모터 와인딩 R & D에서 자동화 및 디지털화의 적용

모터 와인딩은 모터 제조의 핵심 구성 요소이며 R & D 품질은 모터의 성능, 효율 및 수명에 직접적인 영향을 미칩니다. 산업 4.0의 발전으로 자동화 및 디지털화 기술은 모터 와인딩 R & D에 널리 사용되어 R & D 효율성 및 제품 일관성을 향상시킬뿐만 아니라 자동차 산업의 지능형 혁신을 촉진합니다. 이 기사는 모터 와인딩 R & D에서 자동화 및 디지털화의 특정 응용 프로그램을 분석하고 장점, 과제 및 미래 추세를 탐구합니다.

 

1. 모터 와인딩에서 자동화의 적용 R & D

자동화 기술은 고급 장비 및 지능형 공정을 도입하여 모터 와인딩 R & D의 효율성과 정확성을 크게 최적화했습니다.

 

자동 와인딩 장비

자동 와인딩 머신은 와인딩 R & D의 핵심 도구로 설계 매개 변수에 따라 장력, 회전 수 및 에나멜 와이어의 배열을 정확하게 제어 할 수 있습니다. 최신 권선 기계에는 서보 모터와 다축 제어 시스템이 장착되어있어 복잡한 와인딩 구조 (예 : 평평한 와이어 권선 및 농축 권선)의 빠른 프로토 타이핑을 실현할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 에너지 차량 모터의 R & D에서 자동 와인딩 장비는 슬롯 필 속도를 90%이상으로 증가시켜 모터의 전력 밀도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

로봇 보조 작업

코봇은 와인딩 쉐이핑, 단열재 설치 및 코일 고정과 같은 프로세스에 널리 사용됩니다. 로봇은 시각적 인식 및 강제 피드백 기술을 사용하여 운영 정확도와 일관성을 보장하고 인간 오류를 줄입니다. 예를 들어 로봇은 코일 엔드 바인딩을 자동으로 완료하여 R & D 사이클을 단축 할 수 있습니다.

자동화 된 탐지 시스템

와인딩 R & D는 저항, 단열성 성능 및 전압 저항에 대한 엄격한 테스트가 필요합니다. 자동 감지 장비 (예 : 권선 분석기)는 다중 매개 변수 측정을 신속하게 완료하고 자세한 보고서를 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, 레이저 스캐닝 기술은 코일 배열의 약간의 편차를 감지하여 R & D 샘플의 품질을 보장 할 수 있습니다.

장점 : 자동화 기술은 생산 효율성을 크게 향상시키고 수동 개입으로 인한 오류를 줄입니다. 특히 고정밀 및 고혈성 와인딩 R & D 요구에 적합합니다. 동시에 자동화 장비는 하루 24 시간 작동하여 R & D 사이클을 단축 할 수 있습니다.

 

2. 모터 와인딩에서 디지털화 적용 R & D

디지털 기술은 주로 다음 애플리케이션을 포함하여 데이터 중심 및 지능형 분석을 통해 새로운 활력을 와인딩 R & D에 주입합니다.

디지털 쌍둥이 기술

디지털 쌍둥이는 와인딩의 가상 모델을 구축하여 와인딩, 형성 및 작동의 전체 과정을 시뮬레이션합니다. 연구원들은 디지털 쌍둥이를 사용하여 와인딩 설계를 최적화하고 전자기 성능 및 열 분포를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 에너지 차량 모터의 개발에서 디지털 쌍둥이는 다양한 와인딩 레이아웃이 효율성에 미치는 영향을 시뮬레이션하고 물리적 프로토 타입 시험 비용을 줄일 수 있습니다.

빅 데이터 및 AI 최적화

빅 데이터 분석은 과거 R & D 데이터를 통합하고 와인딩 설계의 잠재적 문제를 식별 할 수 있습니다. AI 알고리즘은 코일 범위 및 회전 분포와 같은 권선 매개 변수를 최적화하여 효율을 극대화 할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 기반 와인딩 설계 도구는 모터 유형을 기반으로 최상의 와인딩 솔루션을 권장하여 설계주기를 약 20%단축 할 수 있습니다.

클라우드 플랫폼 및 협업 디자인

Digital Cloud 플랫폼은 여러 팀 간의 실시간 협업을 지원하며 연구원은 전 세계적으로 설계 데이터 및 테스트 결과를 공유 할 수 있습니다. 예를 들어, 모터 R & D 팀은 클라우드 기반 FEA (유한 요소 분석) 도구를 사용하여 권선의 전자기 성능을 신속하게 검증하고 지역 간 협업 효율성을 향상 시켰습니다.

지능형 모니터링 및 품질 추적 성

디지털 시스템은 센서와 IoT 기술을 사용하여 권선 공정의 장력, 온도 및 단열 상태를 실시간으로 모니터링합니다. 모든 데이터는 블록 체인 또는 데이터베이스에 저장되어 전체 품질의 추적 성을 달성합니다. 예를 들어, 와인딩이 실패하면 R & D 팀은 문제 프로세스를 빠르게 찾아서 후속 설계를 최적화 할 수 있습니다.

장점 : 디지털 기술은 R & D의 인텔리전스 수준을 향상시키고 시행 착오 비용을 줄이며 데이터 분석을 통해 혁신적인 설계를위한 과학적 기초를 제공합니다.

3. 자동화와 디지털화 사이의 시너지

자동화와 디지털화의 조합은 와인딩 R & D에서 강력한 시너지 효과를 형성했습니다. 예를 들어, 자동 와인딩 머신은 디지털 트윈 모델과 연결되어 시뮬레이션 결과와 일치하도록 권선 매개 변수를 실시간으로 조정할 수 있습니다. AI 최적화 알고리즘은 자동화 장비를 안내하여 복잡한 와인딩 레이아웃을 수행하고 생산 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 디지털 플랫폼은 자동화 장비의 데이터를 통합 및 분석하고 R & D에 대한 폐쇄 루프 피드백을 제공하며 반복을 설계에서 검증으로 가속화 할 수 있습니다.

 

4. 도전

자동화 및 디지털화의 응용 전망은 광범위하지만 여전히 몇 가지 과제가 있습니다.

고가의 투자 : 자동화 장비 및 디지털 시스템에 대한 초기 투자는 크기 때문에 중소 기업이 견딜 수 없을 수 있습니다.

기술 통합의 어려움 : 자동화 장비와 다양한 제조업체의 디지털 플랫폼간에 호환성 문제가있을 수 있으며 맞춤형 개발이 필요합니다.

인재 수요 : R & D 팀은 자동화 운영 및 데이터 분석 기능이 있어야하며 인재 교육 비용이 높아야합니다.

데이터 보안 : 디지털화 프로세스에는 많은 양의 설계 데이터가 관여하며 네트워크 보안 보호를 강화해야합니다.

 

5. 미래의 트렌드

지능형 업그레이드 : 향후 자동화 장비는 더 똑똑하고 실시간 피드백을 기반으로 와인딩 장력 최적화와 같은 적응 형 조정 기능이 있습니다.

완전한 프로세스 디지털화 : 설계에서 제조에 이르기까지, 와인딩 연구 및 개발은 전체 체인 디지털화를 달성하고 6G 및 에지 컴퓨팅을 사용하여 데이터 처리 속도를 향상시킵니다.

Green R & D : 자동화 및 디지털화는 저에너지 와인딩 프로세스를 개발하고 재료 폐기물을 줄이며 지속 가능한 개발 목표를 달성하는 데 도움이됩니다.

모듈 식 설계 : 디지털 플랫폼은 모듈 식 와인딩 연구 및 개발을 촉진하고 다양한 모터 유형의 적응 시간을 단축시킵니다.