공작기계를 대신하는 산업용 로봇

베를린 공과대학 공작기계 및 공장관리 연구소의 연구원들과 BTU Cottbus-Senftenberg(브란덴부르크 기술대학교)의 설계 및 생산(KUF) 학과 연구원들이 증분 성형의 예시로 산업 로봇을 공작 기계로 사용할 수 있는 방법을 소개했다.

공학박사 에카르트 울만(Eckart Uhlmann) 교수: 베를린 공과대학 공작기계 및 공장관리 연구소장, 공학박사 마르쿠스 밤바하(Markus Bambach) 교수: BTU Cottbus-Senftenberg 설계 및 생산학과, 공학박사 요하네스 불(Johannes Buhl): BTU Cottbus-Senftenberg 설계 및 생산학과 교수, 율리안 블룸 베르크(Julian Blumberg) M. Sc.: IWF 연구 직원,

핵심 내용

– 적은 투자 비용과 근소한 작업 공간 그리고 엔드 이펙터의 범용 인터페이스는 산업용 로봇의 사용 영역을 절삭 분야와 성형 가공 분야로 확장시켜 연구 활동을 촉진한다.

– 이 글은 산업용 로봇으로 안내되는 성형 공구를 이용하여 증분 칼라 성형의 제조 방법을 보여주고, 생산 개수가 적은 제품이 사용자에게 어떤 이익이 있는지 제시한다.

– 실험 결과 이 기술이 실현 가능성이 있는 것으로 나타났다.

제품 라이프 사이클이 짧아지고, 제품의 개별 특성에 대한 요건이 높아지면서 소량 생산을 위한 유연하고 생산적인 공작기계가 요구되고 있다. 여기에 픽 & 플레이스와 조립 작업을 자동화하기 위해 개발된 IR(산업용 로봇)으로 작업 공간에서 부품을 유연하게 가공하거나 접근하기 어려운 곳을 가공할 수 있다. 적은 투자 비용과 근소한 작업 공간 그리고 엔드 이펙터의 범용 인터페이스는 산업용 로봇의 사용 영역을 절삭 가공 분야와 성형 가공 분야로 확장하고, 이에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 6축 로봇의 낮은 강성 k에 의한 높은 프로세스 파워 FP는 공구 편향을 초래하고, 가공 정확도 TF에 부정적인 영향을 끼친다. 칼라를 제작하기 위한 종래의 성형 프로세스는 펀치와 시트 홀더 및 다이로 이루어지는 제품 별 성형 공구와 높은 축 방향 인피드 힘 Fa가 필요하다. 가공 정확도 TF는 제공되는 축 방향 인피드 힘 Fa에서 산업용 로봇에 의해 준수되지 못하여, 종래의 성형 프로세스에 산업용 로봇을 사용할 수 없었다. 프로세스 힘 FP는 범용 핀 공구가 시트를 단계적으로 성형하는 증분 방법을 통해 현저히 낮출 수 있다.

베를린 공과대학 공작기계 및 공장관리 연구소와 BTU 코트부스 젠프텐베르크 설계 및 생산(KUF) 학과 연구원들은 프로세스 시간 tP 및 생산 정확도 TF를 최적화하려는 목적으로 공구, 성형 전략과 보상 방법을 개발하는 데에 초점을 맞추었다. 이 논문은 산업용 로봇에 의해 안내되는 성형 공구를 이용하여 증분 칼라 성형의 제조 방법을 보여주고, 실험 결과 이 기술이 생산 개수가 적은 경우에도 사용자에게 이익을 실현하여 실현 가능성이 있는 것으로 나타났다. 산출된 프로세스 힘 FP와 맞물렸을 때에 측정된 공구 경로를 이용하여 현재 방법의 한계를 논의하고 개선 방법을 제시한다.

증분 칼라 성형

대부분의 부품은 제작 공정에 벤딩 작업과 칼라 성형 작업을 포함한다. 공정 중에 필요한 강성을 보장하거나 눈에 보이지 않는 포지티브 록킹 또는 조립 시 포지셔닝 보조를 위해 기능을 결정하는 중요한 부품 요소를 형성한다[KUM99, LIV00]. 현재 판재와 튜브 또는 프로파일에 칼라를 형성하는 공정은 거의 펀치와 다이를 이용하여 이루어진다. 하지만 이러한 제조법은 길이-직경비가 유리하지 않은 부품이거나 만곡 부품인 경우, 부품 내에서 다이 포지셔닝으로 인해 한계에 부딪힌다.

그림 1: 증분 금속 판재 성형을 위한 공구 가이드 유닛 산업 로봇.

또한 고강도 강인 경우 고가의 성형 공구와 근소한 확장비 β(그림 2 참조)로 인해 종래의 칼라 성형이 제한적이다. 핀 형태의 공구를 사용하는 증분 칼라 성형에서 응용 범위를 현저히 넓힐 수 있다. 이 방법은 범용 핀 공구가 연속적으로 경로 상에서 움직이고, 사전 천공된 판재가 단계적으로 성형된다. 장점은 필요한 공구 투자비가 줄어들고 접근하기 어려운 부분에 칼라를 형성할 수 있다는 점이다. 다이를 사용하지 않기 때문에 한 쪽으로만 접근할 수 있는 사전 성형된 금속 판재에도 칼라를 형성할 수 있다. 또한 금속 판재 확장과 관련하여 큰 확장비 β와 다양한 성형 전략을 구현할 수 있다

그림 3: 산업용 로봇을 이용하여 증분 칼라 성형을 위해 사용한 공구와 구성 요소

밤바하[1]는 실험을 통해 판재 두께 s = 1mm에서 증분 칼라 성형의 실현 가능성을 입증하였다. 그림 2b)에 보이는 성형 전략으로 β > 5의 확장비가 달성되었다. 또한 Besong[2]은 성형하기 어려운 재료인 EN AW-6181-T1의 경우 증분 칼라 성형이 종래의 칼라 성형에 비해 더 큰 확장비 β가 가능하다(βkonv = 1.48에 비해 β > 2). 작업 공간과 공작물 접근성 측면에서 현재 주어지는 프로세스 한계를 넓히고, 공구를 안내하기 위해 산업용 로봇을 사용하는 것은 적합한 접근법이다. 또한 산업용 로봇은 CNC 밀링 기계에 비해 낮은 투자 비용과 가해지는 프로세스 힘 FP을 제어하고 최적화된 성형 작업을 실행할 수 있다.

공구 가이드 유닛의 역할을 하는 산업용 로봇

산업용 로봇의 사용 범위를 용접, 밀링, 성형 등의 생산 프로세스로 확장하면, 제품에 대한 요건이 변해도 생산을 유연하게 조정할 수 있다. 산업용 로봇의 엔드 이펙터는 개방형 키네마틱 체인을 통해 넓은 작업 공간에서 위치와 방향을 자유롭게 결정할 수 있다. CNC 밀링 기계에 비해 높은 강성 k는 포즈에 좌우되고 시스템 포지셔닝 정확도 TP는 감소된다. 증분 칼라 성형을 실현하기 위해 그림 3에 보이는 공구와 구성 요소를 사용하였다. 산업용 로봇 Fanuc K.K. Oshino 사의 M 900iB/700을 사용하였으며, 최대 극한 하중은 FT = 700kg이다. 여기서 제시되는 결과는 재료 EN AW 5754, 두께 s = 0.8mm의 금속 판재에 그림 2b)에 따른 전략을 적용하여 달성된 것이다. 성형 공구로는 직경 D = 12mm, 팁 반경 r = 6mm의 핀을 사용하였다.

칼라 직경 D = 40mm을 달성하기 위해 공구 직경 D를 고려하여 반경 rth = 14mm의 나선형 호를 프로그래밍하였다. 프로세스 힘 FP는 스펙 9257B의 Kistler Instrumente AG의 다이나모미터로 측정하였다. 프로세스 힘 FP의 영향을 고려하면서 산업용 로봇의 정렬 불량 거동을 분석하기 위해, 힘이 인가되지 않는 상태에서 r(FP = 0)과 프로세스 힘이 받는 상태의 r을 Hexagon AB 사의 레이저 트래커 Leica AT 960을 이용하여 측정하였다. 그림 4는 개별적인 나선 반경 r, 산업용 로봇의 X 및 Y 방향의 프로세스 힘, 진폭 FP와 Z 방향으로 시간 연속적인 값을 보여준다. 이 시험은 직경 D0 = 30mm으로 사전 천공된 금속 판재로 실시하였다. 프로그래밍된 나선 반경 rth와 형태상 나선 반경 r(FP = 0) 사이의 편차로 정의되는 형태상 오류 eG는 X 방향으로 eG,x = 0.22 mm, Y 방향으로 eG,y = 0.13mm이다. 형태상 오류 eG는 산업용 로봇에서 일반적인 위치 정확도 TP 크기다. Y 방향으로 프로세스 힘에 의한 경로 오류 eP,y는 프로세스 힘 FP의 진행이 거의 같을 때에 X 방향 오류 eP,x의 3배 정도 크다(그림 4 참조).

그림 4: 산업용 로봇을 사용한 증분 칼라 성형 시험 결과

프로세스 힘에 의한 경로 오류 eP와 프로세스 힘 FP의 관계로부터 X 방향으로 평균적인 정렬 불량 Gxx = 3.8·10-4 mm/N과 Y 방향 정렬 불량 Gyy = 1.5·10-3mm/N이 나온다. 산업용 로봇 강성의 뚜렷한 방향 의존성은 다양한 구성에서 레버암 IH의 분포에 의한 것이다(그림 4 참조). Z 방향으로 변동하는 프로세스 힘 패턴 FPz은 마찰과 산업용 로봇의 형태상 오류 eG,z로 인한 것이다.

형태상 오류 eG와 프로세스 힘에 의한 오류 eP의 보상이 현재 IWF와 KUF 연구원들의 목표이다. 형태상 오류 eG를 줄이기 위해 캘리브레이션 방법과 경로 프로그래밍을 위한 최적화된 방법을 사용한다. 프로세스 힘에 의한 오류 eP를 줄이기 위해 산업용 로봇의 전체적인 강성 거동의 모델 기반 설명 접근법을 따른다. Rösch [5]와 같이 국소적 강성 매개변수를 통해 강성 거동을 설명하는 대신, 인공 신경망 네트워크를 이용한 접근 방식을 연구하였다.

합리적 가격의 범용 공구 사용

증분 칼라 성형은 달성 가능한 확장비 β와 부품 접근 가능성 측면에서 종래의 칼라 성형의 한계를 넓히고, 비용 합리적인 범용 공구를 사용할 수 있다. 단점은 필요한 공정 시간 측면에서 성형 경로가 길다는 점이다. 산업용 로봇을 사용하면 지금까지 사용할 수 없었던 유연한 잠재력을 활용할 수 있다. 또한 산업용 로봇의 기구학을 이용하여 성형 공구의 운동과 중첩하는 복잡한 성형 경로를 통해 공정 시간 tP을 최적화할 수 있다. 이 논문의 결과는 산업용 로봇을 이용한 증분 칼라 성형의 근본적인 실현 가능성을 보여준다. 형상 오류 eG와 프로세스 힘에 의한 오류 eP는 산업용 로봇에 대해 예상되는 크기 이내이다. 베를린 공과대학 IWF와 BTU 코트부스 젠프텐베르크 KUF의 현재와 미래의 연구 인력들은 성형 공구의 개선과 산업용 로봇 정렬 불량 거동을 고려한 성형 경로 최적화를 통해 산업용 로봇을 이용한 증분 칼라 성형 최적화를 중점적으로 연구하고 있다.

참고 문헌

[1] Bambach, M.; Voswinckel, H.; Hirt, G.: A new process design for performing holeflanging operations by incremental sheet forming. Procedia Engineering 81 (2014), S. 2305 – 2310.

[2] Besong, L. I.; Buhl, J.; Bambach, M.: Investigations on hole-flanging by paddle forming and a comparison with single point incremental forming. International Journal of Mechanical Sciences 164 (2019), S. 105 – 143.

[3] Kumagai, T.; Hiroyuki, S.; Meng, Y.: Hole flanging with ironing of two-ply thick sheet metals. Journal of Materials Processing Technology 98-90 (1999), S. 51 – 57.

[4] Livatyali, H.; Müderrisoglu, A.; Ahmetoglu, M. A.; Akgerman, N.; Kinzel, G. L.; Altan, T.: Improvement of hem quality by optimizing operations using computer aided die design. CIRP Journal of Materials Processing Technology 98 (2000), S. 41 – 52.

[5] Rösch, O.: Steigerung der Arbeitsgenauigkeit bei der Fräsbearbeitung metallischer Werkstoffe mit Indus- trierobotern. München, TU München, Diss., 2015.