대형 로봇은 더 빠르고 정확하게 동작하기 때문에 용접 준비를 돕는데 유용합니다. 하지만 로봇이 용접 방법을 이해하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것이 바로 오프라인 프로그래밍이 필요한 이유입니다. 실질적인 용접 없이 로봇에게 작업 방법을 교육하는 것이 오프라인 프로그래밍입니다. 이는 모든 작업을 더 쉽게 만들어주는 시간 절약 기술입니다.
MINYUE 인공지능 로봇 이미 용접에 있어 빠르고 능숙합니다. 그리고 오프라인 프로그래밍을 통해 더 좋아질 수 있습니다. 로봇의 지식은 저장되어 있으며, 용접 과정을 시작할 때 작업이 올바르게 수행되고 과정에 소요되는 시간이 줄어듭니다. 이는 같은 시간 내에 MINYUE 로봇들이 더 많은 용접을 할 수 있다는 것을 의미하며, 이를 통해 우리는 매일 더 많은 제품을 생산할 수 있습니다.
용접이 복잡하지만, 오프라인 프로그래밍은 이를 단순화합니다. 따라서 어떻게 설정할지를 하나하나 고민하기보다는 인공지능을 가진 로봇 용접을 할 때는 모든 것을事전에 준비할 수 있습니다. 그렇게 되면 더 간단하고 이해하기 쉬워집니다. 이것이 바로 우리 MINYUE 로봇이 이러한 계획을 따르며 우리의 제품이 항상 훌륭하게 나오도록 보장하는 부분입니다.
제조업에서는 효율성이 강조됩니다. 우리는 시간과 자원을 현명하게 투자하고 싶어합니다. 오프라인 프로그래밍은 MINYUE에서 사용됩니다. 자동화된 로봇 용접 시스템 더 높은 효율성을 달성하기 위해 사용됩니다. 로봇은 하나의 제품을 용접하는 동안 우리는 다음 제품을 준비할 수 있으며, 이는 단지 시간을 절약하는 것뿐만 아니라 우리가 지속적으로 작업하고 있음을 보장합니다. 이것은 큰 발전으로, 이전보다 훨씬 더 많은 제품을 더 빠르게 완성할 수 있게 해줍니다.
MINYUE는 더 원활하게 진행되도록 하고 시간을 절약하며 같은 시간 안에 더 많은 제품을 만들 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 우리는 마감 기한을 더 빠르게 충족시킬 수 있고, 따라서 고객들을 만족시킬 수 있습니다. 오프라인 프로그래밍은 우리의 조립 라인이 차질 없이 운영되도록 합니다.
품질은 MINYUE에서 우리에게 매우 중요합니다. 우리가 만드는 모든 제품이 완벽해야 한다고 생각합니다. 오프라인 프로그래밍을 통해 용접 품질을 개선할 수 있습니다. 우리는 각 제품의 용접 과정을 계획하여 모든 것이 올바르게 수행되었는지 확인할 수 있습니다. 이는 우리의 제품이 더 튼튼하고, 더 내구성이 있으며, 더 아름다워 보임을 의미합니다. 오프라인 프로그래밍은 우리의 용접 품질을 여전히 높은 수준으로 유지시켜 고객들이 만족할 수 있도록 합니다. 지능형 로봇 큰 로봇들은 더 빠르고 정확하게 작업할 수 있기 때문에 용접 준비에 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 로봇이 어떻게 용접을 해야 할지를 결정하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이것이 바로 오프라인 프로그래밍이 중요한 이유입니다. 오프라인 프로그래밍은 실제 용접 없이 로봇에게 무엇을 해야 할지를 가르치는 방식입니다. 이러한 시간 절약 기술은 모든 것을 더 쉽게 만들어줍니다.
베이징 민위에 기술 유한회사는 산업용 로봇의 비교학적 지능 응용 분야에서 세계 선도적인 하이테크 기업입니다. 우리는 자사가 개발한 RobotSmart - 지능형 의사 결정 시스템, SmartVision - 이안 구조광 비전 시스템, 그리고 SmartEye - 레이저 비전 솔루션 트래킹 시스템을 통해 유연한 지능형 제조에 특화되어 있습니다. 새로운 세대의 지능형 로봇 용접 및 절단 솔루션을 제공합니다.
검출 및 추적 기능을 채택하여 용접 선을 스캔하고, 용접 선의 위치와 정보를 확인하며, 3D 디지털 모델 도면과 실제 작업물 간의 용접 선 위치를 교정하고, 입고 재료의 오차 및 열 변형으로 인한 편차 용접 문제를 해결합니다.
강력한 용접 로봇을 제공하며, 전면 로딩, 측면 로딩, 역전 로딩, 갠트리 설치, 다중 로봇을 위한 지능형 궤적 계획, 다중 외부 축 및 협동 작업용 포지셔너를 지원합니다. 로봇 모션 시뮬레이션, 충돌 감지, 특이점 회피 및 축 제한 감지를 실현합니다.
빠르고 정확하며 완전히 프로그래밍이 필요 없으며, 효율性和 정밀度가 높습니다. 전통적인 로봇의 복잡한 비교학 과정을 해결하고 비교학 과정 중 발생하는 다운타임을 절약합니다.
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