工研院工具機展秀22項軟硬整合技術 車削智動化加工控制首度曝光
工研院工具機展秀22項軟硬整合技術 車削智動化加工控制首度曝光。(資料照)
工研院參加「2019台北國際工具機展」,一口氣發表22項軟硬整合的智慧機械技術,從設計端到製造端,提供熱穩定、製程優化,整廠智造化與監控等全方位服務,包括首度對外亮相的車削智動化加工控制技術,利用全數位串列通訊伺服控制介面整合軟體虛擬I/O達到一機械手臂服務兩台車床工件上下料工作,大幅提升企業生產效率、降低成本。
根據台灣機械工業同業公會統計,台灣機械業2017年年產值正式邁入兆元產業,2025目標要挑戰2兆元大關;而智慧化、自動化是引領未來機械產業升級轉型重要關鍵。
工研院智慧機械科技中心主任陳來勝表示,全球智慧製造發展從早期的大量生產,已走向「少量多樣、大量客製化」的生產型態,智慧製造商機龐大,面對全球高齡化趨勢,產業邁入智慧製造能有效紓解缺工問題,更能切合當今少量多樣、快速生產、短週期的接單製造需求。
首度曝光的車削智動化加工控制技術,智動化機械手臂雙車床加工系統由一個國產機械手臂與兩台國產CNC車床組成,以軟體虛擬I/O進行溝通交握,達到機械手臂服務兩台車床工件上下料工作,可取代一般以實體I/O線路溝通的機械手臂與機台工作站,降低系統配線複雜度及提升加工系統可靠度。智動化機械手臂雙車床加工系統已成功應用於手工具之加工製造,未來可應用於各式自動化加工系統,包括金屬零組件加工、模具加工等。
ROBOT inside 五軸同動控制器搭配一鍵切換的圖像化操作介面,將銑削工具機與機械手臂的控制核心整合於一套控制器內,同時兼具控制工具機與機械手臂雙重功能,目前相關技術已應用在上研機電公司、友嘉公司生產線。
熱誤差是影響製程穩定的重要關鍵因素,工研院指出,機台加工所產生的熱量若無法及時移除,容易傳遞至結構導致機台變形,影響加工精度,工具機熱穩定核心基礎技術優化工具機冷卻系統溫度控制,達成工具機熱穩定效果。透過設計端的優化與改善搭配適應性冷卻控制,可以降低機台熱誤差及暖機時間達30%以上。
Cloud SCADA with OPC UA機台設備可視化監控平台採取跨平台服務導向架構 (Service-Oriented Architecture;SOA),提供即時、安全可靠並有效之資訊傳輸架構協定,可解決互通性、操作性、與私有協議不相容的問題,目前已成功於紡織業、金屬加工業、電子零件業、電線電纜業等工廠內導入。
SMB+設備監控+試營運場域,可即時監控工具機製程生產效能與狀況,透過工業物聯網架構,自動收集機台資料及生產資訊可視化,管理者能即時掌握廠內運作,評估生產效能與了解設備運作,進而達成資源充份利用,成本降低與生產效率提升。
全方位線上監測掌握工具機製程!透過工業物聯網架構,自動收集機台資料及生產資訊可視化,管理者能即時掌握廠內運作,評估生產效能與了解設備運作,進而達成資源充份利用,成本降低與生產效率提升。這項技術提高資訊可視化、生產效率、降低無效時間,讓廠商可以減少成本,生產出更多具競爭力的成品。
工研院指出,在製造加工過程中,機台刀具往往是品質良窳的關鍵,刀具磨損會大大降低生產精確度。產業一般僅能透過目視檢查或定期保養維運,刀具若突然壞損將影響生產良率、更可能直接衝擊訂單交期。為此工研院開發刀具壽命分析技術,希望藉由AI及機器學習技術,時時刻刻為刀具健康狀態把關,以避免前述的品質、訂單問題。
根據台灣機械工業同業公會統計,台灣機械業2017年年產值正式邁入兆元產業,2025目標要挑戰2兆元大關;而智慧化、自動化是引領未來機械產業升級轉型重要關鍵。
工研院智慧機械科技中心主任陳來勝表示,全球智慧製造發展從早期的大量生產,已走向「少量多樣、大量客製化」的生產型態,智慧製造商機龐大,面對全球高齡化趨勢,產業邁入智慧製造能有效紓解缺工問題,更能切合當今少量多樣、快速生產、短週期的接單製造需求。
首度曝光的車削智動化加工控制技術,智動化機械手臂雙車床加工系統由一個國產機械手臂與兩台國產CNC車床組成,以軟體虛擬I/O進行溝通交握,達到機械手臂服務兩台車床工件上下料工作,可取代一般以實體I/O線路溝通的機械手臂與機台工作站,降低系統配線複雜度及提升加工系統可靠度。智動化機械手臂雙車床加工系統已成功應用於手工具之加工製造,未來可應用於各式自動化加工系統,包括金屬零組件加工、模具加工等。
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熱誤差是影響製程穩定的重要關鍵因素,工研院指出,機台加工所產生的熱量若無法及時移除,容易傳遞至結構導致機台變形,影響加工精度,工具機熱穩定核心基礎技術優化工具機冷卻系統溫度控制,達成工具機熱穩定效果。透過設計端的優化與改善搭配適應性冷卻控制,可以降低機台熱誤差及暖機時間達30%以上。
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工研院指出,在製造加工過程中,機台刀具往往是品質良窳的關鍵,刀具磨損會大大降低生產精確度。產業一般僅能透過目視檢查或定期保養維運,刀具若突然壞損將影響生產良率、更可能直接衝擊訂單交期。為此工研院開發刀具壽命分析技術,希望藉由AI及機器學習技術,時時刻刻為刀具健康狀態把關,以避免前述的品質、訂單問題。