인공지능을 통한 레이저 용접 공정의 최적화된 품질 모니터링
현대의 생산 공정은 끊임없이 변화하며 혁신적인 솔루션이 필요합니다. 이제 제조업체는 인공 지능을 사용하여 용접 공정을 더욱 효율적이고 정밀하게 제어할 수 있습니다.
최신 AI 기능이 탑재된 레이저 용접 모니터 LWM은 레이저 용접 방출 분석에 획기적인 발전을 가져왔습니다.
- 용접 강도 예측 - 용접의 최대 하중 용량과 같은 물리적 특성을 정확하게 파악할 수 있습니다.
- 자동 결함 분류 - 용접 결함(NOK)이 발생할 경우 결함 유형을 확실하게 인식하고 할당합니다. 이를 통해 분석의 객관성을 높이고 공정 최적화를 용이하게 합니다.
레이저 용접 모니터 LWM은 완전 자동화된 생산 환경에서 공정 편차를 감지하고 품질 표준을 항상 충족하도록 보장합니다. 모든 레이저 용접을 모니터링, 분석 및 문서화하여 연속 생산에서 완벽한 추적성과 일관된 품질을 보장합니다.
다음 동영상에서 당사의 기술이 배터리 접점 대량 생산에 어떻게 성공적으로 사용되는지 알아보세요.
예측 및 린 프로세스
LWM AI를 통한 레이저 용접 이음새의 물리적 특성 예측
자동 결함 분류 - 용접 불량 발생 시 결함 유형 인식
인라인 데이터 수집 - 레이저 용접 중에 직접 수행되며 사이클 시간에 영향을 받지 않음
가치 평가 및 계산
정량화 가능한 결과 - 품질 평가의 객관성을 높여주는 LWM AI
플랜트 운영자의 손쉬운 처리 - 결함 유형 감지를 포함한 자동 OK/NOK 예측
적응성 및 분석
재교육 없이 유효한 결과 제공 - 정의된 범위 내에서 공정 파라미터가 변경되더라도 유효한 결과 제공
자동 결함 분류 - AI가 지원하는 결함 유형 분석을 통해 목표에 맞는 재작업 전략 수립 가능
인공 지능으로 배터리 셀과 접촉하기
AI가 탑재된 레이저 용접 모니터 LWM은 인라인 및 사이클 시간 중립 레이저 용접 시 방출을 기록하고 실시간으로 분석합니다. 이 데이터는 인공지능을 사용하여 용접 이음새의 물리적 특성을 정밀하게 예측하는 데 사용됩니다.
이 기술은 이미 배터리 접촉에 대한 테스트를 성공적으로 마쳤으며 다음을 예측할 수 있습니다.
- 용접 이음새의 최대 힘
- 부품 사이의 간격 크기
- 용접 깊이
사용자에게 어떤 이점이 있을까요?
과거에는 기계 작업자가 센서 신호를 직접 해석해야 했지만, 오늘날에는 AI가 1,234N의 용접력과 같은 물리적 값을 직접 제공합니다. 따라서 양호한 용접과 불량 용접을 구분하고 목표 측정값을 도출하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다.
가능한 오류의 원인도 식별할 수 있습니다: 예를 들어 AI가 345마이크로미터의 간격을 감지하면 클램핑 장치 결함이 원인일 수 있습니다.
AI 지원 공정 모니터링을 통해 제조업체는 공정 안정성을 높이고 품질 보증을 개선하며 생산 공정을 더욱 효율적으로 운영할 수 있습니다.
인공 지능을 이용한 헤어핀 레이저 용접
레이저 용접에서 인공지능을 사용한 또 다른 성공적인 사례는 고정자 생산, 특히 헤어핀 용접에서 찾을 수 있습니다.
AI 지원 분석을 통해 주요 품질 파라미터를 안정적으로 예측할 수 있습니다:
- 용접 심 접촉 면적
- 전기 저항
또한 AI는 레이저 출력이 부족하거나 초점 위치가 잘못되었는지(결함 유형 분류)를 인식하는 등 용접 이음새 결함의 원인을 어느 정도 분석할 수 있습니다. 결함 유형이 식별되면 최종 사용자는 맞춤형 후처리 전략을 적용할 수 있습니다.
고객에게 어떤 이점이 있을까요?
헤어핀 용접의 품질을 평가하려면 전기 저항과 접합 표면을 예측하는 것이 필수적입니다. 이제 AI가 명확한 물리적 값을 제공하므로 센서 신호 곡선을 해석할 필요가 없습니다. 따라서 품질 평가가 훨씬 쉬워지고 시스템 운영자의 공정 신뢰성이 향상됩니다.
기술 데이터
- 여러 물리적 파라미터의 실시간 예측
- 적용 분야 고체 레이저: IR/블루/그린 레이저 및 CW 또는 펄스 모드용
- 가능한 응용 분야 가전제품, e-모빌리티 부문의 배터리 및 스테이터 생산
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