로고

KR
Contact Us
Beyond X Beyond X Beyond X

공정/물류 자동화 설계 (자동화 설비 제작)

제조 생산 라인에서 존재하는 수작업과 사람 개입을 최소화하기 위한 공정 프로세스 자동화 설비 제작

Solution

공정/물류 자동화 설계 (자동화 설비 제작)

설비 제작 Process

제작사
고객사
  • 고객의뢰
    고객의뢰
  • 현장실사
    현장실사
  • 고객협의
    고객협의
  • 컨셉설계
    컨셉설계
  • 계약
    계약
  • 상세설계
    상세설계
  • 설비제작
    설비제작
  • 제작점검
    제작점검
  • FAT
    FAT
  • 설비점검
    설비점검
  • 포장/출하
    포장/출하
  • 설치 시운전
    설치 시운전
  • 운영점검
    운영점검
  • 안정화/운영
    안정화/운영

주요내용

  • 전체
  • AI기반 외관 검사
    (Deep Learning System)
  • Smart 물류
  • AI기반 소음 검사
  • Gap 용접 자동화
  • BPS
    (Bin Picking System)
  • Automated
    Assembly Equipment
  • Multi-Tasking
    Robotics System
AI기반 외관 검사 (Deep Learning System)
  • 검사 위치
    검사 위치
  • Road
    Road
  • Line Tap
    Line Tap
  • Right
    Right
  • Top
    Top
  • Road Tap
    Road Tap
  • Line
    Line
  • Left
    Left
설비개요

  • Deep Learning+6축 Robot을 이용한 외관검사 장치

적용기술

  • 6축 다관절 Robot 응용 기술

  • PLC/PC/Robot 동시 Network 연계 기술

  • Deep Learning 검사 기술

System 개요
※ Deep Learning 검사 System
※ Deep Learning 검사 System

  • 인공지능(AI) 기반 기술 중 하나

  • Data(Image)를 통해 스스로 학습하는 알고리즘

  • Open Source를 통해 알고리즘 개발

  • LS ELECTRIC 자체 알고리즘 개발/보유

※ Deep Learning 검사 System 방법
※ Deep Learning 검사 System 방법
※ Deep Learning 검사 System 특징 (자사 육안/Rule Base 검사 대비)

  • 불규칙, 비정형적인 제품 검사 가능

  • 신규 불량 유형 발생시 재프로그램에 대한 인건비/시간 투자 감소

  • 피로도나 감정요인에 따른 판정 기준의 변화 또는 오검 가능성 없음

Smart 물류
자동조립 라인의 부품공급 및 제품 운반에 대해 AGV를 이용하여 고도화 함으로써
근골격계 개선, 물류인원 효율적 운영 기반을 구축 할 수 있는 물류 자동화 시스템
  • System 구성

    부품 창고 Conveyor / Box Lifter / In-Out Conveyor / 부품 Box 공급 ATC / AGV System / AGV 자동충전

  • 제작 기간

    검토 1개월, 제작 4개월, 시운전 1개월

  • 투자 효과

    생인화(2명), 물류 Smart Factory 구축, 안전사고 및 근골격계 질환 예방

제품 운반 System 특징
제품 운반 System 특징

  • AGV 중앙 컨트롤 방식, AGV 자율주행 적용

  • AGV를 통한 부품/반제품 물류 자동화

  • Lifter를 통한 ATC의 Box 입배출 자동화

  • 부품 Box 공급/회수 자동화

  • Auto Charger를 통한 AGV 자동 충전

부품 자동 공급 System 특징
부품 자동 공급 System 특징

  • 직교 좌표 Robot 응용 기술

  • PLC를 이용한 위치 제어 기술

  • 직교 좌표 로봇을 이용한 부품 자동 공급 및 적재 장치

  • AMR과 연계한 물류 자동화 적용

AI 기반 소음 검사
AI 기반 소음 검사
설비개요

  • Microsoft社 Azure IoT Edge 기술을 기반으로 한 Machine Learning
    소음검사 공정으로, 누적 데이터재 학습을 통한 불량 예측 모델 개선이 가능함

적용기술

  • Microsoft - Azure IoT Edge (판정 및 데이터 적재)

  • PC - Data Acquisition (측정 및 데이터 수집)

  • HDF5 File Format (적재 데이터 용량 최소화)

System 개요
System 개요
Gap 용접 자동화
Gap 용접 자동화
설비개요

  • Gap 용접 자동화를 통한 생산성 향상 및 과전류 산포 개선

적용기술

  • 1) Vision+Robot+Laser용접기 융합 제어

  • 2) 전류인가장치 System 제어

  • 3) RFB System을 통한 과전류시험대 피드백 제어

BPS (Bin Picking System)
제조 현장에서 비정형 부품을 공급하여 조립, 검사 등을 할 수 있는 시스템
주요 기능

  • 2D. 3D Vision Camera를 적용하여 비정형 부품 Picking

  • SFS(Smart Feeding System) 자체 개발 적용 - 부품 크기, 형상에 적합하도록 Customize - 자동 Model Change

적용사례
  • Rubber
    Rubber
  • Frame
    Frame
  • Contactor
    Contactor
제작 설비 예시
BPS(Bin Picking System)
BPS(Bin Picking System)

  • Deep-Learning Algorithm

  • 2D Color Camera

  • 수평 다관절 로봇

  • SFS

SFS(Smart Feeding System)
SFS(Smart Feeding System)

  • 자동 Model Change

  • 일정량 공급 기능

  • 다양한 부품 적용

  • 특허 출원

Automated Assembly Equipment
양팔 Robot과 6축 Robot을 이용하여 부품을 자동으로 조립하고 Screw를 체결하는 설비로
부품 조립 누락, Screw 체결 상태를 확인하여 양/불을 판정하는 1인 운영이 가능한 조립 Line
제작 설비 예시
적용 기술 및 특징

  • 양팔 로봇, 6축 Robot, Single Robot 위치 제어 - 효율적 공정 분석을 통한 동작 분배 - 다 부품 Gripping을 위한 Gripper Design - Robot 동작 간섭 회피

  • IE 기반의 효율성 극대화

  • Smart Vision을 활용한 Fool Proof - 부품 조립 누락, 조립 상태 Check

  • 다축 Screw 공급 및 체결

  • 조립 라인 1인 운영

응용 분야

  • 중형 부품 소량 또는 대량 생산 자동화

  • 수작업 의존 공정 자동화

  • 분진 발생 부품 조립 자동화

  • 다축 체결 또는 고속 체결 자동화

  • 자동 조립, 수동 조립 공정 Vision을 이용한 검사 - 수동 공정 동작 분석을 통한 불량 검출

  • 공정 분석을 통한 생산성 향상

Multi-Tasking Robotics System
6축 Robot 2대를 이용하여 Condensor, IGBT, Laminate Bus Bar 등을 자동으로 조립 및 Screw 체결,
조립 전 부품 정보와 Screw 체결 Data를 저장하고 Frame 정보와 매칭하여 추적성 확보
제작 설비 예시
적용 기술 및 특징

  • 6축 Robot과 Linear Shuttle을 이용한 다 부품 조립 - 조립 지그를 이용한 정밀 조립 - 적용 부품별 Tool Change - Auto Screw 체결 및 Data 저장 - Linear Shuttle 정밀도 확보

  • 부품 이력 관리 및 추적성 확보

  • Vision을 활용한 Auto Align 및 Fool Proof - 조립 방향 및 위치 정밀도 확보 - 조립성 검사

응용 분야

  • 대형 제품 다품종 소량 생산 자동화

  • 부품 이력 관리 및 추적성 확보가 요구되는 제품 조립

  • 조립 위치 결정이 어려운 부품 자동 조립

  • 체결 Point 별 Data 습득과 관리가 필요한 부품 조립

  • 자동화가 어렵다고 판단한 수동 조립 공정 합리화

  • 조립 검사를 자동화

  • 생산성 향상이 필요한 공정에 대한 효과적 투자