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アームの過電流による溶接不良を防ぐには?

実績|アームの過電流による溶接不良を防ぐには?

溶接ロボットアームの動作原理は、高圧電流を溶接部位に導入し、熱を発生させて金属材料を融合し溶接を行うことです。溶接アームは電流を溶接点に供給して動作しますが、過電流や位置のずれがあると、溶接不良を引き起こす可能性があります。どのようにして未然に防ぐことができるでしょうか?

溶接ロボットアームの動作原理

溶接ロボットアームの動作原理は、高圧電流を溶接部位に導入し、熱を発生させて金属材料を融合することで溶接を行うことです。このプロセスでは、導電性の溶接棒を使用し、電流の強度と持続時間を制御して熱量を調整します。ロボットアームは安定した位置と動作を提供し、溶接の精度と連続性を確保します。

自動溶接ロボットアームは、ユーザーが設定した手順、位置、時間、運動パラメータ、溶接パラメータなどをプログラムに記録し、それに従って自動化された操作を実行します。さまざまな製品の製造に適応し、スペースを節約するために、多軸関節を持ち、最適な動作範囲を発揮し、複雑な環境にも対応できます。従来の溶接技術は、現在では自動溶接ロボットアームによって実現され、より安定して迅速な作業が可能になりました。

スマート製造が進む「インダストリー4.0」 の時代において、自動溶接ロボットアームは、危険な溶接作業を人間に代わって担う役割を果たしています。技術の進歩に伴い、溶接アームは自動車や建設機械などの分野でも広く使用されるようになりました。では、製造プロセスにおいて、溶接品質を科学的なデータでどのように管理すればよいでしょうか?

アームの過電流による溶接不良

溶接ロボットアームの製造プロセスでよく発生する問題
溶接ロボットアームの製造プロセスでは、以下のような問題が発生することがあります。
溶接不良:溶接電流が大きすぎる、または小さすぎる、または溶接位置が正しくない場合、溶接不良が発生する可能性があります。
溶接アームの損傷:溶接アームは高温や高圧にさらされるため、損傷しやすくなります。
電源トラブル:電源に異常が発生すると、溶接プロセスが中断され、再調整が必要になります。
制御システムの故障:制御システムが故障すると、溶接プロセスの精度や連続性が損なわれる可能性があります。
溶接棒の摩耗:長期間の使用により、溶接棒が摩耗し、交換が必要になる場合があります。

これらの問題は、監視システムを活用することで早期に予防することが可能であり、適切なメンテナンスと定期点検によって溶接ロボットアームの正常な運用を維持することができます。

解決策と監視方法

VMS-ML 機械学習型インテリジェント監視システム
VMS-ML 機械学習型インテリジェント監視システム を使用し、電流特性の指標となるセンサーを設置することで、時系列信号、周波数信号、高速フーリエ変換、リアルタイムスパイク解析、即時比較技術を活用し、点溶接の加工動作が正常であるか異常であるかを監視します。これにより、リアルタイム監視、予知保全のニーズを満たし、製品の良品率と自動化設備の稼働率を維持することができます。

測定状況

溶接ロボットアーム

センサーの選択:
製造プロセスの特性に基づいて適切なセンサーを選択します。溶接ロボットアームは、電流を溶接位置に供給するため、電流センサーを使用して測定を行います。

電流測定位置:
クランプメーターをスポット溶接の直流出力線に外部接続し、直接スポット溶接電流信号を取得した後、監視管理を開始します。システムは、指定されたスポット溶接電流信号を学習し(クランプメーターは正極に接続)、自動的に分析します。

システム測定説明:
VMS-ML 機械学習型インテリジェント監視システムは、非侵入型の測定方式を採用しており、接続するだけで測定が可能です。正しい信号を学習し、基準を確立することで、自動的に信号の種類を識別し、ターゲット信号を自動抽出します。

溶接ロボットアーム測定結果

監視状態:正常 Pass

監視状態:正常 Pass

電流プロセス信号を識別し、安定性を監視。
類似度スコア:83%

監視状態:異常警報 Fail

監視状態:異常警報 Fail

異常な電流プロセス信号を識別し、類似度が低下。
類似度スコア:69%

特徴とトレンド

測定後の特徴データは、将来のスマート製造 AI 管理に活用可能。

測定後の特徴データは、将来のスマート製造 AI 管理に活用可能。

測定結論

VMS-ML機械学習インテリジェント監視システムを活用し、正確な動作を学習し基準を確立。製造プロセスの経験を組み合わせて電流閾値を設定することで、監視管理を開始できます。単回の異常検出により明らかに異なる信号を判別可能であり、長期間の管理では機器の動作状況を予測し、製品品質を把握できます。類似度の低下は電流の不安定性や製品異常の発生を示します。

VMS-ML機械学習インテリジェント監視システムは、各動作の監視および診断を実施し、システムを通じて設備のどの動作に異常または不安定な状態があるのかを把握し、予知保全を事前に行うことで、予期しない異常発生を防ぐことができます。

VMS-ML 機械学習
VMS-ML 機械学習インテリジェント監視システム
VMS-ML

ロボットアームの電流状態を把握