वेल्डिंग रोबोट सिस्टम का क्रियान्वयन: चरण-दर-चरण

वेल्डिंग रोबोट सिस्टम के प्रमुख घटक और औद्योगिक उपयोग के मामले

प्रमुख हार्डवेयर तत्व: मैनिपुलेटर, नियंत्रक और वेल्डिंग शक्ति स्रोत

वेल्डिंग रोबोट प्रणाली के तीन मुख्य हार्डवेयर घटक हैं: मैनिपुलेटर, कंट्रोलर और पावर सोर्स। मैनिपुलेटर एक रोबोटिक भुजा के रूप में हो सकते हैं, जिनमें छह अक्षों वाला संस्करण सबसे आम कार्यान्वयन है। इन घटकों में सर्वो-चालित जोड़ और उच्च परिशुद्धता वाले रिड्यूसर शामिल होते हैं, जो उच्च सटीकता वाले गति नियंत्रण की अनुमति देते हैं। ये भुजाएँ 3D वेल्डिंग पथों को भी नियंत्रित कर सकती हैं, जिससे विभिन्न प्रकार और आकार के जोड़ों से संबंधित वेल्डिंग समस्याओं के समाधान के लिए उन्हें अत्यधिक लचीला बनाती हैं। कंट्रोलर सभी संचालनों को संचालित करता है और वेल्डिंग संचालन के दौरान होने वाले परिवर्तनों के प्रति अत्यधिक प्रतिक्रियाशील होता है। यह एम्बेडेड प्रोग्राम (या टीच पैंडेंट) से अपलिंक किए गए निर्देशों को ग्रहण करता है और वेल्डिंग संचालन को करने के लिए रोबोटिक प्रणाली को नियंत्रित करता है। वेल्डिंग पावर सोर्स जोड़ों को पूरा करने के लिए वेल्डिंग आर्किंग को उत्पन्न करता है और बनाए रखता है। वेल्डिंग संचालन के दौरान, यह गैस शील्डिंग, वेल्डिंग तार की फीड दर, और वेल्डिंग धारा एवं वोल्टेज को नियंत्रित करता है। यह कार्य के अंतर्गत आ रहे जोड़ के प्रकार, धातु की मोटाई और प्रकार, तथा अनुप्रयोग के लिए सबसे उपयुक्त वेल्डिंग तकनीक को ध्यान में रखता है। इन घटकों के संयोजन से एक अत्यधिक विश्वसनीय, स्वचालित वेल्डिंग समाधान बनता है। इन वेल्डिंग रोबोट प्रणालियों का उपयोग ऑटोमोटिव असेंबलियों और बड़ी मशीनरी, संरचनात्मक फ्रेम और घटकों के निर्माण में किया जाता है, तथा उन वेल्डिंग कार्यों को करने के लिए किया जाता है जिनमें गुणवत्ता की स्थिरता की अत्यधिक आवश्यकता होती है।

सॉफ्टवेयर और पेरिफेरल एकीकरण: विज़न सिस्टम, सेंसर और सुरक्षा इंटरफ़ेस

आधुनिक कारखानों में हार्डवेयर घटकों की एक श्रृंखला और स्मार्ट सॉफ़्टवेयर समाधानों का समावेश होता है। उदाहरण के लिए, दृष्टि-निर्देशित प्रणालियाँ कैलिब्रेटेड कैमरों और किनारा-संसूचन (एज डिटेक्शन) प्रणालियों का उपयोग करके कठिन जोड़ों को खोज सकती हैं और लगातार गतिमान सीम लाइनों का अनुसरण कर सकती हैं। ये प्रणालियाँ अपने मार्गों को स्वतः पुनः कैलिब्रेट कर सकती हैं, जिससे उपयोगकर्ता को प्रत्येक बार मैनुअल रूप से ऐसा करने की आवश्यकता नहीं रहती है। प्रक्रिया सेंसर वोल्टेज आर्क स्तरों में परिवर्तनों को केंद्रीय नियंत्रक को सूचित कर सकते हैं, साथ ही ऊष्मा और विद्युत धारा के मापों को भी। यह नियंत्रक एक सेकंड से भी कम समय में प्रक्रियाओं में परिवर्तन करने में सक्षम है। निर्माता यह भी प्रणालियों को एकीकृत करेंगे जो ISO 10218 और RIA 15.06 मानकों को पूरा करती हैं, तथा जब कोई ऑपरेटर मशीन के एक निश्चित दूरी के भीतर होता है, तो ऑपरेटर की सुरक्षा के लिए मशीन की गति को रोक देती हैं। इन घटकों में प्रकाश पर्दे (लाइट कर्टन), विशेष रूप से प्रमाणित PLC प्रणालियाँ, और आपातकालीन बंद करने के लिए अतिरेक (रिडंडेंट) सर्किट शामिल हैं। पिछले वर्ष प्रकाशित 'जर्नल ऑफ़ मैन्युफैक्चरिंग सिस्टम्स' में एक अध्ययन में बताया गया कि कारखाने के सभी उन्नत घटकों का एकीकरण करने से वेल्डिंग में दोषों की संख्या औसतन 37 से शून्य तक कम कर दी गई, और कारखाना अधिक तीव्र गति से कार्य करने लगा।

वेल्डिंग रोबोट सिस्टम चुनते समय महत्वपूर्ण विचार

जॉइंट के प्रकार, सामग्री की मोटाई और अपेक्षित उत्पादन मात्रा पर विचार करें

सही सिस्टम का चयन करने के लिए वेल्डिंग एप्लिकेशन की आवश्यकताओं के विशिष्ट पहलुओं को समझना आवश्यक है। बहु-पास फिलेट वेल्ड या कम गैप ग्रूव वेल्ड जैसे वेल्डिंग कार्यों के लिए जटिल गतिविधियाँ करने और सावधानीपूर्ण वेल्ड बनाने में सक्षम रोबोटों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, साधारण लैप वेल्ड बनाने के लिए एक सरल सेटअप पर्याप्त हो सकता है। 3 मिमी से पतली सामग्री के लिए, सामग्री को जलने से बचाने के लिए ऊष्मा कम करने की विधि, जैसे पल्स्ड GMAW का उपयोग या वेल्डिंग लेज़र का उपयोग अन्य प्रक्रिया के साथ संयोजन में, का उपयोग किया जा सकता है। 25 मिमी से अधिक मोटाई के अनुभागों के लिए, त्वरित भराव और वीव पैटर्न का उपयोग करने वाली वेल्डिंग विधियाँ अधिक उपयुक्त हो सकती हैं। उत्पादन की मात्रा भी इस निर्णय में एक महत्वपूर्ण कारक है। मासिक 10,000 यूनिट से अधिक उत्पादन करने वाले निर्माताओं के लिए सीम ट्रैकिंग और अन्य स्वचालन सुविधाओं के साथ उच्च गति वाले 6-एक्सिस रोबोट खरीदना लागत प्रभावी साबित हो सकता है। इसके विपरीत, छोटे उत्पादन मात्रा वाले और उत्पादों की विविधता अधिक वाले निर्माताओं के लिए एक मॉड्यूलर और लचीला समाधान अधिक लाभदायक साबित हो सकता है। पिछले वर्ष के अनुसार, फैब्रिकेटर्स जर्नल ने रिपोर्ट की थी कि रोबोटिक वेल्डिंग से संबंधित समस्याओं में से लगभग 30% का कारण जॉइंट का आकार रोबोट की क्षमताओं के साथ असंगत होना है। इस कारण से, वास्तविक वेल्डिंग एप्लिकेशन की आवश्यकताओं को शुरुआत से ही सटीक रूप से प्राप्त करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।

परिशुद्ध वेल्डिंग के लिए भार वहन क्षमता, पहुँच और दोहराव क्षमता

भार वहन क्षमता को सभी उपकरणों, केबल और लगाए गए उपकरणों को ध्यान में रखकर निर्धारित करने की आवश्यकता होती है। कार्य के प्रकार के आधार पर, मानक आर्क वेल्डिंग कार्यों के लिए भार वहन आवश्यकताएँ लगभग 5 किग्रा हो सकती हैं। पहुँच (रीच) वह कार्य क्षेत्र का आयतन निर्धारित करती है जिसमें प्रणाली कार्य कर सकती है। जहाज निर्माण परियोजनाओं में आमतौर पर क्षैतिज पहुँच के 3 मीटर या अधिक की आवश्यकता होती है, जबकि कार के भागों जैसे घटकों के संयोजन से संबंधित परियोजनाओं के लिए केवल 1.4 से 1.8 मीटर की पहुँच की आवश्यकता होती है। सबसे महत्वपूर्ण कारक पुनरावृत्तिशीलता (रिपीटेबिलिटी) है, जो रोबोट द्वारा एक ही सटीकता के साथ समान स्थिति पर वापस लौटने की क्षमता को दर्शाती है, और इसके विनिर्देशन अत्यंत कठोर हो सकते हैं। एयरोस्पेस और चिकित्सा उपकरण जैसे अनुप्रयोगों में उत्पादन सहिष्णुता +/- 0.05 मिमी के लक्ष्य के रूप में निर्धारित की जाती है। 150 डिग्री सेल्सियस के तापीय स्थिति को बनाए रखने की क्षमता वाली प्रणालियाँ तापीय विस्थापन के कारण होने वाले पुनर्कार्य को भी समाप्त कर देती हैं। 2023 की IMTS विनिर्माण रिपोर्ट में दिखाया गया है कि जब पहुँच और पुनरावृत्तिशीलता को प्रभावी ढंग से डिज़ाइन किया जाता है, तो जटिल कार्य-धारण प्रणालियों की आवश्यकता 27% कम हो जाती है, और दोषों की संख्या 40% कम हो जाती है।

वेल्डिंग रोबोट सिस्टम को उत्पादन कार्यप्रवाह में एकीकृत करना

सेल डिज़ाइन, फिक्सचर और पीएलसी एकीकरण

वेल्डिंग सेल्स के एकीकरण का प्रयास शुरू करने से पहले, आपको वास्तविक कार्य प्रवाह के आसपास सेल्स की डिज़ाइन करनी होगी। अपने लेआउट की योजना इस प्रकार बनाएँ कि वेल्डिंग कार्यस्थल के चारों ओर कम से कम आपके रोबोट की अधिकतम पहुँच के 1.5 गुना का स्पष्ट स्थान सुनिश्चित हो। यह ANSI RIA R15.06 सुरक्षा और रखरखाव आवश्यकताओं को पूरा करेगा। इसके अतिरिक्त, यह कार्यस्थल के चारों ओर सामग्री के परिवहन को आसान बनाता है और आपके तकनीशियनों के लिए अधिक स्थान प्रदान करता है। फिक्सचर्स का तापीय प्रसार एक बड़ी चिंता का विषय है। एल्यूमीनियम और स्टेनलेस स्टील के वेल्डिंग फिक्सचर्स को अत्यधिक कसकर क्लैम्प करना, हाल ही में FabTech 2023 के शोध के अनुसार, वेल्डिंग संबंधी समस्याओं के लगभग 15% का कारण बनता है। एकीकरण को सफल बनाने के लिए, हमें पीएलसी (PLC) संचार को संबोधित करने की आवश्यकता होगी। दुनिया का अधिकांश हिस्सा एथरकैट (EtherCAT) या प्रोफिनेट (Profinet) पर काम करता है, और ये प्रणालियाँ पीएलसी, विज़न सिस्टम्स तथा रोबोट नियंत्रक के बीच त्वरित संचार को सक्षम बनाती हैं। इनसे एकीकरण कार्य को स्थापित करने में लगने वाले समय में लगभग 40% की कमी आती है और उत्पादन लाइनों की समग्र दक्षता में वृद्धि होती है।

मॉड्यूलर फिक्सचरिंग में आधार प्लेटों और स्थान निर्धारकों का उपयोग विभिन्न भाग परिवारों के लिए त्वरित पुनर्विन्यास को सुविधाजनक बनाने के लिए किया जाता है

त्रुटि-रहित बनाने का एक तरीका, जिसे अपनाया गया है, फीडबैक लूप का उपयोग करना है जो सेंसरों का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, प्रोक्सिमिटी सेंसरों का उपयोग करना, जो अगले संचालन चक्र की शुरुआत से पहले यह जाँच सकते हैं कि कोई भाग मौजूद है या नहीं

एकीकृत केबल प्रबंधन में बिजली, संकेत और गैस का मार्गनिर्देशन शामिल होता है, जिसमें नियंत्रण संकेतों पर विद्युत चुंबकीय हस्तक्षेप (EMI) को कम करने के लिए कवर किए गए, तनाव-मुक्त वाहकों का उपयोग किया जाता है

कर्मचारी प्रशिक्षण और चेंजओवर पूरा होने के समय से निवेश पर अपेक्षित रिटर्न के लिए अपेक्षित समयावधि की योजना बनाना

रोबोटिक स्वचालन को सफल बनाने के लिए, मानव कौशल और उचित उपकरण दोनों समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। हमारे द्वारा रखरखाव टीम और वेल्डर्स को प्रदान की गई प्रशिक्षण के माध्यम से, वे नई प्रक्रिया में सबसे महत्वपूर्ण अवरोधक कार्यों में से एक को करने में सक्षम हो जाते हैं; यानी कार्य को अनुकूलित करने और उपकरणों की समस्याओं का निवारण करने के लिए पैरामीटर बदलना। यह प्रशिक्षण परिवर्तन समय (चेंजओवर टाइम) को 30% तक कम कर देता है। वेल्डिंग स्वचालन अनुप्रयोग में, निवेश पर अपेक्षित रिटर्न कई कारकों पर निर्भर करता है, जिनमें प्रति मैन-घंटा $75 की अपेक्षित कमी वेल्डिंग श्रम लागत, कच्चे माल की कमी, सभी उत्पाद वेल्ड्स की सुसंगत गुणवत्ता, और विनिर्माण के दौरान प्रत्येक उत्पाद के ट्रैकिंग की क्षमता शामिल हैं। हमारे कई विभिन्न अनुप्रयोगों और कंपनियों के साथ अर्जित अनुभव के आधार पर, हम उनके निवेश पर 18 से 24 महीने के भीतर रिटर्न की अपेक्षा करते हैं— बशर्ते कि उचित अवसंरचना निर्मित कर ली गई हो और समर्थक प्रक्रियाएँ लागू कर दी गई हों।

कार्य कार्यों के आधार पर स्तरीकृत प्रमाणनों के साथ दक्षता ढांचे (उदाहरण के लिए, ऑपरेटर से प्रोग्रामर और फिर इंटीग्रेटर की ओर प्रवृत्ति)

डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकि का उपयोग करना, जो ऑफ़लाइन पथ योजना बनाने और उत्पादन लाइन को बंद किए बिना टक्कर-मुक्त प्रोग्रामिंग के लिए डिजिटल सिमुलेशन की अनुमति देती है

OEE डैशबोर्ड को लागू करना जो आर्क-ऑन समय, उपलब्धता, प्रदर्शन, गुणवत्ता और हानि के संदर्भ में वास्तविक और नियोजित उत्पादन को दर्शाता है

नियोजित, पूर्वानुमानात्मक रखरखाव विफलता के बीच औसत समय को 35% तक बढ़ाता है। वेल्डिंग विश्लेषण प्लेटफॉर्म, जो छींटों के पैटर्न, वोल्टेज में परिवर्तन और यात्रा गति का विश्लेषण करते हैं, मिश्रित उत्पादन में अपशिष्ट दर को 22% तक कम कर देते हैं।

आपके वेल्डिंग रोबोट प्रणाली के लिए इष्टतम प्रदर्शन और दीर्घकालिक विश्वसनीयता प्राप्त करना

नियोजित रखरखाव और आर्क पैरामीटर का समायोजन

विश्वसनीय परिणामों की प्राप्ति आवश्यक रखरखाव के कार्यान्वयन से होती है, जिसके बजाय चीज़ों के टूटने का इंतज़ार किया जाता है। इसमें अक्ष जोड़ों के लिए चिकनाई विनिर्देशों का पालन करना और सर्वो मोटरों तथा सर्किट केबलों पर रखरखाव कार्य करना शामिल है। वास्तव में, (प्राथमिक उद्धरण) 2023 के अनुसंधान के अनुसार, यह सभी अप्रत्याशित शटडाउन्स में से लगभग आधे को समाप्त कर देता है। एक और महत्वपूर्ण बात है आवश्यकतानुसार वेल्डिंग पैरामीटरों को समायोजित करना।

ओईई निगरानी और वेल्ड गुणवत्ता विश्लेषण का उपयोग करके डेटा-आधारित सुधार

OEE निगरानी के संदर्भ में, हम जिस बात पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, वह विश्वसनीयता है, जो केवल एक रखरखाव मेट्रिक के रूप में इसके प्रतिनिधित्व से आगे बढ़कर निरंतर सुधार के माध्यम से वृद्धि की संभावना को शामिल करती है। सिस्टम उन डेटा को लॉग करता है जहाँ आर्क्स को लंबे समय तक बनाए रखा जाता है, उन मुद्दों की पहचान करता है जहाँ एंड इफेक्टर अपने निर्धारित पथ से विचलित हो जाता है, और थर्मल ओवरलोड की घटनाओं को लॉग करता है। इस डेटा का उपयोग करके, सिस्टम ऑपरेशन के प्रदर्शन का अन्य उन संस्थानों के साथ संबंध स्थापित करता है जो समान कार्य कर रहे हैं, और समस्याओं की संभावित उत्पत्ति को उनके बढ़ने से पहले पहचानता है। वेल्डिंग के क्षेत्र में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अपनी क्षमताओं का विस्तार करती है ताकि वेल्ड स्पैटर के निर्माण और व्यवहार में आने वाले परिवर्तनों की जांच की जा सके। यह स्पैटर, नोज़ल के क्षरण-क्षति और संपर्क टिप के क्षरण तथा गैस प्रवाह के मुद्दों को आपस में जोड़ता है। विविध उत्पादन अनुभव वाली विनिर्माण सुविधाओं में, औसत मरम्मत समय में लगभग 40% की कमी देखी गई है, और पहली बार में वेल्ड पूर्ण होने की स्वीकृति दर 98% से अधिक हो गई है, जो अब एक नया मानक बन गया है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

1. वेल्डिंग रोबोट प्रणाली के प्राथमिक घटक कौन-कौन से हैं?

एक वेल्डिंग रोबोट प्रणाली तीन प्राथमिक घटकों से मिलकर बनी होती है: मैनिपुलेटर, नियंत्रक और वेल्डिंग शक्ति स्रोत। ये घटक उच्च सटीकता और स्थिरता के साथ स्वचालित वेल्डिंग कार्यों को करने के लिए एक साथ काम करते हैं।

2. सॉफ़्टवेयर वेल्डिंग रोबोट प्रणालियों की सहायता कैसे करता है?

सॉफ़्टवेयर, जो हार्डवेयर के साथ संयुक्त रूप से कार्य करता है, वेल्डिंग रोबोट प्रणालियों के प्रदर्शन को बढ़ाता है। दृष्टि प्रणालियों, सेंसरों और सुरक्षा इंटरफ़ेस के उपयोग के माध्यम से बेहतर वेल्डिंग परिणाम, कम स्थापना समय और सुरक्षा आवश्यकताओं के अनुपालन की क्षमता प्राप्त की जा सकती है।

3. रोबोट वेल्डिंग प्रणाली का चयन करते समय कौन-कौन से कारक महत्वपूर्ण हैं?

रोबोट वेल्डिंग प्रणाली का चयन करते समय विचार करने योग्य कारकों में वेल्डिंग जॉइंट्स का प्रकार, जोड़े जाने वाली सामग्रियों की मोटाई, उत्पादन बैच का आकार, और आवश्यक भार क्षमता (पेलोड), पहुँच दूरी तथा दोहराव क्षमता शामिल हैं।

4. वेल्डिंग रोबोटों के एकीकरण के क्या लाभ हैं?

वेल्डिंग रोबोट्स के एकीकरण के लाभों में सेल लेआउट, फिक्सचर्स और पीएलसी संचार को डिज़ाइन करने की क्षमता शामिल है। अच्छा एकीकरण शुरुआती सेटअप समय को कम करता है, कार्यप्रवाह में दक्षता में वृद्धि करता है और संचालन लक्ष्यों की समय पर प्राप्ति सुनिश्चित करता है।

5. वेल्डिंग रोबोट्स के प्रदर्शन और विश्वसनीयता को कैसे बढ़ाया जा सकता है?

यदि निर्धारित रखरखाव को आर्क पैरामीटर्स के ट्यूनिंग के साथ जोड़ा जाए, तो अधिक विश्वसनीय और बेहतर प्रदर्शन वाले वेल्डिंग रोबोट प्राप्त किए जा सकते हैं। ओईई (OEE) के विश्लेषण और वेल्ड गुणवत्ता के मूल्यांकन के आधार पर डेटा-आधारित सुधार करने से निरंतर सुधार संभव हो सकता है।