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    이중 팔 직교 로봇

    다양한 성능과 가격으로 제공되는 로봇은 모든 유형의 산업 생산 작업에서 보편화되고 있습니다. 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 선택을 하려면 각 로봇 유형의 기능을 이해하는 것이 중요합니다.

    반세기 동안 대형 6축 관절 로봇 용접 자동차와 트럭 차체의 이미지는 대중의 상상 속에 고정되었습니다. 로봇은 의료, 식품 및 음료, 철강 제조, 창고업 등 다양한 분야에서 반복적이거나 환경적으로나 인체공학적으로 까다로운 작업을 수행하여 보다 빠르고 안정적이며 비용 효율적으로 수행할 수 있는 모든 분야에서 사용됩니다. 오늘날 로봇은 새로운 로봇을 조립하기도 합니다.

    로봇에는 1~7개의 축이 있으며 각 축은 자유도를 제공합니다. 2축 데카르트 갠트리는 일반적으로 XY 또는 YZ 축에 플롯됩니다. 3축 로봇은 3개의 자유도를 가지며 XYZ 축을 통해 기능을 수행합니다. 이러한 소형 로봇은 형태가 단단하고 자체적으로 기울거나 회전할 수 없습니다. 그러나 회전하거나 회전할 수 있거나 작은 페이로드의 모양에 적응할 수 있는 도구가 부착되어 있을 수 있습니다. 4축 및 5축 로봇은 회전하고 기울일 수 있는 추가적인 유연성을 갖추고 있습니다. 6축 다관절 로봇에는 6개의 자유도가 있습니다. 즉, 물체를 어떤 방향으로든 이동하거나 어떤 방향으로든 회전시킬 수 있는 유연성입니다. 이러한 6축 로봇은 일반적으로 크거나 무거운 물체를 복잡하게 조작해야 하는 응용 분야에 선택됩니다. 7축 로봇은 좁은 공간에서 툴링을 조작하기 위해 추가 방향을 지정할 수 있습니다. 잠재적인 공간 절약을 위해 다른 다관절 로봇보다 작업물에 더 가깝게 작동할 수 있습니다.

    다관절 로봇
    6축 및 7축 다관절 로봇의 인기는 6자유도가 허용하는 뛰어난 유연성을 반영합니다. 프로그래밍이 쉽고 자체 컨트롤러가 함께 제공되며 사용자 친화적인 티치 펜던트를 통해 이동 순서와 I/O 활성화를 프로그래밍할 수 있습니다. 특정 모델의 경우 3미터가 넘는 상당한 도달 범위를 가질 수 있습니다. 이러한 크기 범위 덕분에 다관절 로봇은 재료나 완제품의 제조 또는 이동과 관련된 다양한 산업 및 응용 분야에 적합합니다.

    설계상 다관절 로봇은 다른 목적으로 활용할 수 없는 공간과 설치 공간을 차지합니다. 또한 특이점, 즉 접근할 수 없는 주변 공간의 위치와 방향도 있습니다. 이러한 공간적 제한으로 인해 로봇은 작업자가 있는 구역에서 자주 사용되므로 더욱 복잡한 안전 예방 조치가 필요합니다.

    직교 로봇
    데카르트 또는 선형 로봇은 일반적으로 3D 응용 분야를 위해 팔 끝에 선형 액추에이터 및/또는 회전 액추에이터 어셈블리로 구성된 저가형 로봇입니다. 이 로봇은 적응력이 뛰어나고 설치 및 유지 관리가 용이합니다. 각 축의 스트로크와 크기는 용도에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다. 도달 범위와 페이로드는 서로 얽혀 있지 않고 서로 독립적입니다. 선형 축은 수행하는 기능에 맞게 더욱 다양한 디자인으로 제공됩니다.

    데카르트 로봇의 주요 한계는 상대적으로 유연성이 없다는 것입니다. 세 축의 선형 이동과 네 번째 축을 중심으로 한 회전을 쉽게 수용할 수 있습니다. 그러나 두 개 이상의 축을 중심으로 회전을 수행하려면 모션 컨트롤러를 추가해야 합니다. 데카르트 로봇은 물 유입에 대한 충분한 보호 기능을 제공하지 않기 때문에 세척 상황에서는 거의 사용되지 않습니다. 또한 설치 시 정밀도와 철저함이 필요합니다. 각 축은 주의 깊게 정렬되어야 하며, 특히 대형 시스템에서는 표면 평탄도가 적절해야 합니다.

    스카라 로봇
    SCARA 로봇은 가벼운 작업용으로 설계되었습니다. 이는 다관절 로봇의 간소화된 버전이며, 단순성과 작은 크기로 인해 조립 라인에 쉽게 통합될 수 있습니다. SCARA 로봇은 높은 정확도로 매우 인상적인 사이클 시간을 달성할 수 있습니다. 공차가 엄격한 공간에 구성 요소를 삽입하는 동시에 이러한 움직임에서 강성을 유지하는 등의 기능에 매우 능숙하므로 많은 픽 앤 플레이스 애플리케이션과 소형 부품 처리에 비용 효율적인 선택이 됩니다.

    델타 로봇
    델타 로봇은 최대 300/분의 픽업 속도로 속도로 유명합니다. 장착 유형은 작업 영역 위에 배치하여 설치 공간 손실을 제한합니다. 복잡한 분류 및 포장 애플리케이션에서 무작위로 배치된 부품을 선택하기 위해 비전 시스템과 결합되는 경우가 많습니다. 다관절 및 SCARA 로봇과 ​​마찬가지로 일반적으로 쉬운 프로그래밍을 위해 티치 펜던트가 제공됩니다. 델타 로봇은 식품 생산 응용 분야에 자주 사용되지만 데카르트 로봇과 마찬가지로 주변 환경으로부터 추가 차폐 또는 분리가 필요할 수 있습니다.

    협동로봇
    협동 로봇 또는 코봇은 안전한 인간-기계 상호 작용을 가능하게 하는 유망한 미래를 지닌 비교적 최근의 개발입니다. 작업자와 로봇 간의 직접적인 협업을 허용함으로써 자동화가 산업에 어떻게 통합될 수 있는지에 대한 우리의 이해에 차원을 더하고 있습니다. 협동로봇은 관절형, 직교형, SCARA 또는 델타 로봇일 수 있습니다. 하지만 현재까지는 대부분이 연결형으로 분류됩니다. 4~35kg의 탑재량을 갖추고 있으며 그에 따라 크기와 도달 범위(가격도)가 확장됩니다. 최대 7개의 축을 갖춘 모델이 있습니다. 후자는 특히 인체공학적으로 어려운 작업을 수행할 수 있습니다. 코봇은 독립적인 생산 라인 로봇으로도 사용되고 있습니다.

    선택하기
    로봇공학에 대한 투자에 접근할 때 최종 선택을 내리기 전에 애플리케이션의 모든 측면을 고려해야 합니다. 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소는 다음과 같습니다.

    도달 범위 및 탑재량.

    이러한 요소는 적합한 옵션 목록을 즉시 단축할 수 있으므로 로봇 선택 프로세스에서 가장 먼저 고려해야 하는 기준입니다. 예를 들어, 크고 무거운 하중은 경량 핸들링 기술에 대한 고려를 배제합니다. 반면, 도달 거리가 길지만 페이로드 중량이 낮은 경우에는 저렴한 직교 로봇으로 충분할 수 있습니다.

    유연성.

    5~6도의 자유도가 필요한 응용 분야에서는 다관절 로봇이 유일하게 실행 가능한 솔루션일 수 있습니다. 그렇다면 한두 대의 로봇이 필요한 가격에 민감한 비즈니스를 위한 옵션 중 하나는 용도 변경(중고) 장치일 수 있습니다. 그러나 소형 부품 배치 및 로딩, 전자 부품 삽입, 상자 및 공작 기계 로딩과 같은 간단한 애플리케이션(두 개 또는 세 개의 축으로 충분한 애플리케이션)의 경우 왜 애플리케이션에서 요구하는 것보다 더 많은 축에 비용을 지불합니까?

    속도.

    애플리케이션에 델타 로봇과 같은 높은 선택률이 필요합니까, 아니면 데카르트 갠트리 또는 SCARA 로봇의 더 낮은 선택률로도 충분합니까?

    공간과 발자국.

    점점 더 많은 기계 및 생산 라인 공간이 주요 계획 고려 사항이 되고 있습니다. 바닥 공간은 비용이 많이 들고 기업은 작업 현장 레이아웃을 최적화하기를 원합니다. 데카르트 로봇과 델타 로봇은 일반적으로 덜 중요한 수직 공간만 손실되므로 다른 기술에 비해 분명한 이점을 제공합니다.

    엔지니어링 및 프로젝트 개발.

    특히 로봇을 더 큰 기계나 시스템에 통합하는 경우에는 설계, 조립, 설치 및 시운전 시간과 비용을 비교 비용 계산에 고려해야 합니다. 로봇 수령 및 조립이 지연되면 전체 프로젝트가 지연될 수 있습니다.

    유지 관리 가능성, 수리 가능성 및 가용성.

    예상치 못한 가동 중단 시간은 모든 생산 관리자의 악몽입니다. 로봇은 상대적으로 유지 관리 및 수리가 쉬워야 합니다.

    표준화.

    선택한 로봇이 가장 이상적으로 적합하지 않거나 심지어 가장 저렴하지는 않지만 작업을 수행할 수 있는 경우에도 회사나 산업 내에서는 비즈니스 측면에서 유효한 고려 사항이 될 수 있습니다. 때로는 잘 여행된 경로가 저항(및 위험)이 가장 적은 경로임이 입증될 수 있습니다.

    로봇 기술의 확산으로 모든 규모의 기업이 자동화의 이점을 누릴 수 있게 되었습니다. 귀하에게 가장 적합한 로봇은 일반적으로 귀하의 응용 분야에 가장 적합한 로봇입니다. 이는 투자로 인한 생산성 향상을 달성하고 응용 분야의 기술적 요구 사항을 충족시킬 뿐만 아니라 공장 안전, 공간 활용 및 물론, 들어가는 비용과 판매 후 지원.


    게시 시간: 2021년 10월 25일
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