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공고개요
공   고   명 협업로봇(축수 6축, 가반중량 5~7Kg)+그리퍼(3종)+통합전장반  
공 고 번 호 00000000000-00 메모(간편산출) 투찰하기 발 주 기 관 정원기계(주) 발주처 낙찰분석
 종         목 산업용제조가공기계  전 화 번 호 ☎ ***-***-**** 
지 역 제 한
전국
계 약 방 법 일반(총액) 
기 초 금 액 * 원 기초금액확인   예 가 범 위  
추 정 가 격 **,***,*** 원  도급자관급액  
투   찰   률 *%  관급자관급액  
평 가 기 준   예정(추정)금액 **,***,*** 원  
입찰일정
자격조건 및 특이사항
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발주처 관련자료

. 도입장비 개요

구분

내용

비고

산업기술개발장비분류체계

( 소분류 )

C.312 자동투입장치

도입장비명

한글

협업 로봇

영문

Collaborative Robot

도입가격 ( 예상 )

70,000 천원 (35,000 천원× 2 )

제작국가

국내

구매방식

일괄구매

장비도입 예상일정 ( 발주 ~ 입고 )

· 계약 발주 : ~ 2020. 9. 30

· 장비입고 : ~ 2020. 10. 15

· 장비설치완료 서비스개시 : ~ 2020. 10. 31

계약방법 절차

산업기술개발장비 통합관리요령 20 ( 구매원칙 ), 21 ( 계약원칙 ) 따름

중앙조달

주요사양

용도

협업로봇 사양

구분

사양

모델명

_

축수

6

작업반경

800mm 이상

가반중량

5~7kg

토크센서

, 기록

반복정밀도

0.1mm 이하

TCP 속도

1m/s

스프라켓 기어류 생산공정의 검사라인에서 부품류의 정확한 로딩과 언로딩 하는 용도로 사용되며 이를 통해 머신 비전 검사속도를 높일 있음

플레이스

작업 공정 사이의 이송 단순 로딩 (Loading) 언로딩 (Unloading) 작업 수행

검사

작업물 내·외관 내부 결함을 찾아내고 부품의 조립 품질을 확인하는 검사 작업 수행

딥러닝 기반 비전 검사 적용

최신의 딥러닝 기법을 사용한 자동차 부품에 특화된 전용 비전 검사 기술을 적용하기 위해해 신뢰성 검증을 위한 많은 데이터 자료를 확보할 있음

로봇 적용을 퉁해 과제수행과정에서 반복적인 시험을 가능하게하며 이를 통해 데이터셋을 확보하고 얻어진 결과물의 딥러닝 학습을 위해 필요한 장비임

차종별 스프라켓 연간검사량은 265 만개에 달함

[ 감마 2180 만개 ), 카파개선 (50 만개 ), GM50T(35 만개 )]

< 검사 표준의 변경 필요 >

< 정원기계 ( ) 품질 검사 ( 전수 육안검사 )>

< 표면 분석 대상 >

. 사업목적 부합성

1. 장비 필요성

∙자동차 금속부품에 특화된 딥러닝 (Deep Learning) 기반 실시간 표면결함 비전검사 기술개발이 필요한 이유로는 현재 당사의 주력 생산품인 스프라켓 기어류의 품질검사가 최대 고객사들의 요청에 의해 ‘샘플링 검사’에서 ‘전수 검사’로 검수 프로세스가 대폭 강화됨으로서 기존의 전통적 비전검사 장치는 육안검사대비 표면불량에 대한 검출 판독력이 떨어져 사용하지 못하고 있음

∙육안검사를 통한 제품 전수조사는 휴먼에러에 의한 품질확보가 어려우며 인력과다 투입 , 낮은 생산성으로 기업 경쟁력을 높일 없음

∙현재 구매하고자 하는 협업로봇은 과제수행과정에서 반복적인 시험을 가능하게 하며 이를 통해 데이터셋 (Data Set) 확보하고 얻어진 결과물의 딥러닝 학습을 위해 필요함

∙학습 결과의 정확도 향상을 위해서는 자동화된 공정에서 연구를 수행할 있는 협업로봇이 필요함

∙부품류 ( 스프라켓 , 기어류 ) 상부와 하부검사를 위해 비젼검사기 2 대의 로딩 / 언로딩을 위해 각각 협동로봇 1 대씩 필요하며 전체 2 대의 협업로봇이 설치되어야

< 비전검사 시스템 레이아웃 >

2. 연평균 가동률

※ 연평균 예상가동률은 장비의 실제 가동시간이 연간 표준장비가동가능시간 (2,000 시간 ) 대비 차지하는 비율을 의미함 . , 전처리․후처리 등 장비 가동을 위해 소요되는 부대시간은 가동시간에 포함하고 , 시험가동 , 고장 수리․검교정 등 불가피한 조치에 소요되는 시간은 연간 표준장비가동가능시간에서 제외

※ 가동률 산식을 작성하고 산정 근거를 자세히 제시

가동률

(130%)

=

연간가동시간 (2,600 시간 = 실질가동시간 8hr+ 부대시간 2hr)/ *5 *52 )

× 100

연간가동가능시간 (2,000 시간 )

2. 해당 과제에 대한 장비의 기여도

∙현재 당사의 주력 생산품인 스프라켓 기어류의 품질검사는 최대 고객사들의 요청에 의해 ‘샘플링 검사’에서 ‘전수검사’로 검수 프로세스가 대폭 변경됨

∙기존의 전통적 비전 검사 장치는 육안검사 대비 표면불량에 대한 검출 판독력이 떨어져 사용하지 못함

∙도입된 장비를 활용하여 딥러닝 머신 비전 검사를 진행할 경우 사람이 판단 기준을 정해주지 않아도 프로그램이 스스로 인지 , 추론 , 판단하여 데이터 속에서 패턴을 발견하여 불량을 검출하게

또한 , 자동차용 부품이기 때문에 상부단면 , 내경부 , 외경 , 치외경 , 드릴마킹 검사해야할 단면들이 기존 선행개발된 분야의 머신러닝 비전검사 대비 많음 . 자동차용 부품에서의 딥러닝 기반 머신비전 장치의 개발을 완료할 경우 거의 모든 부품류 인라인 공정에 적용할 있음

부품의 / 외주면을 모두 확인해야 하기 때문에 선행 기술들과 차별화된 비전 장비 컨셉도는 아래와 같으며 부품을 Loading/Unloading 하기 위한 협업로봇이 설치되어야 생산성과 품질을 확보할 있음