Jigitön hitsaus – robottihitsaamisen tulevaisuus?
Tilastotietokeskuksen (2024) tilastotietokannasta koostetun datan mukaan Etelä-Pohjanmaalla on poikkeuksellisen paljon metallituotteita valmistavia (pl. koneet ja laitteet) yrityksiä valtakunnallisesti tarkasteltuna. Vertaillessa Etelä-Pohjanmaata muihin maakuntiin vertailuluvulla metallituotteita valmistavia yrityksiä per 1000 asukasta, nähdään suhde paremmin (taulukko 1). Etelä-Pohjanmaalla luku on 2,5. Seuraavana tulee Satakunta, jossa vastaava luku on 2,0 ja kolmantena on Pohjanmaa luvulla 1,9. Valtakunnallisella tasolla keskiarvo on 1,0. Koska vertailukategoriasta puuttuu kokonaan koneita ja laitteita valmistavat yritykset ja Etelä-Pohjanmaan alueelta puuttuva raskas metalliteollisuus, voidaan olettaa, että metalliosia valmistavilla, pienillä- ja keskisuurilla alihankintayrityksillä on merkittävä osuus alueen konepajateollisuudessa. Seinäjoen ammattikorkeakoululla on siis keskeinen rooli tuottaa tietoa tämän alan yrityksille uusista, metalliteollisuuden valmistusvaiheita tehostavista teknologiosta.
Taulukko 1. Metallituotteita valmistavat yritykset maakunnittain (Tilastokeskus, 2024).
Hitsaus on leikkaamisen, koneistuksen ja pintakäsittelyn ohella merkittävä jalostusmenetelmä metalliosien valmistuksessa. Suomen Robotiikkayhdistyksen (2024) mukaan hitsauksessa käytettävien robottien määrä onkin kasvanut merkittävästi vuonna 2023. Tämä johtuu suurimmaksi osin osaavien hitsaajien pulasta, jota yritetään paikata hitsausrobotti-investointien kautta.
Tyypillistä robottihitsauksessa on erilaisten kiinnittimien käyttö. Tämä tarkoittaa sitä, että robottisolun operaattorina toimiva henkilö latoo hitsattavan rakenteen osat hitsauskiinnittimeen. Neen (2010, s. 323–325) mukaan kiinnittimien tehtävän on kohdistaa ja pitää rakenteen osat paikallaan hitsauksen aikana ja myös sen jälkeen, koska hitsausprosessin aikana kappaleeseen tuotu lämpö aiheuttaa helposti vääntymistä hitsattavassa rakenteessa sen jäähtyessä.
Kiinnittimet ovat usein tuotekohtaisia ja niiden määrä riippuu siten hitsattavien rakenteiden määrästä. Ajatellaan vaikka yritystä, joka valmistaa hitsaamalla tehtyä, auton varaosaa alihankintana jälleenmyyjille. Jokaisessa automerkissä ja -mallissa kyseinen varaosa on erilainen. Tästä voidaan saada kuva tarvittavien kiinnittimien lukumäärästä. Kiinnittimet tarvitsevat niiden valmistuksen ja huollon lisäksi täysin oman varastointi- ja logistiikkajärjestelmän, joiden avulla kiinnittimien siirto työpisteille järjestetään. Tähän kun lisätään vielä tuotteiden eri revisiot, päästään helposti satojen kiinnittimien järjestelmään.
Eroon kiinnittimistä?
Konepajoissa saavutettavien hitsattavien rakenteiden toleranssit ovat standardin SFS-EN ISO 13920:2023 (Suomen Standardisoimisliitto (SFS), 2023, s. 6–8) mukaan 0,5–2 mm sen tarkimmassa toleranssiluokassa, kun taas esimerkiksi keskikokoisen, hitsausrobotin toistotarkkuus on luokkaa 0,02–0,03 mm (ABB, 2024; Fanuc, 2024; Yaskawa, 2024). Näitä lukuja tarkasteltaessa voidaan pohtia kiinnittimien tarpeellisuutta. Miksi tuoterakenteen osia ei laitettaisi paikalleen toisella robotilla ja sitten hitsaisi toisella robotilla?
Ensimmäisenä esteenä jigittömälle hitsaukselle voidaan pitää edellä mainittua lämpövääntymisongelmaa. Jigittömässä hitsauksessa rakenteen vääntymistä voidaan kuitenkin hallita hitsaamalla rakenne aluksi kokoon lyhyillä ja nopeilla silloitushitseillä lämmöntuonnin minimoimiseksi ja hitsaamalla lopulliset hitsit vasta kun rakenne on koossa. Hitsausjärjestyksellä on luonnollisesti iso merkitys vääntymien hallinnassa.
OPLITE-hankkeen demo jigittömän robottihitsauksen offline-ohjelmoinnista
Tähän aiheeseen pureuduttiin Euroopan unionin osarahoittamassa OPLITE-hankkeessa, jossa tuotimme aiheesta teknologiademon SeAMKin konetekniikan laboratoriossa. OPLITE (Optimaalista lisäarvoa teknologiasta) -hankkeen tavoitteena on esitellä hankkeen kohdeyrityksille mahdollisuuksia kehittää ja optimoida omia toimintojaan, tuotteitaan, prosessejaan simulointi- ja datapohjaisilla menetelmillä ja työkaluilla (SeAMK, 2024). Keskeisintä tässä demossa oli vertailla offline-ohjelmoinnin tehokkuutta verrattuna online-ohjelmointiin varsinkin kappaleenkäsittelyrobotin osalta. Tämä siksi, koska käytössä oleva Visual Compoments -ohjelmisto tarjosi uusimmassa versiossaan (versio 4.9) automatisoituja kokoonpano-operaatioita kappaleenkäsittelyn nopeaan ohjelmointiin (Visual Components, 2024). Hitsausratojen generointi offline-ohjelmointiympäristössä on ollut normaalia vuosikymmeniä. Tokin nekin toiminnot ovat kehittyneet ajan saatossa.
Hitsattavana tuotteena käytettiin samaa tuoterakennetta (kuva 1), jota oli käytetty aikaisemmin toteutetun EDIH-hankkeen pilotissa (EURA2014, 2024). EDIH-hankkeessa toteutetussa pilotissa tähdättiin myös jigittömään hitsauksen testaamiseen, mutta tuolloin ohjelmat tehtiin roboteille kokonaan manuaalisesti, eli online-ohjelmointina, eikä kappaleiden poimintaan käytetty konenäköä. Saimme siis tästä hyvän vertailukohdan offline-ohjelmoinnin ja konenäön vaikutuksesta ohjelmoinnin nopeuteen.
Kuva 1. Hitsattava rakenne.
Demon tavoitteena on esittää robottien ohjelmointi seuraavanlaista työsykliä varten (kuva 2.): Hitsattavan tuotteen osat ovat lavalla mielivaltaisessa järjestyksessä, josta ne poimitaan kappaleenkäsittelyrobotilla. Lavalta poiminnan apuna käytetään konenäköä. Kappaleenkäsittelyrobotti siirtää poimitut kappaleet aluksi uudelleenpaikoitukseen, jolloin saavutetaan tartunnan suurempi tarkkuus verrattuna konenäköavusteiseen poimintaan. Tämän jälkeen kappaleenkäsittelyrobotti siirtää osat hitsattavaan rakenteeseen ja antaa hitsausrobotille luvan tehdä silloitushitsaus.
Kuva 2. Kappaleiden siirto lavalta uudelleenpaikoituksen kautta rakenteeseen.
Keskeisimpänä – ja ennalta-arvattavanakin tuloksena teknologiademossa on robottien ohjelmointiin käytettävän ajan vähentyminen murto-osaan aikaisemmasta. Toisessa hankkeessa käytettiin saman tuoterakenteen ja hitsausprosessin robottien online-ohjelmointiin useita päiviä. Offline-ohjelmointia käytettäessä, ohjelmat saatiin luotua noin puolessa tunnissa. Merkittävää säästöä ohjelmointiajassa saatiin Visual Components -ohjelmiston kappaleenkäsittelyyn liittyvistä toiminnoista.
Video teknologiademosta on nähtävillä SeAMKin YouTube-kanavalla: Multirobot jigless welding programming
Artikkeli on osa Euroopan unionin osarahoittamaa OPLITE – Optimaalista lisäarvoa teknologiasta-hanketta.
Jarkko Pakkanen
lehtori
SeAMK
Pakkanen työskentelee Seinäjoen ammattikorkeakoulussa lehtorina, pääaiheenaan robotiikka. Lisäksi hän toimii asiantuntijana monissa hankkeissa.
Lähteet
ABB. (2024). DataSheet ROB0205EN_IRB2600ID_RevE. https://new.abb.com/products/robotics/robots/articulated-robots/irb-2600id
EURA2014. (2024). Tulevaisuuden tuotekehityksellä EP-jalostusarvo nousuun EDIH-mallia hyödyntäen -hankkeen kuvaus. https://www.eura2014.fi/rrtiepa/projekti.php?projektikoodi=A77090
FANUC. (2024). DataSheet ARC Mate 100iD/8L: https://www.fanuc.eu/hr/en/robots/robot-filter-page/arc-welding/arcmate-100id-8l
Nee, J. G. (2010). Fundamentals of tool design (6th ed.). Society of Manufacturing Engineers/International Special Tooling and Machining Association.
Robotiikkayhdistys. (2024). 2024 robottitilastot julkaistu. https://roboyhd.fi/uutiset/2024-robottitilastot-julkaistu/
SEAMK. (2024). Oplite-hanke. https://projektit.seamk.fi/alykkaat-teknologiat/oplite/
Suomen Standardisoimisliitto (SFS). (2023). Hitsaus. Hitsattuja rakenteita koskevat yleistoleranssit. Pituus- ja kulmamitat. Muoto ja sijainti (SFS-EN ISO 13920:2023)
Tilastokeskus. (7.10.2024). Tilastotietokannat (Suomen virallinen tilasto). https://stat.fi/tup/tilastotietokannat/index.html
Visual Components. (2024). Visual Components 4.9 release notes. https://www.visualcomponents.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/08/Visual-Components-4.9-Release-Notes-1.pdf
Yakawa (2024). MOTOMAN AR1440. https://www.yaskawa.fi/tuotteet/robotit/hitsaus-leikkaus/productdetail/product/ar1440_734