짧게

AI 솔기 추적 및 머신 비전은 로봇 용접의 가장 큰 두 가지 장애물인 복잡한 경로 프로그래밍과 부품 변동 보상을 제거합니다. 이러한 기술을 수동식 협동암과 결합하면 중소기업이 로봇 전문가를 고용하지 않고도 단기 용접을 자동화할 수 있습니다.

AI 비전이 용접에 중요한 이유

수동 용접은 작업자의 기술에 크게 좌우됩니다. 숙련된 용접공이라도 열 변형, 일관되지 않은 간격, 부품 간 변동으로 인해 어려움을 겪습니다. 산업용 로봇은 반복성을 해결했지만 전통적으로 고정된 고정 장치와 광범위한 오프라인 프로그래밍이 필요했습니다.

AI 기반 비전 시스템은 로봇이 다음을 수행하도록 하여 방정식을 변경합니다.

  • 관절 위치를 실시간으로 감지
  • 토치 각도와 이동 속도를 즉시 조정
  • 간격폭 및 열왜곡 보상
  • 맞춤형 고정 장치의 필요성 감소

Business Research Insights에 따르면 현재 새로 배포된 산업용 용접 로봇의 약 54%가 AI 비전 시스템을 통합하고, 48%는 작업자 근처에서 작업하도록 설계된 협업 플랫폼입니다1.

중소기업 기회

협동 용접 로봇은 더 이상 대형 자동차 공장에만 국한되지 않습니다. Market Research Future에 따르면 로봇 용접 시장은 2025년 53억 7천만 달러에서 2035년 196억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 협동 로봇은 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나로 확인됩니다[^2].

여러 요인이 이러한 성장을 소규모 매장으로 추진하고 있습니다.

  • 인력 부족: 미국 용접 협회(American Welding Society)는 2027년까지 미국에서 360,000명 이상의 용접공이 부족할 것으로 예상합니다2.
  • 낮은 진입 비용: 협업 용접 셀은 수동 용접에 비해 운영 비용을 최대 30%까지 절감하는 동시에 효율성을 50% 향상시킬 수 있습니다3.
  • 빠른 배포: Cobot 셀은 몇 주가 아닌 며칠 만에 설치하고 프로그래밍할 수 있는 경우가 많습니다.

AI 심 추적이 실제로 수행하는 작업

심 추적은 카메라나 레이저 센서를 용접 접합부를 인식하는 소프트웨어와 결합합니다. 시스템은 부품이 이동하거나 휘거나 위치가 약간 벗어난 경우에도 토치를 중앙에 유지하는 실시간 수정 신호를 생성합니다.

일반적인 작업 흐름:

  1. 스캔: 센서는 용접 전이나 용접 중에 접합부를 매핑합니다.
  2. 모델: AI 또는 규칙 기반 소프트웨어가 솔기 형상을 식별합니다.
  3. 추적: 로봇이 실시간으로 경로를 조정합니다.
  4. 확인: 추적성 및 품질 관리를 위해 용접 데이터가 기록됩니다.

이는 다음과 같은 애플리케이션에 특히 유용합니다.

  • 얇고 열에 민감한 튜브를 갖춘 자동차 배기 브래킷
  • 긴 솔기와 다양한 핏업을 갖춘 강철 구조물
  • 배치 크기가 매일 바뀌는 일반 제작

CBOXTEC CTC-HJ 팔 맞춤 방법

CBOXTEC CTC-HJ 협동 용접 암은 혼합 환경을 위해 설계되었습니다. 팔 자체에는 타사 솔기 추적 센서가 장착될 수 있지만 핵심 장점은 다음과 같습니다.

  • 수동 교육: 용접공은 토치를 물리적으로 움직여 경로를 기록하므로 프로그래밍 시간이 몇 분으로 단축됩니다.
  • 경량 디자인: 6kg~20kg의 모델은 소형 브래킷부터 대형 농업용 프레임까지 커버합니다.
  • 다중 프로세스 지원: 동일한 플랫폼에서 GMAW, GTAW, 스폿 및 레이저 용접.
  • IP65 조인트: 스패터, 먼지 및 기름이 많은 작업장 환경을 위한 밀봉 구조.

중소기업의 경우 이는 전체 자동화 부서를 구축하지 않고도 CTC-HJ 암을 배치할 수 있음을 의미합니다. 로봇은 반복적인 패스를 처리합니다. 용접공은 설정, 검사 및 프로세스 지식을 처리합니다.

실용적인 첫 번째 단계

AI 기반 용접 자동화를 고려하고 있다면 반복적이고 품질 변화를 가장 많이 일으키는 부품부터 시작하십시오.

  • 매주 또는 매월 반복되는 용접 횟수 계산
  • 현재 재작업 및 폐기율 측정
  • 일관된 형상이지만 가변적인 핏업으로 솔기를 식별합니다.
  • 가장 큰 일반 부품에 대해 충분한 도달 거리와 탑재량을 갖춘 로봇 암을 선택하십시오.

그런 다음 솔기 추적 패키지를 가장 어려운 조인트에 추가할 수 있으며, 간단한 솔기는 직접 학습한 프로그램을 통해 계속 실행할 수 있습니다.

이미지 크레딧

추천 이미지: WireCrafters의 "로봇 용접 셀", Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

소스

  1. Business Research Insights, "산업용 용접 로봇 시장 전망(2026~2035년)" — https://www.businessresearchinsights.com/market-reports/industrial-welding-robots-market-108691[^2]: 시장 조사 미래, "2035년 로봇 용접 시장 규모, 성장, 동향" — https://www.marketresearchfuture.com/reports/robotics-welding-market-24761 ↩

  2. Zhouxiang, "2026년 상위 15개 용접 로봇 제조업체" — https://zxweldingrobot.com/blog/top-welding-robot-manufacturers/ ↩

  3. Intel 시장 조사, "용접 협동 로봇 시장 전망 2026~2034" — https://www.intelmarketresearch.com/welding-collaborative-robots-market-32394 ↩