용접은 자동차와 구조물과 같은 항목들을 만드는 과정에서 독특한 절차입니다. 용접은 금속 두 조각을 태워 녹인 후 다시 굳게 함으로써 결합시키는 것입니다. 이 활동에서 용접은 큰 비중을 차지하며, 그렇지 않았다면 우리가 매일 사용하는 물건들이 없었을 것입니다! 용접은 금속 조각들을 매우 단단하게 결합시켜 그들이 결합된 상태로 유지되도록 하는 과정입니다.
용접을 처리하는 멋진 도구: 용접 학생들은 한때 기술적으로 도구를 다루는 법을 배우기 위해 수 시간을 보냈습니다. 대부분의 전문 용접공이 되려면 연습에 수년이 걸렸습니다. 하지만 오늘날에는 새로운 훌륭한 머신이 등장했습니다 — MINYUE 바닥 레일 용접 워크스테이션 . 이 기계는 스스로 용접을 수행하여 작업을 더 쉽고 정확하게 만듭니다. 공작실의 영리한 작은 도우미 같아요! 로봇은 인간처럼 휴식을 취하지 않고 지시사항을 완벽히 실행할 수 있습니다.
MINYUE 캔틸레버 로봇 지능형 용접 워크스테이션은 스스로 일을 처리할 수 있고 피로하지 않아 매우 지능적입니다. 이는 금속 조각들을 결합하기 위해 적절한 열을 적용하는 것을 보장하며, 강력한 용접을 만드는 데 중요한 요소입니다. 그리고 우리는 이전보다 더 빠르고 더 나은 제품을 만들 수 있게 됩니다! 부품을 교체해 용접할 필요 없이 로봇이 이를 수행합니다. 이는 전체 과정에서 속도를 촉진하고 생산에 더욱 신속하게 복귀하도록 돕습니다.
강하고 깔끔한 용접: 우리가 물체를 용접하고 있기 때문에 그것들은 연약하지 않고 단단해야 합니다. MINYUE는 큰 작업량을 처리할 수 있으며 캔틸레버 MINYUE 덕분에 항상 이상적인 용접을 생성할 수 있습니다. 로봇 용접 셀 작업장은 이것보다 더 높은 정밀도를 가지고 있습니다. 이것이 우리가 만드는 모든 제품이 깔끔하고 훌륭한 연결성을 가진 이유입니다! 이상적인 용접은 균일하고 매끄러워야 하며, 로봇의 도움으로 우리는 이를 매번 실현할 수 있습니다.
MINYUE 캔틸리버 로봇 지능형 용접 작업장: 사물 제작의 변화를 가져옵니다! 지금까지 이는 우리에게 예전보다 훨씬 더 빠르게 더 많은 것을 생산할 수 있도록 해주었으며, 이는 우리 모두에게 매우 유익합니다. 이로 인해 우리는 자동차, 건물 및 기타 상품을 예전보다 훨씬 더 빠른 속도로 생산할 수 있습니다. 일상 생활에 필요한 놀라운 제품을 만들기 위해 여러 용접 전문가들이 함께 작업하는 모습을 상상해보세요.
작업장의 로봇: 로봇은 많은 일을 할 수 있는 놀라운 기계이며, 점점 더 작업장에서 사용되고 있습니다. 로봇이 우리에게 제공할 수 있는 가장 큰 것 중 하나는 용접 과정을 자동화하는 것이며, MINYUE처럼 활용됩니다. 지상 레일 로봇 셀 . 이를 통해 이전보다 더 많은 용접 작업을 수행할 수 있습니다. 우리는 이를 통해 사람들에게 더욱 놀라운 것을 더 많이 제공할 수 있게 되었습니다! 로봇이 용접공의 역할을 대신하고 있으며, 이는 전체 작업량을 줄이고 인간에게 다른 중요한 작업을 수행할 더 많은 시간을 제공하기 때문에 훌륭한 발전입니다.
베이징 민위에 기술 유한회사는 산업용 로봇의 비교학적 지능 응용 분야에서 세계 선도적인 하이테크 기업입니다. 우리는 자사가 개발한 RobotSmart - 지능형 의사 결정 시스템, SmartVision - 이안 구조광 비전 시스템, 그리고 SmartEye - 레이저 비전 솔루션 트래킹 시스템을 통해 유연한 지능형 제조에 특화되어 있습니다. 새로운 세대의 지능형 로봇 용접 및 절단 솔루션을 제공합니다.
강력한 용접 로봇을 제공하며, 전면 로딩, 측면 로딩, 역전 로딩, 갠트리 설치, 다중 로봇을 위한 지능형 궤적 계획, 다중 외부 축 및 협동 작업용 포지셔너를 지원합니다. 로봇 모션 시뮬레이션, 충돌 감지, 특이점 회피 및 축 제한 감지를 실현합니다.
검출 및 추적 기능을 채택하여 용접 선을 스캔하고, 용접 선의 위치와 정보를 확인하며, 3D 디지털 모델 도면과 실제 작업물 간의 용접 선 위치를 교정하고, 입고 재료의 오차 및 열 변형으로 인한 편차 용접 문제를 해결합니다.
빠르고 정확하며 완전히 프로그래밍이 필요 없으며, 효율性和 정밀度가 높습니다. 전통적인 로봇의 복잡한 비교학 과정을 해결하고 비교학 과정 중 발생하는 다운타임을 절약합니다.
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