Otomasi Pengelasan Mengatasi Kekurangan Tenaga Kerja Terlatih
Seperti hampir setiap operasi manufaktur lainnya, pengelasan telah melompat ke abad ke-21 dengan otomasi, proses manufaktur lincah, dan pemrograman offline. Sementara ada ragu-ragu alami di antara produsen untuk sepenuhnya mengotomatisasi fungsi ini, tekanan ada untuk melakukannya, dengan penggerak utama adalah usia pengelasan terlatih yang saat ini mereka pakai.
Menurut American Welding Society, rata-rata usia pengelasan terlatih di AS adalah 57. Jika itu rata-rata usianya, pikirkan berapa banyak yang sudah pensiun dan kekurangan yang mengkhawatirkan orang muda yang mempelajari perdagangan ini. Banyak upaya nasional dan lokal yang puji-pujian sedang berlangsung untuk menarik orang ke pengelasan, tetapi itu mungkin tidak akan terjadi cukup cepat bagi produsen yang sangat perlu memelasi bagian sekarang, bahkan saat mereka merayakan pesta pensiunan dengan senyuman dan air mata.
Robot pengelasan adalah solusi yang jelas untuk membantu mengisi kekurangan ini sementara perusahaan secara digital menangkap pengetahuan kabur yang dimiliki oleh para master pengelasan saat ini. Para master, kemudian, beralih ke peran mentoring yang lebih diperlukan saat metodologi otomasi terintegrasi ke dalam proses produksi. Selanjutnya, pengelasan muda baru yang dipekerjakan akan terpesona dengan robotika dan kesempatan untuk melakukan apa yang otak mereka sepertinya sedang berevolusi untuk melakukannya—berinteraksi dengan komputer dan memprogram peralatan. Itu yang dikatakan, para master pengelasan dengan cepat memahami perangkat lunak offline, juga, seperti yang dikembangkan oleh Pemamek. Ini dirancang untuk pengelasan warisan dan menggunakan pendekatan mengajar/memandu untuk menulis rutinitas pemrograman.
Pengelasan Robotik untuk Banyak Jenis Bagian
Robot pengelasan telah berkembang jauh dalam satu dekade terakhir. Mereka tidak lagi efisien hanya untuk jalur produksi yang panjang dan repetitif, yang masih merupakan mitos yang luas yang ada di luar sana. Teknologi terbaru memiliki sistem perangkat keras dan perangkat lunak yang dirancang untuk memelasi bagian yang berat hingga beberapa ton dan mengisi satu kuartal acre dalam bangunan atau halaman produksi. Itu bukan jenis bagian yang orang buat 20.000 potong untuk inventori. Di ujung lain spektrum, produsen mungkin membuat bagian yang jauh lebih kecil dari itu sambil mengikuti teknik produksi lean di mana semua bagian dibuat sesuai pesanan, sebagaimana dipicu oleh sistem ERP. Pengelasan “cerdas” robotik dapat cocok dalam skenario lean dan lincah ini dengan sangat efisien sekarang. Pada dasarnya, apa pun cakupan kebutuhan pengelasan, ada solusi yang tersedia, dan layak untuk dipertimbangkan ulang tanpa kesalahpahaman dari masa lalu.
Menyeimbangkan Biaya Otomasi
Kejemukan lain yang mengelilingi keputusan untuk beralih ke otomatisasi pengelasan termasuk biaya modal dan waktu yang diperlukan untuk mempelajari dan mengoperasikan teknologi. Uang dan waktu onboarding harus dipertimbangkan saat melakukan pembelian dan mencampur metode baru ke dalam proses. Mitra teknologi profesional akan membuat aspek ini seefisien, terorganisir, dan tidak mengganggu mungkin. Menghitung ROI secara metodis adalah langkah pertama yang diperlukan, bersama dengan rencana instalasi yang praktis. Mungkin mengejutkan untuk mengetahui bahwa dalam pengalaman perusahaan kami, ROI yang khas untuk sistem pengelasan robotik signifikan adalah 18–24 bulan, lebih sedikit jika itu merupakan setup yang lebih sederhana. Dan pelatihan memakan waktu sekitar dua minggu dari waktu instalasi selesai hingga produksi pengelasan berjalan penuh.
Mengotomatisasi operasi pengelasan adalah tren untuk dieksplorasi sekarang. Peralatan dan perangkat lunak telah berkembang. Robot adalah “cerdas” dan fleksibel, mampu menjadi efisien dengan bagian tunggal seperti dengan jalur produksi yang lebih panjang dari workpiece berukuran berbeda. Teknologi dapat meningkatkan depozitasi las dan kualitas bagian; meningkatkan waktu arc-on secara konsisten dan metodis; dan mengurangi risiko cedera pekerja.
