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품질 모니터링 – 자동차 산업의 필수 안전

자동차 분야의 많은 OEM과 Tier 1 공급업체는 차체 제작은 물론 자동차 부품 생산 시 점용접에 대한 실시간 품질 관리를 채택하고 있습니다. 이 기술의 적용을 위한 준비는 기존 자동차 제조사부터 신규 진입자까지 모두 추진력을 얻고 있습니다. 전기 자동차의 생산 램프를 지원하기 위해 Heron은 접합 강도를 모니터링하는 데이터 기반 접근 방식을 믿습니다.

 

종종 자동차의 안전과 장기적인 품질은 물론 수십 년에 걸쳐 유지되는 방식도 접합부 품질에 영향을 받습니다.   Heron은 모든 새로운 조립 시스템에 통합 품질 모니터링 시스템이 장착되어야 한다고 믿습니다.  저항 점용접의 품질을 보장합니다. 이 기사에서는 품질 모니터의 최신 동향과 빅데이터 분석 및 인공 지능(AI)이 대규모 생산에서 공동 품질의 예측 특성에 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.


품질 모니터링 – 자동차 산업의 필수 안전 1

 

자동차 부품 & 구성 요소

용접은 자동차 제조의 핵심 공정입니다. 효과적인 용접은 제조된 제품의 성능, 품질 및 안전성에 크게 기여합니다. 디지털 용접 모니터(또는라고도 함)의 도움으로  용접 체커 또는 용접 테스터 ), Tier 1 공급업체는 저항 용접 공정 중에 동적으로 변화하는 하나 이상의 전기 및/또는 기계적 매개변수를 분석할 수 있습니다. 이러한 매개변수에는 용접 전류, 전극 간 전압 강하, 공작물 팽창 및 변형, 전극 힘, 전극 변위(이동) 등이 포함됩니다. 

 

실시간 품질 모니터에 의해 생성된 데이터 세트는 향후 개선 영역을 식별하고 프로세스를 최적화하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 참조 데이터를 통해 파손되지 않은 구성 요소의 품질에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 이 데이터의 도움으로 파괴 테스트 간격을 늘리고 테스트 부품 수를 줄일 수 있습니다. 또한 이 데이터 세트는 예측 유지 관리(PdM)의 기초 역할을 하여 제조업체가 사용 중인 장비의 상태를 결정하는 데 도움을 줍니다.

 

오토 바디인화이트

폭스바겐 그룹 브랜드의 품질 관리를 위한 인공 지능 출시 준비가 이미 시작되었습니다.  Neckarsulm 사이트에서는   아우디  인공 지능을 사용하여 교대당 300대의 차량에서 약 150만 개의 점 용접을 분석합니다. 비교하자면,  이전에는 같은 공장의 직원들이 초음파를 사용해 무작위로 저항 점용접 공정의 품질을 수동으로 모니터링해야 했습니다. 이 기술에는 차량당 5,000개 이상의 스폿 용접을 검사하는 매우 어렵고 복잡한 프로세스가 포함됩니다.  

 

경량 차량, 픽업 트럭, 배달용 밴 또는 스쿨 버스를 제조하는 경우 모든 차량 부문의 승객 안전은 우수한 품질의 조인트에 크게 좌우됩니다. 실시간 디지털 모니터로 데이터를 수집하고 AI를 활용하여 품질 평가를 수행함으로써 직원은 이상 현상에 더 집중하고 효율적이고 목표화된 방식으로 품질을 제어할 수 있습니다. 이곳은 미래의 공장입니다.

 

품질 검사 vs. 품질 모니터링

반면 “품질 검사” 본질적으로 평가적인 성격을 갖고 있으며, “품질 모니터링” 예방적이다. 에 따르면  TWI, 용접 공정 모니터링 및 제어에는 다음이 포함됩니다. “프로세스 변수, 특히 전류, 시간 및 힘의 일상적 또는 지속적인 모니터링”. 생산 공정의 불규칙성을 처리할 때 한 가지 과제는 구성 요소에 대한 모든 관련 정보를 적시에 수집하는 것입니다. 내장된 고품질 모니터를 도입함으로써,  관련된 모든 데이터를 한눈에 확인할 수 있으며, 용접 공정에서 직접적으로 발생하는 문제를 빠르게 파악하는 것이 가능합니다. 

 

Heron은 실시간 데이터의 종합적인 기록을 위한 통합 시스템을 추구하고 있습니다. 이러한 개념은 당사의 제품에 통합되어 품질 모니터링 및 빅 데이터 분석을 개선합니다. 새로 출시된  HRC 650(용  용접 ) 및 HRC 670(용  리벳팅  과  클린칭

 

왜가리’테이크아웃 

 

기술이 발전함에 따라 용접공과 기술자는 그 어느 때보다 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 정밀하게 작업할 수 있는 다양한 강력한 도구와 기술을 갖추게 될 것입니다. 기술 인프라를 설정하려면 소프트웨어 엔지니어는 생산 직원과 긴밀히 협력하고 교육해야 하며 AI 모델을 교육하기 위해 용접 설정의 차이점을 식별해야 합니다.  별도의 용접 검사기나 모니터에서 데이터를 수집하는 것보다 포괄적인 데이터 기록을 위한 통합 시스템을 채택하면 많은 이점이 있습니다. 이는 Industry 4.0으로의 전환을 위한 가치 있는 투자입니다.

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