Qualität Industrieroboter-Arm & Schweißensroboterarm usine

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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.

Angetrieben von den doppelten Kräften der Umstrukturierung globaler Wertschöpfungsketten und dem Fortschritt der Strategie „Made in China 2025“ durchläuft der Fertigungssektor eine tiefgreifende Transformation von starrer Produktion zu flexibler Fertigung. Laut dem Global Manufacturing Report 2024 von McKinsey haben 83 % der Industrieunternehmen „flexible Produktionsfähigkeiten“ als Kern-KPI für die digitale Transformation identifiziert. In diesem Zusammenhang entwickeln sich kollaborative Roboter (Collaborative Robot, Cobot) zu einer Schlüssellösung für die Herausforderungen der „High-Mix, Low-Volume“-Produktion, dank ihrer einzigartigen interaktiven Sicherheit, Einsatzflexibilität und intelligenten kollaborativen Fähigkeiten. Dieser Artikel analysiert, wie kollaborative Roboter moderne Produktionssysteme aus drei Perspektiven neu gestalten: technische Architektur, Systemintegration und Mensch-Maschine-Kollaboration. I. Technische Entwicklung und Systempositionierung von kollaborativen Robotern 1.1 Die technische Essenz der sicheren Zusammenarbeit Die Sicherheit kollaborativer Roboter basiert auf vier technischen Säulen: Dynamisches Kraftkontrollsystem: Echtzeitüberwachung der Kontaktkraft über Sechs-Achsen-Drehmomentsensoren. Wenn ein anormaler Kontakt von mehr als 150 N erkannt wird, kann das System innerhalb von 8 ms eine Sicherheitsabschaltung auslösen (entsprechend den ISO 13849 PLd-Standards) 3D-Intelligenz-Wahrnehmung: Beispielsweise erreicht das FH-Serien-Vision-System von Omron in Kombination mit einer ToF-Tiefenkamera eine Hinderniserkennungsgenauigkeit von ±2 mm innerhalb eines Radius von 3 m Bionisches mechanisches Design: Verwendet leichte Kohlefaserrahmen (z. B. wiegt der UR20 von Universal Robots nur 64 kg) und Gelenk-Elastikantriebstechnologie Digitaler Sicherheitszwilling: Simuliert Mensch-Maschine-Interaktionsszenarien in einer virtuellen Umgebung; beispielsweise kann die MotoSim-Software von Yaskawa Electric 98 % der physischen Kollisionsrisiken simulieren. 1.2 Die neuralen Endpunkte von Fertigungssystemen In der Industrie 4.0-Architektur spielen kollaborative Roboter die Terminalrolle im geschlossenen Regelkreis „Wahrnehmung-Entscheidung-Ausführung“: Datenerfassungsebene: Lädt über 200 Dimensionen von Gerätestatusdaten, wie z. B. Gelenkmoment und Motorstrom, über den EtherCAT-Bus mit einer Frequenz von 1 kHz hoch Edge-Computing-Ebene: Ausgestattet mit Edge-KI-Chips wie NVIDIA Jetson AGX Orin, die eine lokale visuelle Erkennung ermöglichen (z. B. Fehlererkennung von Teilen mit einer Latenz von

“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 ein tief verwurzeltes Schweißfeld seit mehr als 20 Jahren Praktiker, war ich traurig zu sehen: 60% der Kunden in der Auswahl der frühen Phase derSie ignorieren die Tiefe ihrer eigenen Prozessanalyse.. Dieser Artikel geht von der Essenz des Prozesses aus, drei Schritte zur Beendigung der "pseudo-Bedürfnisse", um die optimale Lösung zu finden. Schweißszene “Drei-dimensionale Positionierungsmethode “: zuerst kennen Sie sich selbst und dann wählen Sie die Technologie Dimension 1: Prozesskomplexität - Ausgangspunkt für die Bestimmung der “Intelligenz”. Einfache Szene (für traditionelle Lehrroboter geeignet): ✅ Einzigartiger Schweißtyp (gerade Linie/Ring) ✅ Konsistenz > 95% (z.B. Massenproduktion von Abgasleitungen für Automobilhersteller) ✅ ≤ 3 Materialtypen (Kohlenstoffstahl/Edelstahl/Aluminiumlegierung) ✅ Kostenwarnung: Die Rückzahlungsfrist für solche Szenarien kann mit starken No-Tutorials um das 2- bis 3-fache verlängert werden. Komplexe Szenarien (keine Lehrwert-Highlights): ✅ Mehrfach- und Kleinserien (z. B. kundenspezifische Teile für Baumaschinen) ✅ Toleranz des Werkstücks > ± 1,5 mm (Echtzeitkorrektur) ✅ Schweißen mit unterschiedlichen Materialien (Stahl + Kupfer, Aluminium + Titan usw.) ✅ Typischer Fall: Nach Einführung eines Nicht-Demonstrationsprogramms in einem landwirtschaftlichen Maschinenbetrieb wurde die Inbetriebnahmezeit für den Produktionswechsel von 8 Stunden auf 15 Minuten verkürzt Dimension 2: Produktionsvolumen - zur Berechnung der "Automatisierung" der Wirtschaftsrechnungen Formel: Break-even-Punkt = Ausrüstungskosten / (Einzelarbeitsersparnis × jährliche Produktion) Wenn das Produktionsvolumen 20.000 Stück/Jahr beträgt und der Produktlebenszyklus > 3 Jahre beträgt, ist die lehrfreie Lösung kostengünstiger. Dimension 3: Umweltbeschränkungen - die "unsichtbare Schwelle" der Technologieneinführung Vier wesentliche Einschränkungen, die zu bewerten sind: 1 Staub-/Ölspiegel in der Werkstatt (die die Genauigkeit des Sehsystems beeinflussen) 1 Staub-/Ölspiegel in der Werkstatt (beeinflusst die Genauigkeit des Sehsystems) 2 Netzfluktuationsbereich (ob die Ausrüstung bei Spannungsänderungen von ±15% stabil funktionieren kann) 3 Räumliche Zugänglichkeit (Rohrleitungen/engere Räume erfordern maßgeschneiderte Roboterarme) 3 Zugang zum Raum (eingeschnittene Roboterarme für Rohrleitungen/engere Räume) 4 Anforderungen an die Zertifizierung von Prozessen (die Automobilindustrie muss den Prozessspezifikationen der IATF 16949 entsprechen) Prozesswahl der fünf “fatalen Missverständnisse”: 90% der Kundenbeschaffungsgrube zu vermeiden Mythos 1: "Vollständig automatisiert = völlig unbemannt". Realität: keine Lehre braucht noch Prozess-Experten, um Qualitätsregeln festzulegen, das blinde Streben nach unbemannten Fahrzeugen kann zu einem Anstieg der Schrottquote führen Vermeiden Sie die Strategie der Grube: erfordern Lieferanten zur Verfügung zu stellen Prozessparameter Debugging-Schnittstelle, behalten Sie die Schlüsselknoten der manuellen Überprüfung Rechte Mythos 2: Je mehr Funktionen die Software hat, desto intelligenter ist sie. Tatsache: Funktionale Redundanz erhöht die Komplexität des Betriebs, ein Kunde kaufte "all-in-one"-Ausrüstung, weil der Bediener versehentlich die KI-Taste berührte, was zu einer Nachbearbeitung der Chargen führte. Grundprinzip: Wählen Sie ein System, das modulare Abonnements unterstützt (z. B. erwerben Sie zuerst grundlegende Positionierungsfunktionen und aktualisieren Sie sie dann bei Bedarf). Mythos 3: Hardwareparameter entsprechen der tatsächlichen Leistung. Schlüsselindikatoren demontiert: Wiederholung der Positionierungsgenauigkeit ± 0,05 mm ≠ Schweißbahngenauigkeit (beeinflusst durch Torchdeformation, Wärmeaufnahme-Deformation) Höchstgeschwindigkeit 2 m/s ≠ Wirkungsgeschwindigkeit des Schweißens (es ist die Energiestabilität des Beschleunigungs- und Verzögerungsprozesses zu berücksichtigen) Vorschlag: Verwenden Sie das Werkstück selbst, um Zickzack-Schweiß zu erledigen, und prüfen Sie die Konsistenz der Fusionstiefe am Wendepunkt. Mythos 4: Einmalige Investition beendet den Kampf Liste der langfristigen Kosten: Jahresgebühr für Softwarelizenzen (einige Anbieter berechnen je nach Anzahl der Roboter) Gebühr für die Aktualisierung der Prozessdatenbank (die Anpassung neuer Materialien erfordert den Kauf von Datenpaketen) Vier Schritte zur wissenschaftlichen Entscheidungsfindung: Eine vollständige Karte von den Anforderungen bis zur Landung Schritt 1: Digitale Modellierung des Prozesses Werkzeugpaket: ✅ 3D-Scans von geschweißten Nähten (zur Beurteilung der Komplexität der Flugbahn) ✅ Materialwärmeeinspeisungsempfindlichkeitsanalyse (zur Bestimmung der Anforderungen an die Genauigkeit der Steuerung) ✅ Bericht über die Bewertung des Schweißprozesses (zur Festlegung der Zertifizierungskriterien) Ausgabe: “Digitaler Bildschirm des Schweißvorgangs” (mit 9 Dimensionen der Kennzeichnung) Schritt 2: Technologieweg-AB-Test Vergleich des Programmentwurfs: Programm A: Hochpräzisions-Demonstrations-Lehrroboter + Prozesspaket für Experten Schema B: Lehrfreier Roboter + adaptive Algorithmus Prüfkriterien: ✅ Durchlaufquote des ersten Stückes ✅ Umschaltzeit ✅ Verbrauchsmaterialkosten/Meter Schweißnaht Schritt 3: Bewertung der Kapazitätsdurchdringung der Lieferanten Seelen-Sechs-Fragen-Checkliste: 1 Können Sie Versuchsschweißungen aus demselben Material liefern? 2 Ist der Algorithmus offen für die Gewichtsanpassung? (Verhindern Sie die Entscheidungsfindung in einer "schwarzen Schachtel") 1 Können Sie Versuchsschweißungen aus demselben Material liefern (allgemeine Demonstrationsteile ablehnen)? 4 Ist die Reaktionszeit des Kundendienstes weniger als 4 Stunden? 5 Unterstützt es die Akzeptanz durch Testorganisationen? 5 Unterstützt es die Akzeptanz durch Testorganisationen? 6 Ist die Souveränität der Daten eindeutig festgelegt? (Verhindern Sie, dass Prozessdaten gesperrt werden) Schritt 4: Validierung in kleinem Maßstab → Schnelle Iteration Vorlage für einen 30-Tage-Validierungsplan: Woche 1: Akzeptanz der Grundfunktionen (Positionsgenauigkeit, Bogenstabilität) Woche 2: Prüfung unter extremen Arbeitsbedingungen (Schweißen mit großem Winkel, starke elektromagnetische Störungen) Woche 3: Produktionsaufforderung (kontinuierlicher 8-stündiger Volllastbetrieb) Woche 4: Kostenprüfung (Verbrauchsverlustquote, Vergleich des Gasverbrauchs) Schlussfolgerung Der Endpunkt der Schweißintelligenz ist es, die Technologie wieder in den Kern des Prozesses zu bringen.Wir empfahlen entschieden, den Roboter für das Boxschweißen zu behalten (wegen der hohen Konsistenz der Werkstücke)Diese "hybride Intelligenz"-Strategie ermöglichte dem Kunden, 41% der Anfangsinvestition zu sparen. Übersetzt von DeepL.com (kostenlose Version)

I. Vom CNC-System zum Roboterkönig: Die ultimative Philosophie eines Technologiewahnsinnigen Start-up- und Kerntechnologie-Durchbruch (1956-1974) 1956 führte der Fujitsu-Ingenieur Kiyoemon Inaba ein Team an, das FANUC (Fujitsu Automatic CNC) gründete."Das ultimative Ziel der Fabrik ist es, nicht einmal ein Licht anzuschalten." 1965: Das erste kommerzielle CNC-System FANUC 220 wurde in Japan eingeführt, das die Bearbeitungsgenauigkeit von Werkzeugmaschinen auf Mikronniveau erhöhte und den traditionellen mechanischen Steuerungsmodus umstellte. 1972: Unabhängig von Fujitsu, brachte den ersten hydraulisch angetriebenen Industrie-Roboter ROBOT-MODEL 1 auf den Markt, der sich auf den Umgang mit Automobilteilen spezialisiert hat,und die Betriebseffizienz ist 5-mal höher als die der manuellen Arbeit. 1974: Ein Durchbruch wurde bei der Entwicklung eines vollelektrischen Servomotors erzielt, der das traditionelle hydraulische Antriebssystem ersetzt, der den Energieverbrauch um 40% senkt und die Genauigkeit auf ±0 erhöht.02 mm, die den Grundstein für globale Roboterbewegungssteuerungsstandards legen. Aufstieg des Gelben Reiches (1980er Jahre) 1982 änderte FANUC die Farbe des Roboters in das ikonische leuchtend gelbe, das Effizienz und Zuverlässigkeit symbolisiert.mit einer Verringerung der Größe um 50% und einer Erhöhung der Drehmomentdichte um 30%, das das "Herz" von 90% der Industrie-Roboter der Welt wird. Industrievergleich: Während des gleichen Zeitraums betrug die durchschnittliche störungsfreie Arbeitszeit der europäischen Roboter 12.000 Stunden, während die FANUC-Roboter 80.000 Stunden erreichten (entspricht 9 Jahren kontinuierlicher Arbeit).mit einer Ausfallrate von nur 00,008 Mal pro Jahr. II. Die globale Produktmatrix: Wie die vier Trumpfkarten die Branche dominieren 1. M-Serie: der Stahlriesen der Schwerindustrie M-2000iA/2300: Der weltweit stärkste lasttragende Roboter, der 2,3 Tonnen Gegenstände (entspricht einem kleinen Lastwagen) genau greifen kann und für die Batterie-Paketmontage in Teslas Berliner Fabrik verwendet wird. M-710iC/50: Automobilschweißexperte, 6-Achsen-Verbindungsgeschwindigkeit ist 15% schneller als Konkurrenten, Schweißgenauigkeit beträgt 0,05 mm, und Volkswagen Produktionslinien verwenden mehr als 5.000 Einheiten. 2. LR Mate-Serie: präzise gefertigte "Bräderhanden" LR Mate 200iD: Der leichteste 6-Achsen-Roboter der Welt (Gewicht 26 kg), wiederholte Positionierungsgenauigkeit ±0,01 mm, Ausbeute von 99,999%. Anwendungsfall: Die Fabrik von Foxconn in Shenzhen setzt 3.000 LR-Mates ein, die jeweils 24.000 Präzisions-Plugins pro Tag ausführen, wodurch die Arbeitskosten um 70% gesenkt werden. 3. CR-Serie: Die Energie-Revolution von kollaborativen Robotern CR-35iA: Der weltweit erste 35 kg schwere kollaborative Roboter, der taktile Sensor kann 0,1 Newton Widerstand (entspricht dem Druck einer Feder) erkennen und die Notbremszeit beträgt nur 0.2 Sekunden. Szenario-Durchbruch: Honda-Fabrik benutzt es, um Motorröhren zu transportieren, Arbeiter und Roboter teilen 2m2 Platz, und die Unfallrate ist Null. 4SCARA-Serie: Das Geheimnis des Speed-Königs SR-12iA: Ein planarer Gelenkroboter, der den Chip-Pick-and-Place-Zyklus in 0,29 Sekunden abschließt, 20 Mal schneller als menschliche Operationen.Die tägliche Produktion der Chipverpackungslinie von Intel übersteigt 1 Million Stück.. III. Weltweite Anordnung: "Unbemannter Eiserner Vorhang" von Yamanashi (Japan) bis Chongqing (China) 1. Weltweite Fabrikbaustrategie Michigan, USA (1982): Dienstleistung für General Motors, 95% Automatisierungsrate der Schweißlinien erreicht, die Produktionskosten eines einzelnen Fahrzeugs um 300 USD reduziert. Shanghai, China (2002): Die Produktionskapazität erreicht 2022 110.000 Einheiten, was 23% des chinesischen Industrierobotermarktes ausmacht.Die Batteriezellmontagezeit wird auf 0 erhöht.0,8 Sekunden pro Einheit. 2. "Dunkle Fabrik" Mythos: Roboter machen Roboter Die Hauptfabrik in Yamanashi, Japan, hat erreicht: 720 Stunden unbemannte Produktion: 1.000 FANUC-Roboter führen den gesamten Prozess von der Verarbeitung von Teilen bis zur Prüfung der gesamten Maschine unabhängig voneinander durch. Zero-Inventory-Management: Durch die Echtzeitplanung über das FIELD-System wird die Materialumschlagzeit von 7 Tagen auf 2 Stunden reduziert. Extreme Energieeffizienz: Jeder Roboter verbraucht nur 32 kWh Energie pro Produktion, was 65% weniger ist als bei herkömmlichen Fabriken. Branchenvergleich: Der durchschnittliche Pro-Kopf-Ausgabewert ähnlicher Fabriken in Deutschland beträgt 250.000 EUR/Jahr, während der durchschnittliche Pro-Kopf-Ausgabewert der dunklen Fabrik von FANUC 4,2 Mio. EUR/Jahr beträgt. IV. Intelligente Zukunft: 5G+KI rekonstruiert Produktionsregeln 1. FIELD-Ökosystem: das "Superhirn" des industriellen Internets der Dinge Echtzeitoptimierung: Durch die Verbindung von Robotern, Werkzeugmaschinen und AGVs hat eine Getriebefabrik die Werkzeugwechselzeit von 43 Sekunden auf 9 Sekunden durch FIELD komprimiert. Vorhersagende Wartung: KI analysiert 100.000 Satze von Motorvibrationsdaten mit einer Fehlerwarngenauigkeit von 99,3%, wodurch Ausfallverluste um 1,8 Millionen US-Dollar pro Jahr reduziert werden. 2. 5G+Revolution der Bildverarbeitung Fehlererkennung: Ein mit einem 5G-Modul ausgestatteter Roboter kann durch eine 20-Megapixel-Kamera 0,005 mm Kratzer erkennen, was 50 mal schneller ist als in der 4G-Ära. AR-Fernbetrieb und Wartung: Ingenieure tragen HoloLens, um brasilianische Fabriken bei der Wartung zu führen, und die Reaktionszeit wird von 72 Stunden auf 20 Minuten verkürzt. 3. CO2-freie Strategie: der Ehrgeiz von grünen Robotern Energiewiederherstellungstechnologie: Der Roboter recyceln Strom beim Bremsen und sparen damit 4.000 kWh pro Einheit pro Jahr, und Teslas Fabrik in Shanghai spart 520.000 Dollar an Stromrechnungen pro Jahr. Wasserstoffenergie-Experiment: Der mit Wasserstoffbrennstoffzellen angetriebene M-1000iA wird 2023 mit null CO2-Emissionen in den Testbetrieb gebracht. Schlussfolgerung: Die Überlebensregeln für extreme Effizienz FANUC baut einen Graben mit "technologischem Verschluss" (selbstentwickelte Servomotoren, Reduktoren und Steuerungen) und nutzt "unbemannte Produktion", um die Kosten zu senken, die 60% seiner Wettbewerber haben.Die weltweite Bruttogewinnspanne von 53% (weitaus höher als die von ABB) bestätigt das berühmte Sprichwort von Seiuemon Inaba: "Effizienz ist die einzige Währung in der industriellen Welt".

Abweichungen in Position und Form des Werkstücks führen dazu, dass die gelernte Schweißbahn des Roboters “korrigiert“ wird.und wenn das Werkstück vom ursprünglichen Weg abweicht, wird es mittels eines Drahtes oder anderer Sensoren lokalisiert und die ursprüngliche Flugbahn im Programm kompensiert. I. Erkennungsprinzip Der KUKA-Roboter mit Touch Sensor erkennt die korrekte Schweißposition des Werkstücks, indem er das Werkstück mit einem Schweißdraht berührt und innerhalb eines vorgegebenen Abstands eine Stromschleife bildet.wie im folgenden Diagramm dargestellt. Die Absolute-Positionscoder von KUKA speichern die Position (x/y/z) und den Winkel (A/B/C) der Schweißlampe im Raum in Echtzeit.Wenn der Roboter den elektrisch geladenen Draht nach dem eingestellten Programm auf das Werkstück berührt, bildet sich eine Schleife zwischen Draht und Werkstück, und das Steuerungssystem vergleicht die aktuelle tatsächliche Position mit den Positionsparametern aus dem Teach-in.Die neue Schweißbahn wird durch Kombination der aktuellen Daten mit der Demonstrationsbahn korrigiert, und eine Datenkorrektur wird durchgeführt, um die Schweißbahn zu korrigieren. Die Verwendung der Positionsfindungsfunktion des Berührungssensors kann die Abweichung zwischen der tatsächlichen Position des Bauteils oder Teils auf dem Werkstück und der programmierten Position ermitteln.und die entsprechende Schweißbahn kann korrigiert werden. Die Position des Ausgangspunktes des Schweißes kann durch Berührungsmessung an ein bis drei Punkten bestimmt werden.die Anzahl der Punkte, die zur Korrektur einer Abweichung der Gesamtposition des Werkstücks erforderlich sind, hängt von der Form des Werkstücks oder der Position der Schweißnaht ab.Diese Positionsfindungsfunktion kann verwendet werden, um eine beliebige Anzahl einzelner Punkte, einen Abschnitt des Schweißprogramms oder das gesamte Schweißprogramm mit einer Messgenauigkeit von ≤ ± 0,5 mm zu korrigieren.wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Zweitens: 1. Software-Installation TouchSensor-Schweißstandortfindungssoftware wird normalerweise in Verbindung mit anderen KUKA-Schweißsoftwarepaketen wie ArcTech Basic, ArcTech Advanced, SeamTech Tracking usw. verwendet.Vor der Installation des SoftwarepaketsEs wird empfohlen, das Robotersystem zu sichern, um Systemstörungen zu vermeiden.Die Notwendigkeit für KUKA Roboter dedizierte System-Backup-Wiederherstellen USB-Flash-Laufwerk kann die Hintergrundantwort auf die KUKA USB-Flash-Laufwerk zu erhalten, die Installation des Software-Pakets, siehe “KUKA Robotics Software Options Packages Installationsmethoden und Vorsichtsmaßnahmen”. 2. Befehl Erstellung 1) Öffnen Sie das Programm->Befehle->Touchsense->suchen, geben Sie den Suchbefehl ein. 2) Set search Parameter->Teach seek Startpunkt und seek Richtung->Cmd OK den seek Befehl abzuschließen. 3) Befehle->Touchsense->Korrektur->Cmd ok, einfügen Sie Offset-Befehl 4) Befehle->Touchsense->Korrektur aus->Cmd ok, einfügen Offset Ende Befehl 3. Betriebsschritte Die Kalibrierung des Werkstücks muss vor der Durchführung der automatischen Positionierung erfolgen. 1) Einrichten des Koordinatensystems zur Positionsfindung. 2) Stellen Sie das Werkstück in eine geeignete Position und bewegen Sie das Werkstück während des Kalibriervorgangs nicht. 3) Erstellen Sie das Positionsfindungsprogramm 4) Erstellen Sie das Flugbahnprogramm 5) Wählen Sie die zu verwendende Suchtabelle aus und wählen Sie das geeignete Suchmuster entsprechend den spezifischen Bedürfnissen. 6) Führen Sie das Programm zwischen SearchSetTab und SearchTouchEnd aus. 7) Setzen Sie den Suchmodus auf "Corr" in der Suchtabelle SetTab. 8) Das Werkstück kann nun bewegt und die Richtigkeit des Weges überprüft werden. Anwendungsbeispiele (1) Einfache Suche Die erste Suche definiert die Positionsinformationen nur in einer Suche Richtung (z. B. x),Die zweite Suche definiert die Positionsinformationen in andere Richtungen (e.g. y), und die Ausgangsposition der zweiten Suche definiert die verbleibenden Positionsinformationen (z, a, b, c). (2) Kreissuche Drei Suchen in zwei verschiedenen Richtungen sind erforderlich, um den Mittelpunkt eines Kreises im Raum zu bestimmen. (3) Eindimensionale Übersetzung CORR-1D (4) Zweidimensionale Übersetzung CORR-2D (5) 3D-Panning CORR-3D-Suche (6) Eindimensionale Rotation Rot-1D Suche (7) Rot-2D-Suche (8) Rot-3D-Suche (9) Bevel-V-Groove-Suche Zwei Suchen in entgegengesetzter Richtung sind erforderlich, um den Mittelpunkt der Verbindung zwischen zwei Positionen (X, Y, Z, A, B, C) zu bestimmen. (10) Einzelflugzeug Flugzeugsuche (11)Kreuzungsflugzeugsuche