Robotlu Kaynak Otomasyonuyla Üretim Nasıl Artırılır?

2008 yılında, Danimarka'nın Odense kentinde kurulan Universal Robots (UR), dünyanın ilk ticari kolaboratif robotunu piyasaya sürerek endüstride yenilikçi bir dönem başlattı. UR kolaboratif robotları, başlangıçta makine besleme, montaj, paketleme ve paletleme gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanıldı ve bu uygulamalar, parçaların ve kutuların doğru bir şekilde toplanması ve yerleştirilmesi gibi görevleri içeriyordu. Ancak, ark kaynağı gibi daha zorlu uygulamalar için kullanımı, geleneksel robotlarla karşılaştırıldığında tipik makine besleme projelerinden çok daha meydan okuyucu bir süreç idi.

UR mühendislerinin uzun çalışmaları sonucunda dokuz yıl gibi bir geliştirme sürecinin ardından 2017'de ilk UR cobot tabanlı ark kaynak sistemi ortaya çıktı. 2018'de e-Series kontrolör ailesi ve UR işletim sistemi ve programlaması PolyScope'un ilgili versiyonlarının piyasaya sürülmesiyle bu gelişmeler hız kazandı. Hassas yol izleme performansı, takım ucu tutumu ve hız kontrolü ile gelişmiş proses kontrollerini destekleyen yeni özellikler eklendi.

Her türlü fabrikalarda ve imalat atölyelerinde kullanılmaya başlanılan kaynak cobot’larıyla şirketler, geleneksel robotlara göre avantajları daha kısa sürede gördüler. Otomasyon yatırımları, verimliliği artırmak için uzun süredir kullanılıyor ve 1970'lerin sonlarından itibaren ise piyasada olan ark kaynağı robotları arasındaki kaynak cobot’ları önemli bir paya sahip durumda.

Kaynak uygulamalarında geleneksel robotlara kıyasla cobot’un sunduğu avantajları arasında dar alanlarda çalışma kabiliyeti ve az alan kaplaması, programlanabilirlik ve işletme kolaylığı, hızlı teslim süreleri, esneklik ve toplam maliyetin düşük olması bulunuyor.

Robotik kaynak uygulamalarında geleneksel robot kullanımında önemli sınırlamalarla karşılaşılıyor:

• Zemin alanı: Geleneksel otomasyon, güvenlik korumaları gerektirdiği için üretim zemin alanının büyük bir kısmını kaplar.
• Karmaşıklık: Geleneksel robotların programlanması, çalıştırılması ve bakımı zordur. Küçük işletmeler, bu tür otomasyona ayıracak vasıflı insan kaynağına sahip değilse bu alanda yetkili yerlerden danışmanlık almak durumunda kalır ki bu da ayrı bir maliyet oluşturur.
• Entegrasyon süresi: Geleneksel otomasyonun teslim süreleri genellikle 3-5 aydır; bu, her gün iş gücü zorluklarıyla mücadele eden bir işletme için çok uzun bir süredir.
• Sınırlı esneklik: Geleneksel robotların ihtiyaç halinde yeni bir iş istasyonuna taşınması ve yeni parçalar için yeniden programlanması zordur, bu da genel verimliliği sınırlar.
• Toplam maliyet: Yukarıdaki faktörler göz önüne alınarak toplam maliyete bakıldığında geleneksel robot kaynağı pahalı bir yatırım olarak kabul edilebilir.

Cobot’lu kaynak geleneksel robotik kaynağa göre önemli avantajları sunuyor:

• Dar alanda kurulum: Risk değerlendirmesine bağlı olarak cobot kaynakçıları, güvenlik çitleri olmaksızın kaynak süreçlerinde kullanılabilir.
• Herkes tarafından programlanabilme: UR tabanlı cobot kaynak sistemleri, robot mühendisleri yerine tesisin kaynakçıları tarafından programlanabilir ve çalıştırılabilir.
• Hızlı kurulum süresi: UR cobot kaynak çözüm sistemlerinin entegrasyonu aylar değil haftalar içinde tamamlanarak üretime başlanabilir.
• Esnek üretim: Yeni parçaların kaynak işlemi dakikalar içinde programlanarak esnek üretim en üst düzeye çıkarılabilir.
• Düşük İşletme Maliyeti: Toplam sahip olma yani ilk yatırım ve işletme maliyetleri göz önüne alındığında hızlı yatırım dönüşü sağlar.

3. VE 4. NESİL YAZILIM ÖZELLİKLERİYLE COBOT, ÜRETKENLİĞİ ARTIRIYOR

Cobot tabanlı kaynak sisteminin ilk geliştirme aşamasında, UR kullanıcı arayüzü ve kullanım kolaylığına odaklanıldı.

1.nesil cobot kaynak yazılımı, yalnızca temel konuları ele aldı; tel besleme hızının ve güç kaynağından/beslemenin kontrol edildiği düz bir çizgide MIG kaynağı.

Kapsam, 2. nesilde daha fazla geometri seçeneği, salınımlı kaynak fonksiyonlarını ve TIG gibi ek kaynak işlem türlerini içerecek şekilde genişletildi.

3. ve 4. nesil kaynak yazılımı, daha gelişmiş özellikler sunarak ek programlama verimliliği ve iyileştirilmiş kaynak kalitesi sağlar. Bu özellikler, geleneksel robot kaynaklarında da bulunuyor ancak son beş ila altı yıl içinde geliştirilerek sadece mühendislik ürünü değil, aynı zamanda yetenekli bir kaynakçının bakış açısıyla uygulandı.

Cobot’lu kaynak özelliklerindeki gelişmeler, çoklu geçiş, referans çerçeveleri, kaynak takibi, kaynak başlangıç bulma, dokunma algısı, desen, nokta ark ve dikiş kaynağı gibi özellikleri içermektedir. Bu özellikler, programlama verimliliği sağlarken kaynak kalitesini ve hassasiyetini de artırmaktadır.

YENİ ÖZELLİKLERE SAHİP COBOT KALİTEYİ ARTIRIYOR

Çoklu geçiş | Programlama Verimliliği

Çoklu geçiş, ağır kaynak/yüksek birikim uygulamalarında değerli bir özelliktir. Eski yöntem, her geçişi manuel olarak öğretmektir (başlatma, bitirme ve işleme). Daha verimli yaklaşım, tek bir kök pasoyu öğretmek ve ardından gerekli kaynak boyutunu oluşturmak için bir dizi ofset pasosunu öğretmektir.

Referans Çerçeveleri | Programlama Verimliliği

Referans Çerçeveleri başından beri PolyScope'un bir parçası olmasına rağmen, kaynaktaki uygulama tam altı serbestlik dereceli uygulamayı gerektiriyordu. Referans çerçevesi özelliği, tüm programın fiziksel parçalarla düzgün şekilde hizalanacak şekilde kaydırılmasına olanak tanır. Bu, programın tamamına rötuş yapmak yerine birkaç noktanın öğretilmesini gerektiriyordu. Referans çerçeveleri, birden fazla fikstürün veya bir fikstür içinde birden fazla parçanın bulunduğu uygulamalarda özellikle faydalıdır. Hassas fikstürlemenin pratik olmadığı tarım, madencilik, arazi ve inşaat ekipmanlarındaki büyük parçalarda da yaygındır.

Kaynak Takibi | Kalite

Kaynak Takibi, kaynak yoluna göre konumu ölçmek için arkın elektriksel özelliklerini izleyen ve dikişi doğru şekilde takip etmek için program ayarlamaları yapan gerçek zamanlı bir araçtır. Özellikle uyum ve tolerans sorunları olan büyük parçalarda, kaynak sırasında ısı oluşumu nedeniyle boyutsal bozulmaya maruz kalan büyük kaynaklarda faydalıdır. Kaynak takibinin gerçek zamanlı yapısı sayesinde ağır kaynak uygulamalarında iyi bir uyum sağlanır.

Kaynak Başlangıç Bulma | Kalite

Wire Touch olarak da adlandırılan Touch Sense, parçaları bulmak için kaynak teli veya torç nozulundan geçen düşük voltajlı bir elektrik akımı kullanır (not: tüm güç kaynaklarında mevcut değildir). Kaynak yapmadan önce robot, önceden programlanmış kaynak yolunu ayarlayarak bir dikişin vektörü boyunca araştırma yapar. Touch Sense, iki adımlı bir süreç olduğundan, montaj çeşitliliği olan büyük parçalar için iyidir, ancak ince malzemeler için ve çevrim süresi yoğun parçalar için uygun değildir.

E-Series ve UR20'deki yerleşik kuvvet sensörü, daha kısa çevrim süresiyle aynı işlevselliği sağlayabilir.

Desen | Programlama Verimliliği

Desen aracı, programcının bir programdaki karmaşık hareketleri / kaynakları kopyalayıp yapıştırmasına olanak tanır. Tek bir fikstürde birden fazla parçanın programlanmasında çok etkilidir.

Nokta Ark Kaynak | Programlama Verimliliği

Kaynak öncesinde tek tek parçaları bir arada tutmak için kısa punto kaynaklarına odaklanır.

Dikiş Kaynağı | Programlama Verimliliği

Dikiş kaynağı, bir bağlantı boyunca aralıklı kaynak yapılmasıdır. Mukavemet için sürekli bir kaynağın gerekli olmadığı veya bir parçaya çok fazla ısı uygulayarak orijinal geometriyi bozacağı durumlarda kullanılır. Dikiş kaynakları düz çizgi veya kavisli yapılabilir ve en iyi dikiş kaynağı araçları, programcının başlangıç ve bitiş noktalarını ve kaynak sayısını veya kaynağın merkez hattı uzunluğunu tanımlamasına olanak tanır.

YAPAY ZEKÂ VE MAKİNE ÖĞRENİMİ OTOMASYONUN GELECEĞİNİ ŞEKİLLENDİRİYOR

Cobot’lu kaynak teknolojisine giderek artan eğilim ve sürekli olarak geliştirilen özellikleri, endüstrideki otomasyonun geleceğini şekillendiriyor. Universal Robots ve iş ortaklarının yenilikçi çözümleri, üretkenliği artırmak ve kaliteyi iyileştirmek için endüstriyel robotik alanında önemli bir rol oynamaya devam ediyor.

Çoklu yapay zekâ ve makine öğrenimi tabanlı ürünler UR+, OEM ve CSI ortakları tarafından geliştirilme aşamasında. UR OEM ortağı Hirebotics, geçmiş programlama ve kurulum oturumlarından toplanan verilere dayanarak kaynak parametrelerinin ilk seferde ayarlanmasına yardımcı olacak Endüstri 5.0 Bulut tabanlı bir program geliştirmeye devam ediyor.

Elle Öğretme | Programlama Verimliliği

Yukarıdaki özelliklerin tümünü geçersiz kılan, çeşitli UR ortakları tarafından uygulanan benzersiz Dokunarak Öğretme özelliğidir. Yaygın olarak ‘Lead Through Teach’ olarak da adlandırılan bu özellik, programcının, torcu bir kaynakçının yapacağı gibi tam olarak konumlandırmak için Serbest Sürüş'ü kullanarak UR cobot ile manuel olarak etkileşim kurma yeteneğini içerir. İhtiyatlı tahminler, Touch-to-Teach'in karmaşık kaynak yolu programlamasını 5 kat iyileştirdiğini gösteriyor.