औद्योगिक रोबोट हमारे चारों ओर मौजूद हैं; वे हमारे द्वारा उपभोग की जाने वाली वस्तुओं और हमारे द्वारा चलाए जाने वाले वाहनों का उत्पादन करते हैं। कई लोगों के लिए, ये तकनीकें अक्सर सरल प्रकृति की मानी जाती हैं। आखिरकार, हालाँकि वे उत्पादों को तेज़ी से और उच्च गुणवत्ता के साथ बनाने में अद्वितीय रूप से सक्षम हैं, फिर भी वे गति की एक सीमित सीमा में ही काम करते हैं। तो आखिर एक औद्योगिक रोबोट को प्रोग्राम करने में कितना समय लगता है?

सच तो यह है कि औद्योगिक रोबोटिक्स की जटिलता के स्तर अलग-अलग होते हैं, लेकिन औद्योगिक रोबोट का सबसे सरल अनुप्रयोग भी प्लग एंड प्ले कार्यक्षमता से कोसों दूर है। दूसरे शब्दों में कहें तो, एक रोबोट भुजा, जिसे दिन-प्रतिदिन अपना कार्य करने के लिए X, Y और Z अक्षों के भीतर सीमित गति की आवश्यकता होती है, उसे कोड की कुछ पंक्तियों से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे औद्योगिक रोबोटिक्स अधिक उन्नत होते जाएँगे और पारंपरिक कारखाने स्मार्ट कारखानों में उन्नत होते जाएँगे, इन कृत्रिम निर्माताओं के प्रशिक्षण में लगने वाले काम और विशेषज्ञता की मात्रा भी उसी अनुपात में बढ़ेगी। आइए आधुनिक रोबोट को प्रोग्राम करने के कुछ तरीकों पर एक नज़र डालें।

रोबोट नियंत्रक यंत्र

"रोबोट" शब्द कई अलग-अलग छवियाँ जगा सकता है। हालाँकि आम जनता रोबोट की तुलना किसी फिल्म या टेलीविज़न पर देखी गई चीज़ से कर सकती है, लेकिन ज़्यादातर उद्योगों में रोबोट एक रोबोटिक भुजा होती है जिसे अलग-अलग जटिलता वाले काम को स्वीकार्य गुणवत्ता के स्तर पर पूरा करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।

कभी-कभी, उत्पादन के दौरान दक्षताओं की पहचान की जा सकती है और रोबोट की गतिविधियों में छोटे-छोटे बदलाव करने पड़ते हैं। उपकरणों को पुनः प्रोग्राम करने के लिए उत्पादन रोकना एक महँगा और अव्यावहारिक प्रयास होगा; पारंपरिक ज्ञान यह बताता है कि इन गतिविधियों के प्रत्येक बदलाव को कंप्यूटर में, लाइन-दर-लाइन, सावधानीपूर्वक प्रोग्राम किया जाना चाहिए; लेकिन यह सच से कोसों दूर है।

टीच बॉक्स, या जिसे सामान्यतः टीच पेंडेंट या टीच गन कहा जाता है, एक मजबूत औद्योगिक हस्तचालित उपकरण है, जो ऑपरेटर को वास्तविक समय में रोबोट को नियंत्रित करने, तर्क आदेश इनपुट करने और रोबोट के कंप्यूटर में सूचना रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है।

औद्योगिक रोबोट आम तौर पर ऐसी गति से काम करते हैं जो मानवीय आँखों को चुनौती देती है, लेकिन एक ऑपरेटर एक शिक्षण पेंडेंट का उपयोग करके उपकरण को धीमा कर सकता है ताकि वे प्रक्रिया में बदलाव के अनुकूल रोबोट की गतिविधियों को प्लॉट कर सकें। यह प्रक्रिया किसी ऐसे व्यक्ति को आसान लग सकती है जिसने कभी वीडियो गेम कंट्रोलर का उपयोग किया हो, लेकिन इसमें केवल इनपुट दर्ज करने की जानकारी से कहीं अधिक शामिल है। उदाहरण के लिए, ऑपरेटर को रोबोट द्वारा अपनाए जाने वाले सबसे कुशल पथ की कल्पना करने में सक्षम होना चाहिए ताकि गतिविधियाँ केवल आवश्यक गतिविधियों तक ही सीमित रहें। अनावश्यक गतिविधियाँ या समय में वृद्धि, चाहे कितनी भी छोटी क्यों न लगे, उत्पादन लाइन की आउटपुट क्षमताओं पर व्यापक प्रभाव डाल सकती है। समय के साथ, रोबोट में प्लॉट किया गया एक अकुशल पथ निर्माता के लिए महत्वपूर्ण वित्तीय नुकसान का कारण बन सकता है।

बेशक, हर गति की गति पर भी ध्यान देना ज़रूरी है ताकि रोबोट जितनी बार हो सके, संयुक्त गतिविधियाँ कर सके। ये गतिविधियाँ गति के दृष्टिकोण से ज़्यादा प्रभावी होती हैं, बशर्ते प्रोग्रामर के पास इन्हें लागू करने का अनुभव हो। वास्तव में, इस प्रकार की प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को देखने वाले को सरल लग सकती है, लेकिन वास्तव में, इसमें महारत हासिल करने में वर्षों लग सकते हैं। टीच पेंडेंट वर्षों से मौजूद हैं और रोबोटिक प्रोग्रामिंग की दुनिया में एक प्रमुख उपकरण बने हुए हैं।

ऑफ़लाइन सिमुलेशन

फ़ैक्टरी में औद्योगिक रोबोट की प्रोग्रामिंग करने का सबसे बड़ा जोखिम इसके परिणामस्वरूप होने वाला डाउनटाइम है। एक प्रोग्रामर को मशीन के साथ इंटरफेस करना होता है, कोड में बदलाव करने होते हैं और उत्पादन के दौरान उपकरणों की गति का परीक्षण करना होता है, उसके बाद ही काम फिर से शुरू हो पाता है। सौभाग्य से, ऑफ़लाइन सिमुलेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग ऑपरेटर द्वारा किए जाने वाले किसी भी कोड परिवर्तन का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, प्रोग्रामिंग अपडेट लाइव होने से पहले बग्स को ठीक किया जा सकता है, और यह सब बिना काम रोके किया जा सकता है। ऑफ़लाइन सिमुलेशन चलाने का कोई वित्तीय नुकसान नहीं है और ऑपरेटर के लिए कोई खतरा नहीं है क्योंकि सिमुलेशन फ़ैक्टरी से दूर स्थित पीसी पर चलाए जा सकते हैं।

ऐसे कई अलग-अलग प्रकार के कार्यक्रम हैं जो ऑफ़लाइन सिमुलेशन क्षमताएं प्रदान करते हैं, लेकिन सिद्धांत एक ही है, विनिर्माण प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करने वाला एक आभासी वातावरण बनाना और एक परिष्कृत 3D मॉडल का उपयोग करके गतिविधियों को प्रोग्राम करना।

यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि कोई भी प्रोग्राम किसी भी दूसरे प्रोग्राम से पूरी तरह बेहतर नहीं होता, लेकिन एप्लिकेशन की जटिलता के आधार पर कोई एक प्रोग्राम बेहतर हो सकता है। इस प्रकार की प्रोग्रामिंग की खासियत यह है कि यह प्रोग्रामर को न केवल रोबोटिक गतिविधियों को प्रोग्राम करने की अनुमति देता है, बल्कि टक्कर और निकट-चूक का पता लगाने की कार्यक्षमता को लागू करने और उसके परिणामों को देखने, और चक्र समय रिकॉर्ड करने की भी अनुमति देता है।

चूंकि यह प्रोग्राम डिवाइस से स्वतंत्र रूप से बाह्य कंप्यूटर पर बनाया जाता है (मैन्युअल रूप से नहीं, जैसा कि टीच पेंडेंट लर्निंग के मामले में होता है), यह निर्माताओं को सामान्य परिचालन में बाधा डाले बिना प्रक्रिया को शीघ्रता से स्वचालित करने में सक्षम होने के कारण अल्पावधि उत्पादन से लाभ उठाने की अनुमति देता है।

जबकि पेंडेंट प्रोग्रामिंग सिखाना फैक्ट्री फ्लोर पर रोबोटिक समायोजन के लिए एक बहुत ही सूक्ष्म दृष्टिकोण प्रदान करता है, भौतिक उपकरण में कोड को अपडेट करने से पहले परीक्षण वातावरण में प्रोग्रामिंग अपडेट चलाने में सक्षम होने के लिए तर्कसंगत रूप से अधिक लाभ है।

प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग

यह विधि काफी हद तक टीच पेंडेंट प्रक्रिया के समान ही है। उदाहरण के लिए, टीच पेंडेंट की तरह, ऑपरेटर रोबोट को उच्च सटीकता के साथ, नई गतिविधियों की एक श्रृंखला "दिखा" सकता है और उस जानकारी को रोबोट के कंप्यूटर में संग्रहीत कर सकता है। हालाँकि, कुछ लाभ हैं जो दोनों के बीच कुछ अंतर पैदा करते हैं। उदाहरण के लिए, टीच पेंडेंट एक परिष्कृत हैंडहेल्ड डिवाइस है जिसमें कई अलग-अलग नियंत्रण और कार्यक्षमताएँ होती हैं। प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग के लिए आमतौर पर ऑपरेटर को रोबोटिक आर्म को जॉयस्टिक (कीपैड के बजाय) से चलाना पड़ता है। इससे प्रोग्रामिंग प्रक्रिया बहुत सरल और तेज़ हो जाती है - दो चीजें जो कम डाउनटाइम में तब्दील हो जाती हैं।

इस प्रकार की रोबोटिक प्रोग्रामिंग में ऑपरेटर को कुशल बनने में कम समय लगता है; क्योंकि कार्य को उसी तरह से प्रोग्राम किया जाता है जिस तरह से एक मानव ऑपरेटर इसे पूरा करता है।

रोबोटिक प्रोग्रामिंग का भविष्य

औद्योगिक रोबोटिक्स की दुनिया में इन सभी प्रोग्रामिंग विधियों का अपना स्थान है, लेकिन इनमें से कोई भी पूर्णतः परिपूर्ण नहीं है। अपने-अपने तरीके से, इनमें से प्रत्येक का विकास और कार्यान्वयन उत्पादन में बाधा डाल सकता है और निर्माता की लागत बढ़ा सकता है। रोबोट को कार्य करना सिखाने में समय लगेगा। कई मामलों में, ऑपरेटर या तकनीशियन का कौशल एक अनुप्रयोग से दूसरे अनुप्रयोग में बहुत भिन्न हो सकता है।

लेकिन कल्पना कीजिए, अगर एक औद्योगिक रोबोट को किसी कार्य को बार-बार बिना किसी त्रुटि के पूरा होते हुए देखने की ज़रूरत हो। औद्योगिक रोबोटिक्स प्रोग्रामिंग से जुड़ी लागत और समय में भारी कमी आएगी।

अगर यह बात सच होने से बहुत ज़्यादा अच्छी लग रही है, तो आपको रोबोटिक्स उद्योग पर करीब से नज़र डालनी चाहिए; इस तरह का रोबोट प्रशिक्षण औद्योगिक रोबोटिक डिज़ाइनरों के दिमाग में पहले से ही है। इस तकनीक के पीछे का सिद्धांत ठोस है; एक ऑपरेटर रोबोट को दिखाएँ कि किसी खास काम को कैसे करना है और रोबोट को उस जानकारी का विश्लेषण करने दें ताकि वह उस काम को दोहराने के लिए ज़रूरी गतिविधियों का सबसे कुशल क्रम निर्धारित कर सके। जैसे-जैसे रोबोट काम सीखता है, उसे काम करने के तरीके को बेहतर बनाने के नए तरीके खोजने का मौका मिलता है।

अधिक जटिल रोबोट प्रोग्रामिंग

जैसे-जैसे ज़्यादा से ज़्यादा फ़ैक्टरियाँ स्मार्ट फ़ैक्टरियों में तब्दील होती जाएँगी और ज़्यादा से ज़्यादा स्वायत्त उपकरण लगाए जाएँगे, रोबोटों को सौंपे जाने वाले काम और भी जटिल होते जाएँगे। हालाँकि, इन रोबोटों को प्रोग्राम करने के लिए हम जिन तरीकों का इस्तेमाल करते हैं, उन्हें भी विकसित होना पड़ेगा। हालाँकि समकालीन प्रोग्रामिंग गतिविधियाँ सराहनीय प्रदर्शन करती हैं, लेकिन इसमें कोई संदेह नहीं है कि रोबोट जिस तरह से सीखते हैं, उसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।