용접 자동화를 위한 12가지 핵심 사항

대부분의 로봇과 협동로봇은 자동화와 연관되어 있습니다. 그러나 트랙터, 시머, 원형 용접 시스템, 포지셔너 및 기타 유사한 기술은 로봇의 유연한 프로그래밍 기능을 사용할 수 없는 경우 하드 자동화 옵션을 제공합니다.

편집자 주: 다음은 2022년 11월 8~10일 애틀랜타에서 열린 FABTECH 2022에서 American Welding Society가 주최한 패널 토론인 "비즈니스에 자동화를 추가하는 방법"을 기반으로 합니다.

자동화는 여러 요인의 융합으로 인해 용접 산업에서 전환점에 있습니다. 기업이 자동화를 활용할 수 있는 방법에 대해 더 자세히 알아보기 위해 AWS(American Welding Society)는 자동화 업계 전문가 4명과 함께 주제에 대해 이야기했습니다.

저는 이 패널 토론을 진행하게 되어 기뻤습니다. 자동화를 더 자세히 탐구하기 위해 우리는 이들 개인을 추적했습니다. 다음은 대화에서 얻은 12가지 핵심 내용입니다.

자동화는 어려울 수도 있고(고정 자동화 또는 기계화 용접이라고도 함) 유연할 수도 있습니다(프로그래밍의 유연성을 의미함). 하드 자동화에는 트랙터, 시머, 원형 용접 시스템, 포지셔너 및 로봇의 유연한 프로그래밍 능력이 부족한 기타 유사한 기술이 포함됩니다.

Gilgenbach는 "트랙터는 하드 자동화의 좋은 예입니다."라고 말했습니다. "길고 직선 용접이 있는 경우 트랙터는 용접 결함이 흔히 발생하는 영역일 수 있는 변동과 시작 및 중지 횟수를 줄일 수 있습니다."

유연한 자동화는 사전 엔지니어링된 로봇 셀 또는 맞춤형 로봇 셀로 분류될 수 있습니다. 사전 엔지니어링된 셀은 일반적으로 가격이 저렴하며 다양한 부품을 용접할 수 있습니다. 맞춤형 엔지니어링 셀은 일반적으로 단일 부품 또는 단일 부품 제품군을 중심으로 설계되며 추가 기능을 제공하고 더 큰 부품을 수용할 수 있습니다.

Gilgenbach는 "이제 세 번째 자동화 범주가 있는데 바로 협동 로봇 또는 코봇입니다."라고 말했습니다. 코봇은 로봇 팔을 지지하는 용접 테이블이나 카트로 구성될 수 있으며, 팔은 용접 경로를 생성하기 위해 손으로 안내될 수 있습니다. 코봇에는 로봇을 직관적으로 프로그래밍하는 기능과 용접 또는 플라즈마 절단 시스템의 구성 요소도 포함되어 있습니다.

Komljenovic은 "기술 격차, 즉 우리가 달성해야 하는 작업과 사용 가능한 인력의 기술 간의 격차로 인해 사용하기 쉬운 로봇과 신속하게 배포할 수 있는 협동로봇 시스템이 필요하게 되었습니다."라고 말했습니다.

로다는 동의했다. “협동로봇 운영자가 컴퓨터와 태블릿에 대해 어느 정도 익숙하다면 도움이 됩니다. 그러나 이제 59세의 수동 용접공은 원하는 용접 경로를 통해 팔을 유도하여 로봇을 가르칠 수 있습니다. 경로를 생성하기 위해 오프라인 엔지니어가 필요하지 않습니다.”

자동화가 직업 기회를 창출한다는 것이 압도적인 합의였습니다.

용접 산업의 로봇 사용이 증가함에 따라 자동화 전문가들은 상점에서 용접 자동화를 고려할 때 고려해야 할 사항이 12가지가 있다고 믿습니다. 이미지: American Welding Society

“로봇은 미국 내 모든 제조 시설의 성공에 매우 중요합니다. 생산성을 높이는 자동화를 통해 더 많은 기회를 활용할 수 있으며, 이는 더 많은 일자리를 창출할 수 있습니다.”라고 Finazzo는 말했습니다. “저는 고객을 방문할 때 항상 '밤에 잠을 이루지 못하는 이유'와 '앞으로의 자동화 계획은 무엇입니까?'라는 두 가지 질문을 합니다. 기업이 계속해서 수동으로 작업을 수행할 수 있는지 여부에 대한 논의는 더 이상 없습니다. 그런 일이 발생하면 매우 빨리 수축되는 경향이 있습니다. 문제는 얼마나 빨리 자동화를 도입하고 싶은지, 그리고 계획이 무엇인지입니다.”

“우리의 훌륭한 용접공들이 갖고 있는 모든 기술은 자동 용접으로 옮겨질 수 있습니다. 그들은 단지 다른 방식으로 사용될 것입니다”라고 Gilgenbach는 덧붙였습니다.

완벽함이 선함의 적이 되도록 두지 마십시오.

Finazzo는 “사전 엔지니어링된 로봇 셀은 기준의 90%를 충족할 수 있으며 90%는 0보다 낫습니다.”라고 말했습니다.

Komljenovic은 이러한 세포 시스템이 성장의 관문이라는 점에 동의하며 동의했습니다. "기업이 최초의 로봇 시스템의 성공을 확인하고 알려지지 않은 것에 대한 답을 얻으면 거기에서 성장하는 방법을 매우 빠르게 알아낼 것입니다."