracın üretim maliyetini 300 dolar azaltmak. Şangay, Çin (2002): Üretim kapasitesi 2022'de 110.000 birime ulaşıyor ve Çin'in endüstriyel robot pazarının% 23'ünü oluşturuyor.Batarya hücresi montaj hızı 0'ya çıkarılır.Birim başına.8 saniye. 2"Karanlık Fabrika" Efsanesi: Robotlar Robotlar Yapıyor Japonya'nın Yamanashi'deki merkez fabrikaları şunları başardı: 720 saatlik insansız üretim: 1.000 FANUC robotu, parça işleme ve tüm makine testlerine kadar tüm süreci bağımsız olarak tamamlar. Sıfır envanter yönetimi: FIELD sistemi aracılığıyla gerçek zamanlı programlama yoluyla, malzeme döngüsü süresi 7 günden 2 saate kadar sıkıştırılır. Aşırı enerji verimliliği: Her robot üretim başına sadece 32kWh enerji tüketir, bu da geleneksel fabrikalardan %65 daha düşüktür. Endüstri karşılaştırması: Almanya'daki benzer fabrikaların kişi başına ortalama üretim değeri yılda 250.000 € iken, FANUC'un karanlık fabrikasının kişi başına ortalama üretim değeri yılda 4.2 milyon €'dur. IV. Akıllı gelecek: 5G+AI üretim kurallarını yeniden oluşturur 1. FIELD ekosistem: endüstriyel nesnelerin internetinin "süper beyni" Gerçek zamanlı optimizasyon: robotlar, alet makineleri ve AGV'leri bağlayarak, bir dişli fabrikası, araç değişim süresini FIELD aracılığıyla 43 saniyeden 9 saniyeye sıkıştırdı. Tahmin edici bakım: Yapay zeka, %99.3'lük bir hata uyarısı doğruluğu ile 100.000 set motor titreşim verisi analiz ederek, duraklama kaybını yılda 1.8 milyon dolar azaltır. 2. 5G + makine görme devrimi Kusur tespiti: 5G modülü ile donatılmış bir robot, 20 megapixellik bir kamera aracılığıyla 0.005 mm'lik çizikleri tespit edebilir, bu da 4G çağına göre 50 kat daha hızlıdır. AR uzaktan çalıştırma ve bakım: Mühendisler Brezilya fabrikalarına bakım konusunda rehberlik etmek için HoloLens takıyor ve yanıt süresi 72 saatten 20 dakikaya kısaltılıyor. 3Sıfır karbon stratejisi: yeşil robotların hırsları Enerji yenilenme teknolojisi: Robot fren yaparken elektriği geri dönüştürür, yılda bir ünite başına 4.000 kWh tasarruf eder ve Tesla'nın Şangay fabrikası yılda 520.000 dolarlık elektrik faturaları tasarruf eder. Hidrojen enerjisi deneyi: Hidrojen yakıt hücreleri ile çalışan M-1000iA, 2023'te sıfır karbon emisyonu ile deneme operasyonuna girecek. Sonuç: Aşırı verimliliğin arkasındaki hayatta kalma kuralları FANUC, "teknolojik kapanış" (kendisi tarafından geliştirilen servo motorlar, redüktörler ve denetleyiciler) ile bir hendek inşa eder ve rakiplerinin% 60'ına maliyetleri düşürmek için "insanlı üretim" kullanır.Küresel brüt kar marjının %53'ü (ABB'nin %35'ini çok daha fazla) Seiuemon Inaba'nın ünlü sözlerini doğruluyor.: "Endüstri dünyasında verimlilik tek para birimidir".

İş parçasının konumundaki ve şeklindeki sapmalar, robotun öğretilen kaynak yörüngesinin “düzeltilmesine” neden olur. KUKA'nın Dokunmatik Sensör paketi, kaynaktan önce bu sapmaları düzeltir,ve iş parçası orijinal yoldan sapınca, bir tel veya diğer sensörler aracılığıyla bulunur ve orijinal yörüngesi programda telafi edilir. I. Bulma prensibi Dokunma sensörü olan KUKA robotu, çalışma parçasının doğru kaynak konumunu, çalışma parçasına kaynak tel ile temas ederek ve önceden belirlenmiş bir mesafede bir akım döngüsü oluşturarak algılar.Aşağıdaki şemada gösterildiği gibi. KUKA'nın mutlak konum kodlayıcıları, kaynak meşalesinin uzaydaki konumunu (x/y/z) ve açısını (A/B/C) gerçek zamanlı olarak belleyor.Robot, elektrikle yüklü kabloyu ayarlanmış programa göre iş parçasına dokunduğunda, tel ve iş parçası arasında bir döngü oluşur ve kontrol sistemi mevcut gerçek konumu öğretimden gelen konum parametreleriyle karşılaştırır.Yeni kaynak yörüngesi mevcut verileri gösterim yörüngesi ile birleştirerek düzeltilir, ve kaynak yörüngesini düzeltmek için veri düzeltmesi yapılır. Temas sensörü konum bulma fonksiyonunun kullanımı, bileşen veya parçanın iş parçasında gerçek konumu ile programlanmış konumu arasındaki sapmayı belirleyebilir.ve ilgili kaynak yörüngesi düzeltilebilir. Saldırının başlangıç noktasının konumu, bir ila üç noktada temas algılama yoluyla belirlenebilir.İş parçasının genel konumundaki sapmayı düzeltmek için gereken nokta sayısı iş parçasının şekline veya kaynak dikişinin konumuna bağlıdır.Bu konum bulma fonksiyonu, ≤ ± 0,5 mm ölçüm doğruluğuyla herhangi bir sayıda bireysel noktayı, kaynak programının bir bölümünü veya tüm kaynak programını düzeltmek için kullanılabilir.Aşağıdaki resimde gösterildiği gibi. İkincisi, kullanma şekli 1. Yazılım Kurulum TouchSensor kaynak pozisyon bulma yazılım paketi genellikle ArcTech Basic, ArcTech Advanced, SeamTech Tracking ve benzeri diğer KUKA kaynak yazılım paketi ile birlikte kullanılır.Yazılım paketini yüklemeden önceSistem çöküşlerini önlemek için robot sisteminin yedeklenmesi önerilir.KUKA robotlar için gerekli özel sistem yedekleme USB flash sürücüsünü geri yüklemek için KUKA USB flash sürücüsüne arka plan cevabı olabilir, yazılım paketinin yüklenmesi için “KUKA Robotics Software Options Packages Installation Methods and Precautions” (KUKA Robotics Yazılım Seçenekleri Paketlerinin Kurulum Yöntemleri ve Önlemleri) “'e başvurun. 2. Komut oluşturma 1) Programı aç-> Komutlar-> Touchsense-> arama, arama komutunu ekle. 2) Set seek parameter->Teach seek start point and seek direction->Cmd OK seek komutunu tamamlamak için. 3) Komutlar->Touchsense->düzeltme->Cmd ok, ofset komut ekle 4) Komutlar->Touchsense->düzeltme kapalı->Cmd tamam, ofset son komutu ekleyin 3. İşleme adımları İş parçasının kalibrasyonu otomatik konumlandırma işleminden önce yapılmalıdır. 1) Konum bulma koordinat sistemini ayarlayın. 2) İş parçasını uygun bir konuma koyun ve kalibrasyon sürecinde iş parçasını hareket ettirmeyin. 3) pozisyon bulma programı oluşturun 4) Yolu programını oluşturun. 5) Kullanılacak arama tablosunu seçin ve özel ihtiyaçlara göre uygun arama kalıbını seçin. 6) SearchSetTab ve SearchTouchEnd arasında programı çalıştırın. 7) Arama modunu arama SetTab'ında 'corr' olarak ayarlayın. 8) İş parçasını şimdi hareket ettirebilir ve yolun doğruluğunu doğrulayabilirsiniz. Uygulama örnekleri (1) Basit arama Basit arama Bir konumdaki nesnenin gerçek konumunu bulmak için farklı yönlerde iki kez arama yapmanız gerekir. İlk arama sadece bir arama yönünde konum bilgisini tanımlar (örneğin x),İkinci arama diğer yönlerde konum bilgilerini tanımlar (e.g. y), ve ikinci arama başlangıç konumu kalan konum bilgilerini tanımlar (örneğin z, a, b, c). (2) Çember Arama Uzayda bir dairin merkezini belirlemek için iki farklı yönde üç arama gereklidir. (3) Tek boyutlu çeviri CORR-1D Arama (4) İki boyutlu çeviri CORR-2D Arama (5) 3D Paning CORR-3D Arama (6) Tek boyutlu dönüş Rot-1D Arama (7) Rot-2D Arama (8) Rot-3D Arama (9) Bevel V-Groove Arama İki pozisyon (X, Y, Z, A, B, C) arasındaki eklemin orta noktasını belirlemek için karşı yönde iki arama gereklidir. (10) Tek Uçak Uçak Arama (11)Karşılaşma düzleminde arama