Stellen Sie sich eine Situation mit nahezu null Schweißfehlern vor. Und ein System, das Ihren Robotern hilft, präziser zu schweißen, selbst bei Geschwindigkeiten von bis zu 15 Metern pro Minute. Hier sind zwei Zusammenfassungen von Präsentationen auf dem IABC 2021 (International Autobody Congress), die das Potenzial haben, Ihre Schweißvorgänge bei Rohkarosserien zu verbessern.
Ein umfassender und kontinuierlicher Ansatz zur Reduzierung der Austriebsraten beim Widerstandspunktschweißen.
Derzeitige Möglichkeiten von 3D-Lasersichtsystemen zur Verbesserung der Schweiß- und Lötqualität.
Ziel einer laufenden Studie von BMW MINI UK und TWI Ltd. (The WeldingInstitute, Großbritannien) ist es, den Schweißaustrieb zu reduzieren. Dies ist ein kostspieliges Problem, das auftritt, wenn heißes flüssiges Metall aus den Schweißpunkten auf einem anderen Teil des Fahrzeugs landet. Schweißaustrieb, auch Schweißspritzer genannt, führt zu:
Das Identifizieren und Nacharbeiten von durch Schweißaustrieb beschädigten Bauteilen ist sehr zeitaufwändig.
Abb. 1a: Austrieb aus einer Widerstandspunktschweißung .
Abb. 1b: Verbrennung und Beschädigung einer Blechoberfläche durch Schweißaustrieb. Bilder mit freundlicher Genehmigung von TWI Ltd. und BMW MINI UK.
Das MINI-Werk der BMW Group in Oxford wies bereits eine niedrige Schweißaustriebsrate von 3,7 % auf. Aber das Ziel des Projekts WeldZero der britischen Regierung ist null Schweißfehler. Mit Mitteln von WeldZero arbeiteten das MINI-Werk in Oxford und das Welding Institute systematisch daran, die Austriebsrate der Anlage für jede der 6.000 Widerstandspunktschweißvorgänge (WPSs), die für jedes MINI-Modell erforderlich sind, noch weiter zu senken.
Das MINI-Werk in Oxford verwendet hochmoderne Roboter und Schweißpistolen mit integrierter/adaptiver Überwachung von allen Punktschweißungen. Das eliminiert Probleme mit schlechter Qualität und unterdimensionierten oder niedrigfesten Schweißnähten. Das einzig verbleibende Problem sind Schweißspritzer.
In der laufenden Studie werden Datenanalysen verwendet, um folgende Punkte zu identifizieren:
Information der Produktionsingenieure über geeignete Korrekturmaßnahmen.
Anschließend führten TWI und BMW eine Datenanalyse des verbleibenden Schweißaustriebs durch, um deren Hauptfaktoren zu bestimmen:
Das TWI richtete anschließend eine Roboterschweißzelle ein, um die BMW-Produktionsprozesse im eigenen Labor zu simulieren. Dabei konnten dann die Prozesstoleranzen für jeden der oben aufgeführten Faktoren bestimmt werden, um den Schweregrad der Faktoren zu bestimmen, die erforderlich sind, um einen Schweißaustrieb zu verursachen.
Außerdem wurden die Schweißprozess-Datensignaturen von den Timern der Schweißer identifiziert, um die Austriebsursache für jeden Fall zu diagnostizieren.
Die Studie ergab, dass die Empfindlichkeit der Austriebsfaktoren vom aktuellen Zustand der Elektrode abhingen. Der Verschleiß der Elektrodenspitze beeinflusste auch die Datensignaturen des Austriebs.
Abb. 2: Einige der Prozessdatenanalysen, die den Verschleißzustand der Elektrode mit dem Schweißaustrieb verknüpfen. Bild mit freundlicher Genehmigung von TWI Ltd. und BMW MINI UK.
Um ein in den Prozess integriertes Datenanalysesystem zu erhalten, das die Ursache des [Schweiß]-Austriebs diagnostizieren kann, musste ein Modell entwickelt werden, das die Anzahl der Schweißnähte berücksichtigt, die mit einem Satz von Elektrodenspitzen seit dem letzten Einrichtvorgang durchgeführt wurden ... Ein Werkzeug wird entwickelt, das eine Online-Identifizierung von Schweißern mit inakzeptablen Austriebswerten in Echtzeit und eine Diagnose der Austriebsursache ermöglicht, damit Probleme effizient behoben werden können.
Die Strafe für mangelhafte Schweißnähte an Automobilteilen mit hohen Sicherheitsanforderungen – wie z. B. Batteriegehäuse für Elektrofahrzeuge – ist erheblich. Wie Servo-Robot Corp. berichtete, können 3D-Laserkamerasysteme jedoch die Produktivität und Qualität bei robotergestütztem Laserschweißen, Laserlöten und Lichtbogenschweißen von Fahrzeugkomponenten verbessern – darunter auch bei Rohkarosserien, Fahrwerken und Batterieschutz für Elektrofahrzeuge.
Kameras mit Geschwindigkeiten von 2 kHz (2.000 Bilder pro Sekunde) oder höher können in Hochleistungslaserköpfe (bis 30 kW) integriert werden. Diese Kameras, die sich innerhalb von 20 mm vom Fokuspunkt des Lasers befinden, können dann die Nähte beim Hochgeschwindigkeitsschweißen auch bei gekrümmten Formen führen, und bieten gleichzeitig eine Prozessüberwachung in Echtzeit und eine Überprüfung nach dem Schweißen.
Abb. 3: Schweißen von Tailor Welded Blanks mit 3D-Laserkamera mit Nahtführung und -prüfung . Bild mit freundlicher Genehmigung von Servo-Robot Corp.
Lasergeschweißte Tailor Welded Blanks (TWBs) für große Teile – wie Karosserieseitenrahmen und Türinnenverkleidungen – erfordern große Schweißroboter. Aufgrund des großen Maßstabs sind die Roboter möglicherweise nicht in der Lage, den Laserpunkt innerhalb von 100 Mikrometer von der Schweißnaht zu halten. Hochgeschwindigkeits-Lasersichtkameras für die Nahtführung mit spielfreien Aktuatoren können diese Herausforderung meistern und bieten eine präzise Nahtführung bei Schweißgeschwindigkeiten von bis zu 15 Metern pro Minute.
Die Kombination von Kameras und Software mit einem Rückreflexionssensor – Teil eines Laserprozessüberwachungssystems – ermöglicht die Erkennung sowohl von Oberflächen- als auch von internen Schweißfehlern, wobei die Ergebnisse sofort an den Schweißroboter gesendet werden, um weitere fehlerhafte Schweißnähte zu verhindern.
Der Rückreflexionssensor des Laserprozessüberwachungssystems misst die Wärmestrahlung, die vom Schmelzbad im zentralen Lochbereich abgegeben wird. Änderungen bei der Absorption der Laserleistung durch die Schweißnaht und ihr Schmelzbad deuten auf interne Defekte in der Schweißnaht hin. Bei Tailor Welded Blanks werden Defekte, die durch Bedingungen wie Spaltabweichungen, Rohlingskantenunterschiede, Verunreinigungen oder unzureichende Laserenergie verursacht werden, in Echtzeit erkannt.
Ähnliche 3D-Lasersichtsysteme können zum Laser- und Laserhybridschweißen von Rohkarosseriebauteilen eingesetzt werden, z. B. bei der Verbindung von Fahrzeugdach und Karosserie. Sie werden auch für das Laser- und Laserhybridschweißen von Batteriegehäusen von Elektroautos verwendet, darunter auch Rollennahtschweißen von Aluminium und Stahlblechschweißen.
Abb. 4: Laserschweißen des Batteriekastens aus Stahl mittels 3D-Kamerasystem. Bild mit freundlicher Genehmigung von Servo-Robot Corp.
Abb. 5: Durch 3D-Kameras erkannte 0,22-mm-Loch in Laserschweißung von Stahlblechen. Bilder mit freundlicher Genehmigung von Servo-Robot Corp.
Lasergelötete Nähte, wie z. B. Lötverbindungen für Dächer, können ebenfalls von Sichtsystemen mit zwei Kameras profitieren. Die erste Kamera findet und führt die Naht und lokalisiert ihre Mittellinie. Die zweite Kamera misst die Nahtgeometrie und findet Oberflächenfehler mit einer Auflösung von 0,1 mm. Die Überprüfung der inneren Festigkeit von Lötverbindungen erfordert den Einsatz eines Rückreflexionssensors.
Die Hauptursache für Qualitätsprobleme und Produktivitätsverluste beim Lichtbogenschweißen ist nicht der Prozess selbst, sondern die einfache Tatsache, dass der Schweißdraht nicht korrekt in der Schweißverbindung positioniert ist. Die häufigsten Gründe für eine unsachgemäße Schweißdrahtanordnung sind Variabilität in den Teiledetails, eine Anhäufung von Toleranzen in einer Baugruppe und Verformungen, die durch den Wärmeeintrag beim Schweißen verursacht werden. Dies alles führt dazu, dass sich die Schweißnaht nicht dort befindet, wo der Roboter laut Programmierung arbeitet.
Die Nahtfindung mit 3D-Sichtsystemen lokalisiert die tatsächliche Position der Verbindung. Anschließend wird die Drahtposition an die reale Position der Verbindung angepasst, um eine optimale Schweißqualität zu erzielen. Wenn ein nicht akzeptabler Spalt vorhanden ist, kann ein adaptiver Schweißplan verwendet werden, um durch Änderungen bei Schweißstroms, Schweißgeschwindigkeit oder Webmuster einen akzeptablen Prozess zu gewährleisten.
Abb. 6: 3D-Kameras für die Nahtführung beim Schweißen von Karosseriebordwänden. Bild mit freundlicher Genehmigung von Servo-Robot Corp.
Eine vollautomatische, robotergestützte Lichtbogenschweißnahtprüfung ist nicht nur schneller und zuverlässiger als eine manuelle Prüfung, sondern liefert auch wertvolle Daten, die die Anforderungen der Industrie 4.0 erfüllen können. Diese Daten können zu Vorhersagen beitragen, wann eine Lichtbogenschweißnaht tendenziell fehlerhaft wird – und möglicherweise auch Hinweise darauf geben, was verbessert werden muss, wie z. B. die Teilequalität, die Reproduzierbarkeit der Vorrichtung oder der Schweißprozess selbst.
Die Prüfung von Lichtbogenschweißnähten ist aufgrund der größeren Abweichungen bei Größe, Regelmäßigkeit und Oberflächenglätte von Lichtbogenschweißnähten schwieriger durchzuführen als bei Laserschweißen oder Löten.
Aus diesem Grund ist der erfolgsversprechendste Ansatz für die Lichtbogenschweißnahtprüfung ein vergleichender: Sie bestimmen die Nennschweißqualität an einem „goldenen Bauteil“ und vergleichen dann die tatsächlichen Produktionsschweißnähte mit diesem, um nach inakzeptablen Unterschieden zu suchen. Übermäßige Unterschiede weisen auf einen Schweißvorgang hin, der nicht unter Kontrolle ist und daher mit höherer Wahrscheinlichkeit fehlerhafte Schweißnähte verursacht.
Diese Anleitung enthält Vorgaben und Spezifikationen zum Punkt-, Laser- und Lichtbogenschweißen der extra- und ultrahochfesten Docol® Stähle.
Der diesjährige IABC (International Automotive Body Congress) fand virtuell statt, was ebenso praktisch wie faszinierend war. Erfahren Sie mehr über unsere 9 wichtigsten Erkenntnisse vom IABC 2021.
Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie sich unsere kostenlosen Webinare über hochfesten Stahl für die Automobilindustrie ansehen.