타워 발은 타워 또는 장비의 하부 부분으로, 타워 본체와 기초 사이에 위치하며 주로 연결, 고정 및 하중 분배 역할을 합니다. 타워 구조의 핵심 지지 부품이므로 타워 발의 설계 및 제조 기술은 전체 구조물의 안전성과 기능에 직접적인 영향을 미칩니다. 용접 품질은 타워의 안정성, 풍압 저항 및 수명과 직접적으로 관련되어 있으므로 용접 공정은 매우 높은 요구 사항을 가지고 있습니다.
타워 발 용접 공정은 복잡하고 작업물 종류가 다양하며 작업 환경은 일반적으로 열악합니다. 기업들은 생산 과정에서 다음 문제들을 일반적으로 겪습니다:
1. 작업물 오차가 큽니다
타워 기반 산업에서 블랭킹 팀의 오차가 크며, 일반적으로 인공 화염 벨트나 반자동 수레로 처리되는데, 이는 벨트의 일관성을 보장하기 어렵습니다. 이러한 불일치는 용접 경로와 용접 공정의 적응성에 큰 도전을 제기하며, 용접 결함을 쉽게 초래합니다.
2. 높은 공정 요구사항
기초 용접에는 주로 뺨용접과 그루브 용접이 포함되며, 판 두께는 8mm에서 60mm까지 넓은 범위를 가지며, 다양한 두께에는 다른 용접 공정 매개변수가 필요합니다. 전통적인 용접 장비는 이러한 다양성에 신속히 적응하기 어려워 공정 적응성이 떨어집니다.
3. 조립 정확도 부족
작업물 준비나 조립 정확도가 부족하면(예: 용접 간격 편차), 용접 편차, 용접 불량 등의 결함이 발생하기 쉬우며, 이를 재작업하거나 폐기해야 하므로 생산 비용과 시간 비용이 증가합니다.
4. 용접 형상이 복잡함
타워 하단부의 대부분의 용접 봉합선은 불규칙한 3차원 곡선이며, 로봇은 고정된 탐색 점과 동적 교정을 통해 용접 경로를 결정해야 합니다. 또한 타워 기초는 주로 대형 부품으로, 용접 영역에 사각지대가 존재하며 용접 토치가 특정 각도에 도달하기 어렵습니다. 전통적인 수동 프로그래밍은 비효율적이며 복잡한 구조에 적응하기 어려운 문제를 가지고 있습니다.
한 철골 구조물 선두기업은 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 산업 4.0을 도입하고 디지털 지능형 공장을 구축했습니다. 민월(Minyue) 기술의 AI 기반 비수동식 철골 적응형 용접 솔루션을 사용하여 이중 수치 제어 타워 기초 위치 장치와 스마트 용접 작업장을 도입했으며, 회사의 MES 시스템과 연동시켰습니다.
비프로그래밍 방식은 높은 시간 비용 문제를 해결합니다
SmartVision 시스템을 통해 3D 카메라가 작업물을 스캔하고 복잡한 환경을 측정하여 작업물과 환경의 3D 역모델링을 실현하며, 수작업 프로그래밍과 교시가 필요 없으며, 공구의 정밀 위치 지정 없이 "수작업 배치로 인한 위치 편차" 문제를 완벽히 해결합니다.
로봇스마트 - 인공지능 기술을 통해 자율 제어 로봇의 작업 경로를 계획하고, 다중 기계 협업 및 작업 분배를 수행하는 지능형 의사 결정 시스템입니다. AI 지능 알고리즘을 통해 자동 용접 추출, 용접 공정 매칭, 충돌 회피, 특이점 초공간 시뮬레이션 및 독립적인 의사 결정에 의한 시뮬레이션 분석과 최적화를 수행하여 물리 장비에 대한 의존도를 줄이고, 가동 중단 비용을 절감하며, 프로그래밍 효율성을 향상시킵니다. 지능형 시뮬레이션 반복을 통해 안전성을 강화하고, 소량다품종 작업물에 적응하며 다양한 기술과 용접 환경에 유연하게 대응합니다.
간단한 교육으로 일반 작업자가 네 대의 로봇을 조작할 수 있습니다. 숙련된 노동자에 대한 의존도를 줄이고, 수작업과 관련된 안전 위험을 감소시킵니다.
용접 트래킹 시스템은 복잡한 용접 형상 문제를 해결합니다.
스마트 아이 - 작업물의 정확한 위치 조정을 위한 용접 추적 시스템, 고정밀 센서를 통한 용접 정보 확인 및 3D 모델과 실제 작업물 간의 편차 보정.
복잡한 용접 공정에 대해 시스템은 용접 파라미터를 유연하게 조정할 수 있으며, 다양한 판 두께, 용접 형식 및 작업물 크기에 적응하고, 다층 및 다수 패스 용접 공정을 자동 생성하며, 홈 용접에 적응합니다.
인공지능과 산업 4.0 기술의 지속적인 발전에 따라 풋 워딩 공정은 더 높은 정밀도와 효율성으로 나아갈 것입니다. 지능형 솔루션을 적용함으로써 타워 용접 산업은 점차 전통적인 공정의 제약에서 벗어나 생산 효율性和 제품 품질이 동시에 향상되며, 산업 자동화가 경험 주도에서 지능 주도로 전환되도록 촉진할 것입니다. 복잡한 작업의 프로그래밍 장벽을 낮출 것입니다.