Robotlassen is een essentieel onderdeel geworden van de moderne productie, nu bedrijven streven naar meer consistentie, productiviteit, veiligheid en procesbeheersing. In industriële omgevingen waar de laskwaliteit rechtstreeks van invloed is op de structurele betrouwbaarheid, is herhaalbaarheid geen luxe meer. Automatisering en digitalisering veranderen de manier waarop lassers, programmeurs en productieteams lasprocessen leren, valideren en optimaliseren.
Wat is het programmeren van lasrobots?
Bij het programmeren van lasrobots wordt bepaald hoe een lasrobot beweegt, waar hij begint en stopt, welke lasparameters hij gebruikt en hoe hij reageert op het werkstuk, de opspanning en de productieomgeving. Simpel gezegd: het programma vertelt de robot hoe hij een las met precisie moet uitvoeren.
Een robotlassysteem bestaat doorgaans uit de robotarm, de lasversterker, de lastoorts, de draadaanvoer, opspanningen, sensoren, veiligheidsapparatuur en software. De kwaliteit van de uiteindelijke las hangt niet alleen af van de robot, maar ook van de lasmethodiek die ten grondslag ligt aan het programma: de hoek van de lastoorts, de verplaatsingssnelheid, de uitsteeklengte, het starten en beëindigen van de boog, de slingerbewegingen en de voorbereiding van de lasnaad.
Volgens AWS worden robotlassen en automatisering steeds toegankelijker, niet alleen voor grote fabrikanten maar ook voor kleinere werkplaatsen, dankzij eenvoudigere programmering, veiligere systemen en flexibelere automatiseringsoplossingen.
Belangrijkste programmeermethoden
| Online programmeren | Dit gebeurt meestal rechtstreeks op de robot met behulp van een programmeerterminal. De operator verplaatst de robot handmatig naar verschillende punten en registreert de posities, snelheden en lasinstructies. Teach-pendants blijven een van de meest gebruikte hulpmiddelen voor basisrobotprogrammering, omdat ze directe controle bieden over bewegingen, de positie van de lastoestel en lasopdrachten. |
| Offline programmeren | Ook bekend als OLP, maakt het mogelijk om programma’s in een virtuele omgeving te maken en te testen voordat ze naar de echte robot worden overgezet. Dit vermindert de stilstandtijd tijdens de productie, omdat de robot kan blijven werken terwijl er nieuwe programma’s worden voorbereid. Dit is met name handig voor kleine productieseries, complexe onderdelen en bedrijven die snellere omsteltijden nodig hebben. |
Basisstappen bij het programmeren van robotlassen
- De eerste stap is inzicht krijgen in het onderdeel en de lasvereisten. Voordat er wordt geprogrammeerd, moet het team de tekeningen, de soorten verbindingen, de materiaaldikte, het lasproces, de toleranties en de kwaliteitseisen doornemen. Een robot kan een beweging weliswaar nauwkeurig herhalen, maar kan een gebrekkige lasmethodiek niet compenseren.
- De tweede stap is het voorbereiden van de opspanning. Bij robotlassen is een stabiele en herhaalbare positionering van het werkstuk vereist. Als het werkstuk beweegt of van cyclus tot cyclus verschilt, kan zelfs een goed geprogrammeerde robot onregelmatige lasnaden produceren.
- De derde stap is het definiëren van het robottraject. Dit omvat naderingspunten, lasstartpunten, laseindpunten, terugtrekbewegingen en veilige overgangstrajecten. De programmeur moet botsingen met klemmen, tafels, opspanningen, kabels en het werkstuk zelf voorkomen.
- De vierde stap is het instellen van de lasparameters. Hierbij gaat het onder meer om spanning, stroomsterkte, draadaanvoersnelheid, lasverplaatsingssnelheid, beschermgas, toortshoek en slingerbeweging. De robot voert de lasbewerking uit, maar de laskennis die aan deze parameters ten grondslag ligt, blijft van essentieel belang.
- De vijfde stap is simulatie en testen. Programma’s moeten op lage snelheid worden getest, op botsingen worden gecontroleerd en met proeflassen worden gevalideerd. Zodra de laskwaliteit is bevestigd, kan het programma worden geoptimaliseerd met het oog op cyclustijd en productiviteit.
Waarom kennis van lassen nog steeds belangrijk is
Een veelgemaakte fout is te denken dat het programmeren van robotlassen vooral een softwarekwestie is. In werkelijkheid is kennis van het lasproces van fundamenteel belang. De robot maakt niet automatisch een goede las; hij herhaalt de las die hem is aangeleerd. Als de programmeur geen verstand heeft van de hoek van de lastoorts, de warmte-inbreng, de verplaatsingssnelheid of het herkennen van defecten, zal de automatisering slechte lasbeslissingen gewoon op hoge snelheid herhalen.
Daarom zijn ervaren lassers vaak uitstekende kandidaten voor het programmeren van robotlasprocessen. Ze begrijpen immers al hoe de lasboog zich gedraagt, hoe belangrijk de voorbereiding is en wat het verschil is tussen een technisch aanvaardbare las en een defecte las. Met de juiste digitale training kunnen ze deze kennis toepassen in geautomatiseerde processen.
Veelvoorkomende uitdagingen bij de voorbereiding op robotlassen
Een van de uitdagingen is de variabiliteit van de onderdelen. Robotlassen werkt het beste als de onderdelen uniform zijn. Een slechte opstelling, onnauwkeurig snijwerk of onstabiele opspanningen kunnen het programmeren bemoeilijken.
Veiligheid is een ander essentieel aspect. Industriële robots werken met hoge snelheden, grote krachten, hitte, elektriciteit, dampen en bewegende apparatuur. Bij het programmeren moet daarom rekening worden gehouden met veiligheidszones, noodstops, afschermingen, vergrendelingen, risicobeoordelingen en de opleiding van operators.
Voor elk bedrijf dat robotlassen implementeert, moet veiligheid vanaf het begin in de programmeermethodiek worden meegenomen, en niet pas worden toegevoegd nadat de cel al is ontworpen.
Een andere uitdaging is overmatige automatisering, omdat niet elke las geschikt is voor robotlassen. Bedrijven moeten, voordat ze tot automatisering overgaan, rekening houden met het productievolume, de herhaalbaarheid, de complexiteit van de onderdelen, de toegankelijkheid en het rendement op de investering.
Een van de grootste obstakels is het tekort aan geschoold personeel. Bedrijven hebben mensen nodig die zowel verstand hebben van lassen als van automatisering. Dit hybride profiel wordt steeds belangrijker in de moderne industrie. Zelfs met geavanceerde automatisering is een robotlascel slechts zo effectief als de mensen die deze programmeren, onderhouden en optimaliseren; daarom moeten bedrijven aandacht besteden aan opleiding.
De industrie voorbereiden op geautomatiseerde lasomgevingen
De basis leggen voor lasautomatisering
Bij het programmeren van lasrobots gaat het niet alleen om het verplaatsen van een robot van punt A naar punt B. Het gaat om het combineren van laskennis, programmeerlogica, veiligheid en industriële methodologie. Naarmate de automatisering toeneemt, zullen bedrijven behoefte hebben aan professionals die zowel het lasproces als de digitale hulpmiddelen die dit ondersteunen, begrijpen.
Door de kennis op het gebied van lassen te versterken via simulaties, kunnen fabrikanten en opleidingscentra werknemers voorbereiden op een meer geautomatiseerde, efficiënte en digitale industriële toekomst.
