chất lượng Cánh tay Robot công nghiệp & cánh tay robot hàn nhà máy sản xuất

.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.

Được thúc đẩy bởi hai lực lượng tái cấu trúc chuỗi giá trị toàn cầu và thúc đẩy chiến lược "Made in China 2025",ngành sản xuất đang trải qua một sự chuyển đổi sâu sắc từ sản xuất cứng đến sản xuất linh hoạtTheo Báo cáo sản xuất toàn cầu năm 2024 của McKinsey, 83% các công ty công nghiệp đã xác định "khả năng sản xuất linh hoạt" là một KPI cốt lõi cho chuyển đổi số.Robot cộng tác (Collaborative Robot), Cobot) đang nổi lên như là một giải pháp quan trọng cho những thách thức của sản xuất “hỗn hợp cao, khối lượng thấp”, nhờ vào sự an toàn tương tác độc đáo, tính linh hoạt triển khai,và khả năng hợp tác thông minhBài viết này sẽ phân tích làm thế nào các robot hợp tác đang định hình lại các hệ thống sản xuất hiện đại từ ba quan điểm: kiến trúc kỹ thuật, tích hợp hệ thống và hợp tác giữa con người và máy. I. Sự phát triển kỹ thuật và vị trí hệ thống của robot cộng tác 1.1 Bản chất kỹ thuật của sự hợp tác an toàn An toàn của robot cộng tác dựa trên bốn trụ cột kỹ thuật: Hệ thống điều khiển lực động: Giám sát thời gian thực lực tiếp xúc thông qua các cảm biến mô-men xoắn sáu trục.Hệ thống có thể kích hoạt tắt an toàn trong vòng 8ms (đối với tiêu chuẩn ISO 13849 PLd) Nhận thức thông minh 3D: Ví dụ, hệ thống tầm nhìn FH của Omron kết hợp với máy ảnh độ sâu ToF đạt được độ chính xác phát hiện chướng ngại vật ± 2mm trong bán kính 3m Thiết kế cơ khí sinh học: Sử dụng khung sợi cacbon nhẹ (ví dụ, UR20 của Universal Robots chỉ nặng 64 kg) và công nghệ ổ đàn hồi chung Digital Safety Twin: Mô phỏng các kịch bản tương tác giữa con người và máy trong môi trường ảo; ví dụ, phần mềm MotoSim của Yaskawa Electric có thể mô phỏng 98% rủi ro va chạm vật lý 1.2 Các điểm kết thúc thần kinh của các hệ thống sản xuất Trong kiến trúc Công nghiệp 4.0, robot cộng tác đóng vai trò cuối cùng trong hệ thống vòng kín: Lớp thu thập dữ liệu: tải lên hơn 200 chiều dữ liệu trạng thái thiết bị, chẳng hạn như mô-men xoắn kết hợp và dòng động cơ, qua bus EtherCAT ở tần số 1 kHz Lớp tính cạnh: Được trang bị chip AI cạnh như NVIDIA Jetson AGX Orin, cho phép nhận dạng trực quan địa phương (ví dụ: phát hiện khiếm khuyết phần với độ trễ

“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 rhetoric. Là một lĩnh vực hàn sâu trong hơn 20 năm thực hành, tôi đã buồn khi thấy: 60% của khách hàng trong việc lựa chọn giai đoạn đầu củatrong khi bỏ qua chiều sâu của phân tích quá trình của riêng họ. Bài viết này từ bản chất của quá trình, ba bước để chấm dứt ¢pseudo-cần ¢, để tìm ra giải pháp tối ưu. Vị trí hàn ¢ phương pháp định vị ba chiều ¢: trước tiên hãy biết bản thân, và sau đó chọn công nghệ Khung 1: độ phức tạp của quy trình - điểm khởi đầu để xác định “thông minh”. Cảnh đơn giản (thích hợp cho robot giảng dạy truyền thống): ✅ Loại hàn đơn (đường thẳng / vòng) ✅ Sự nhất quán > 95% (ví dụ sản xuất hàng loạt ống xả ô tô) ✅ ≤ 3 loại vật liệu (thép carbon / thép không gỉ / hợp kim nhôm) ✅ Cảnh báo chi phí: Thời gian hoàn vốn cho các kịch bản như vậy có thể được kéo dài 2-3 lần với các hướng dẫn không mạnh mẽ. Các kịch bản phức tạp (không có điểm nổi bật về giá trị giảng dạy): ✅ Nhiều loài và lô nhỏ (ví dụ như các bộ phận tùy chỉnh cho máy móc xây dựng) ✅ Độ khoan dung phần làm việc > ± 1,5 mm (sửa đổi thời gian thực) ✅ hàn vật liệu khác nhau (thép + đồng, nhôm + titan, vv) ✅ Trường hợp điển hình: sau khi đưa ra một chương trình không biểu diễn trong một doanh nghiệp máy móc nông nghiệp, thời gian đưa vào hoạt động để chuyển đổi sản xuất đã được rút ngắn từ 8 giờ xuống còn 15 phút Khung 2: khối lượng sản xuất - để tính toán "tự động hóa" của kế toán kinh tế Công thức: Điểm thoái vốn = Chi phí thiết bị / (đơn lẻ tiết kiệm lao động × sản lượng hàng năm) Khi khối lượng sản xuất 20.000 miếng/năm và chu kỳ đời sản phẩm là > 3 năm, giải pháp không dạy là hiệu quả hơn về chi phí. Khung 3: Các hạn chế về môi trường - ngưỡng không nhìn thấy được của việc triển khai công nghệ Bốn hạn chế chính phải được đánh giá: 1 Mức độ bụi/dầu tại xưởng ( ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống thị giác) 1 Mức độ bụi/dầu tại xưởng ( ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống thị giác) 2 Phạm vi biến động lưới điện (có phải thiết bị có thể hoạt động ổn định dưới sự thay đổi điện áp ±15%) 3 Tính dễ tiếp cận về không gian (các đường ống/không gian hẹp đòi hỏi cánh tay robot tùy chỉnh) 3 Khả năng tiếp cận không gian (các cánh tay robot tùy chỉnh cho đường ống dẫn / không gian hẹp) 4 Yêu cầu chứng nhận quy trình (ngành công nghiệp ô tô cần tuân thủ các đặc điểm kỹ thuật quy trình IATF 16949) Quá trình lựa chọn năm "sự hiểu lầm chết người": để tránh 90% hố mua hàng của khách hàng Huyền thoại 1: “Tổng tự động = hoàn toàn không người lái”. Thực tế: không có giáo dục vẫn cần các chuyên gia quy trình để thiết lập các quy tắc chất lượng, việc theo đuổi mù quáng không người lái có thể dẫn đến sự gia tăng tỷ lệ phế liệu Tránh chiến lược hố: yêu cầu các nhà cung cấp cung cấp các thông số quá trình điều chỉnh giao diện, giữ các nút chính của quyền xem xét thủ công Huyền thoại 2: “Càng nhiều chức năng của phần mềm, nó càng thông minh.” Sự thật: Sự dư thừa chức năng sẽ làm tăng sự phức tạp của hoạt động, một khách hàng đã mua thiết bị "tất cả trong một" vì người vận hành nhầm lẫn chạm vào nút AI, dẫn đến việc làm lại hàng loạt. Nguyên tắc cốt lõi: chọn một hệ thống hỗ trợ đăng ký mô-đun (ví dụ: mua các chức năng định vị cơ bản trước, sau đó nâng cấp khi cần thiết). Huyền thoại 3: “Các thông số phần cứng tương đương với hiệu suất thực tế”. Các chỉ số chính được tháo rời: Độ chính xác định vị lặp lại ± 0,05mm ≠ độ chính xác quỹ đạo hàn (bị ảnh hưởng bởi biến dạng đuốc, biến dạng nhiệt đầu vào) Tốc độ tối đa 2m/s ≠ tốc độ hàn hiệu quả (cần xem xét sự ổn định năng lượng quá trình gia tốc và chậm) Đề xuất: Sử dụng phần làm việc thực tế để tiến hành hàn theo quỹ đạo xoắn ốc, và kiểm tra sự nhất quán của độ sâu hợp nhất tại điểm uốn cong. Quan niệm sai lầm 4: “Đầu tư một lần để kết thúc cuộc chiến” Danh sách chi phí dài hạn: Phí hàng năm cho giấy phép phần mềm (một số nhà cung cấp tính theo số lượng robot) Phí cập nhật cơ sở dữ liệu quy trình (sửa đổi vật liệu mới đòi hỏi phải mua các gói dữ liệu) Bốn bước để đưa ra quyết định khoa học: Một bản đồ hoàn chỉnh từ yêu cầu đến hạ cánh Bước 1: Mô hình hóa kỹ thuật số của quy trình Bộ dụng cụ: ✅ Quét 3D của các lớp hàn (để đánh giá sự phức tạp của quỹ đạo) ✅ Phân tích độ nhạy nhiệt đầu vào vật liệu (để xác định các yêu cầu về độ chính xác điều khiển) ✅ Báo cáo đánh giá quy trình hàn (để xác định các tiêu chí chứng nhận) Kết quả: ¢ Hình ảnh kỹ thuật số của quy trình hàn ¢ (với 9 chiều điểm số) Bước 2: Kiểm tra đường dẫn công nghệ AB So sánh thiết kế chương trình: Chương trình A: Robot giảng dạy minh họa chính xác cao + gói quy trình chuyên gia Kế hoạch B: Robot không dạy + thuật toán thích nghi Các chỉ số thử nghiệm: ✅ Tỷ lệ vượt qua phần đầu tiên ✅ Thời gian thay đổi ✅ Chi phí tiêu thụ / kim đan hàn Bước 3: Đánh giá khả năng thâm nhập của nhà cung cấp Danh sách kiểm tra 6 câu hỏi về linh hồn: 1 Bạn có thể cung cấp các phần hàn thử nghiệm của cùng một vật liệu không? 2 Có phải thuật toán mở để xử lý điều chỉnh trọng lượng? 1 Bạn có thể cung cấp các phần hàn thử nghiệm của cùng một vật liệu (từ chối các bộ phận demo chung)? 4 Thời gian phản hồi dịch vụ sau bán hàng ít hơn 4 giờ? 5 Nó có hỗ trợ chấp nhận bởi các tổ chức kiểm tra bên thứ ba không? 5 Nó có hỗ trợ chấp nhận bởi các tổ chức kiểm tra bên thứ ba không? 6 Liệu chủ quyền dữ liệu có được gán rõ ràng không? (Ngăn chặn dữ liệu quy trình bị khóa) Bước 4: Xác thực quy mô nhỏ → Lặp lại nhanh Mô hình kế hoạch xác nhận 30 ngày: Tuần 1: Chấp nhận chức năng cơ bản (chính xác vị trí, ổn định cung) Tuần 2: Kiểm tra điều kiện làm việc cực đoan (đào leo góc lớn, can thiệp điện từ mạnh) Tuần 3: Thách thức đập sản xuất (làm việc liên tục 8 giờ đầy tải) Tuần 4: Kiểm tra chi phí (tỷ lệ mất mát tiêu thụ, so sánh tiêu thụ khí đốt) Kết luận Điểm cuối cùng của sự thông minh hàn là đưa công nghệ trở lại bản chất của quá trình!chúng tôi quyết định khuyến cáo rằng robot được giữ lại cho hộp hàn (do sự nhất quán cao của các mảnh làm việc)Chiến lược "trí tuệ lai" này giúp khách hàng tiết kiệm 41% đầu tư ban đầu. Được dịch bởi DeepL.com (phiên bản miễn phí)

I. Từ hệ thống CNC đến vua robot: triết lý tối hậu của một người điên công nghệ Khởi nghiệp và đột phá công nghệ cốt lõi (1956-1974) Năm 1956, kỹ sư Kiyoemon Inaba của Fujitsu dẫn đầu một nhóm thành lập FANUC (Fujitsu Automatic CNC)."Mục tiêu cuối cùng của nhà máy là không bật đèn. " 1965: Ra mắt hệ thống CNC thương mại đầu tiên của Nhật Bản FANUC 220, tăng độ chính xác gia công của máy công cụ đến mức micron và phá vỡ chế độ điều khiển cơ học truyền thống. 1972: Độc lập với Fujitsu, ra mắt robot công nghiệp động cơ thủy lực đầu tiên ROBOT-MODEL 1, chuyên xử lý phụ tùng ô tô,và hiệu quả hoạt động cao gấp 5 lần so với lao động thủ công. 1974: Một bước đột phá đã được phát triển trong việc phát triển một động cơ servo điện hoàn toàn để thay thế hệ thống truyền thống thủy lực truyền động, giảm tiêu thụ năng lượng 40% và tăng độ chính xác đến ± 0.02 mm, đặt nền tảng cho các tiêu chuẩn kiểm soát chuyển động robot toàn cầu. Sự trỗi dậy của đế chế vàng (1980s) Năm 1982, FANUC đã thay đổi sơn của robot thành màu vàng rực rỡ mang tính biểu tượng, tượng trưng cho hiệu quả và độ tin cậy.với giảm 50% kích thước và tăng 30% mật độ mô-men xoắn, trở thành "trái tim" của 90% robot công nghiệp trên thế giới. So sánh ngành công nghiệp: Trong cùng một giai đoạn, thời gian không gặp trục trặc trung bình của các robot châu Âu là 12.000 giờ, trong khi các robot FANUC đạt 80.000 giờ (tương đương với 9 năm làm việc liên tục),với tỷ lệ thất bại chỉ là 00,008 lần/năm. II. Ma trận sản phẩm toàn cầu: Làm thế nào bốn thẻ thống trị ngành công nghiệp 1. M series: cánh tay khổng lồ thép của ngành công nghiệp nặng M-2000iA/2300: Robot chịu tải mạnh nhất thế giới, có thể nắm lấy chính xác 2,3 tấn vật thể (tương đương với một chiếc xe tải nhỏ) và được sử dụng để lắp ráp pin tại nhà máy Berlin của Tesla. M-710iC/50: Chuyên gia hàn ô tô, tốc độ liên kết 6 trục nhanh hơn 15% so với đối thủ cạnh tranh, độ chính xác hàn là 0,05 mm, và các dây chuyền sản xuất Volkswagen sử dụng hơn 5.000 đơn vị. 2. LR Mate series: "bàn tay thêu" chính xác LR Mate 200iD: Robot 6 trục nhẹ nhất thế giới (trọng lượng 26kg), độ chính xác định vị lặp đi lặp lại ± 0,01 mm, tỷ lệ sản xuất lắp ráp mô-đun máy ảnh iPhone là 99,999%. Trường hợp ứng dụng: Nhà máy Shenzhen của Foxconn triển khai 3.000 LR Mates, mỗi người hoàn thành 24.000 cắm chính xác mỗi ngày, giảm chi phí lao động 70%. 3. CR Series: Cuộc cách mạng năng lượng của robot cộng tác CR-35iA: Robot cộng tác tải trọng lớn đầu tiên thế giới, cảm biến cảm giác có thể cảm nhận sức đề kháng 0,1 Newton (tương đương với áp suất của một lông), và thời gian phanh khẩn cấp chỉ là 0.2 giây. Kịch bản đột phá: Nhà máy Honda sử dụng nó để vận chuyển xi lanh động cơ, công nhân và robot chia sẻ 2m2 không gian, và tỷ lệ tai nạn là bằng không. 4. SCARA Series: Bí mật của Speed King SR-12iA: Một robot khớp phẳng hoàn thành chu kỳ chọn và đặt chip trong 0,29 giây, nhanh hơn 20 lần so với hoạt động của con người.Sản lượng hàng ngày của dòng đóng gói chip của Intel vượt quá 1 triệu miếng. III. Phân bố toàn cầu: "Thiên màn sắt không người lái" từ Yamanashi, Nhật Bản đến Chongqing, Trung Quốc 1Chiến lược xây dựng nhà máy toàn cầu Michigan, Hoa Kỳ (1982): phục vụ General Motors, đạt được tỷ lệ tự động hóa 95% của các dây chuyền hàn, giảm chi phí sản xuất của một chiếc xe duy nhất 300 đô la. Thượng Hải, Trung Quốc (2002): Năng lượng sản xuất đạt 110.000 đơn vị vào năm 2022, chiếm 23% thị trường robot công nghiệp của Trung Quốc.tốc độ lắp ráp pin tăng lên 00,8 giây mỗi đơn vị. 2. "Công xưởng tối" huyền thoại: Robot làm robot Nhà máy trụ sở tại Yamanashi, Nhật Bản đã đạt được: 720 giờ sản xuất không người lái: 1.000 robot FANUC hoàn thành độc lập toàn bộ quy trình từ chế biến các bộ phận đến thử nghiệm toàn bộ máy. Quản lý hàng tồn kho không: Thông qua lập kế hoạch thời gian thực thông qua hệ thống FIELD, thời gian chuyển đổi vật liệu được nén từ 7 ngày xuống còn 2 giờ. Hiệu quả năng lượng cực cao: Mỗi robot chỉ tiêu thụ 32kWh năng lượng mỗi sản xuất, thấp hơn 65% so với các nhà máy truyền thống. So sánh ngành: Giá trị sản lượng trung bình trên đầu người của các nhà máy tương tự ở Đức là 250.000 EUR/năm, trong khi giá trị sản lượng trung bình trên đầu người của nhà máy tối của FANUC là 4,2 triệu EUR/năm. IV. Tương lai thông minh: 5G + AI tái cấu trúc các quy tắc sản xuất 1Hệ sinh thái FIELD: "siêu não" của Internet công nghiệp Tối ưu hóa thời gian thực: kết nối robot, máy công cụ và AGV, một nhà máy hộp số đã nén thời gian thay đổi công cụ từ 43 giây xuống còn 9 giây thông qua FIELD. Bảo trì dự đoán: AI phân tích 100.000 bộ dữ liệu rung động động cơ, với độ chính xác cảnh báo lỗi là 99,3%, làm giảm tổn thất thời gian ngừng hoạt động 1,8 triệu đô la / năm. 2. 5G + cuộc cách mạng thị giác máy Phát hiện lỗi: Một robot được trang bị mô-đun 5G có thể xác định vết trầy xước 0,005mm thông qua một camera 20 megapixel, nhanh hơn 50 lần so với thời đại 4G. Hoạt động và bảo trì từ xa AR: Các kỹ sư đeo HoloLens để hướng dẫn các nhà máy ở Brazil trong bảo trì, và thời gian phản ứng được rút ngắn từ 72 giờ xuống còn 20 phút. 3Chiến lược không khí thải carbon: tham vọng của robot xanh Công nghệ tái tạo năng lượng: Robot tái chế điện khi phanh, tiết kiệm 4.000 kWh mỗi đơn vị mỗi năm, và nhà máy Thượng Hải của Tesla tiết kiệm 520.000 đô la tiền điện mỗi năm. Thí nghiệm năng lượng hydro: M-1000iA chạy bằng pin nhiên liệu hydro sẽ được đưa vào hoạt động thử nghiệm vào năm 2023, với lượng khí thải carbon bằng không. Kết luận: Các quy tắc sống sót đằng sau hiệu quả cực cao FANUC xây dựng một con hào với "khóa công nghệ" (động cơ servo, máy giảm và bộ điều khiển tự phát triển) và sử dụng "sản xuất không người lái" để giảm chi phí cho 60% đối thủ cạnh tranh của mình.Lãi suất lợi nhuận toàn cầu của nó là 53% (trên 35% của ABB) xác nhận câu nói nổi tiếng của Seiuemon Inaba: "Hiệu quả là đồng tiền duy nhất trong thế giới công nghiệp".

Sự lệch trong vị trí và hình dạng của mảnh làm việc làm cho quỹ đạo hàn được dạy của robot được "sửa chữa".và khi mảnh làm việc lệch khỏi đường dẫn ban đầu, nó được định vị bằng dây hoặc các cảm biến khác, và quỹ đạo ban đầu được bù đắp trong chương trình. I. Nguyên tắc phát hiện Robot KUKA với cảm biến cảm ứng phát hiện vị trí hàn chính xác của mảnh làm việc bằng cách tiếp xúc với mảnh làm việc bằng dây hàn và tạo ra một vòng lặp hiện tại trong một khoảng cách được xác định trước,như được hiển thị trong sơ đồ dưới đây. Các bộ mã hóa vị trí tuyệt đối của KUKA ghi nhớ vị trí (x / y / z) và góc (A / B / C) của ngọn đuốc hàn trong không gian trong thời gian thực.Khi robot chạm vào dây điện sạc đến mảnh làm việc theo chương trình đặt, một vòng lặp được hình thành giữa dây và phần làm việc, và hệ thống điều khiển so sánh vị trí thực tế hiện tại với các tham số vị trí từ các bài học.Hành trình hàn mới được điều chỉnh bằng cách kết hợp dữ liệu hiện tại với quỹ đạo trình diễn, và việc điều chỉnh dữ liệu được thực hiện để điều chỉnh quỹ đạo hàn. Sử dụng chức năng tìm vị trí cảm biến tiếp xúc có thể xác định độ lệch giữa vị trí thực tế của thành phần hoặc bộ phận trên mảnh làm việc và vị trí được lập trình,và quỹ đạo hàn tương ứng có thể được điều chỉnh. Vị trí của điểm khởi đầu của hàn có thể được xác định bằng cách cảm biến tiếp xúc tại một đến ba điểm;số điểm cần thiết để điều chỉnh một sai lệch trong vị trí tổng thể của phần làm việc phụ thuộc vào hình dạng của phần làm việc hoặc vị trí của đường hànChức năng tìm vị trí này có thể được sử dụng để điều chỉnh bất kỳ số điểm riêng lẻ nào, một phần của chương trình hàn hoặc toàn bộ chương trình hàn, với độ chính xác đo ≤ ± 0,5 mm,như trong hình dưới đây. Thứ hai, cách sử dụng 1. Cài đặt phần mềm gói phần mềm tìm vị trí hàn TouchSensor thường được sử dụng kết hợp với các gói phần mềm hàn KUKA khác, chẳng hạn như ArcTech Basic, ArcTech Advanced, SeamTech Tracking v.v.Trước khi cài đặt gói phần mềm, nên sao lưu hệ thống robot để ngăn chặn sự cố hệ thống,nhu cầu của robot KUKA chuyên dụng hệ thống sao lưu khôi phục ổ đĩa flash USB có thể là nền trả lời cho ổ đĩa flash KUKA USB để có được, việc cài đặt gói phần mềm tham khảo các phương pháp cài đặt và biện pháp phòng ngừa của các gói tùy chọn phần mềm KUKA Robotics. 2. Tạo lệnh 1) Mở chương trình-> Commands-> Touchsense-> tìm kiếm, chèn lệnh tìm kiếm. 2) Đặt tìm tham số-> Dạy tìm điểm bắt đầu và tìm hướng-> Cmd OK để hoàn thành lệnh tìm. 3) Chỉ thị-> Touchsense-> sửa chữa-> Cmd ok, chèn lệnh offset 4) lệnh-> Touchsense-> sửa chữa tắt-> Cmd ok, chèn lệnh offset cuối 3. Các bước hoạt động Việc hiệu chuẩn phần làm việc phải được thực hiện trước khi thực hiện vị trí tự động. 1) Thiết lập hệ thống tọa độ để tìm vị trí. 2) Đặt phần làm việc ở vị trí thích hợp và không di chuyển phần làm việc trong quá trình hiệu chuẩn. 3) Tạo chương trình tìm kiếm vị trí 4) Tạo chương trình quỹ đạo 5) Chọn bảng tìm kiếm được sử dụng và chọn mô hình tìm kiếm phù hợp theo nhu cầu cụ thể. 6) Thực hiện chương trình giữa SearchSetTab và SearchTouchEnd. 7) Thiết lập chế độ tìm kiếm để 'corr' trong tìm kiếm SetTab. Vì lý do an toàn, tốt nhất là chạy trong chế độ T1. Ví dụ về ứng dụng (1) Tìm kiếm đơn giản Cần tìm kiếm hai lần theo hướng khác nhau để tìm vị trí thực tế của đối tượng trên một vị trí.tìm kiếm thứ hai xác định thông tin vị trí theo các hướng khác (e.g. y), và vị trí bắt đầu của tìm kiếm thứ hai xác định các thông tin vị trí còn lại (ví dụ: z, a, b, c). (2) Tìm kiếm vòng tròn Ba lần tìm kiếm theo hai hướng khác nhau là cần thiết để xác định trung tâm của một vòng tròn trong không gian. (3) Bản dịch một chiều CORR-1D Tìm kiếm (4) Bản dịch hai chiều CORR-2D Tìm kiếm (5) Tìm kiếm 3D CORR-3D (6) Chuyển đổi một chiều Rot-1D Tìm kiếm (7) Tìm kiếm Rot-2D (8) Tìm kiếm 3D Rot (9) Tìm kiếm Bevel V-Groove Hai lần tìm kiếm theo hướng đối lập là cần thiết để xác định điểm giữa của khớp giữa hai vị trí (X, Y, Z, A, B, C). (10) Tìm kiếm máy bay đơn (11)Tìm kiếm mặt phẳng giao lộ