औद्योगिक रोबोट हमारे चारों ओर मौजूद हैं; वे हमारे द्वारा उपभोग की जाने वाली वस्तुओं और हमारे द्वारा चलाई जाने वाली गाड़ियों का उत्पादन करते हैं। कई लोगों के लिए, ये तकनीकें अक्सर सरल प्रतीत होती हैं। आखिरकार, हालांकि वे उत्पादों को तेजी से और उच्च गुणवत्ता के साथ बनाने में अद्वितीय रूप से सक्षम हैं, वे सीमित गति सीमा के भीतर ही काम करते हैं। तो वास्तव में एक औद्योगिक रोबोट को प्रोग्राम करने में कितनी मेहनत लगती है?

सच तो यह है कि औद्योगिक रोबोटिक्स की जटिलता के स्तर में बेशक विविधता होती है, लेकिन एक औद्योगिक रोबोट का सबसे सरल अनुप्रयोग भी प्लग एंड प्ले कार्यक्षमता से बहुत दूर है। दूसरे शब्दों में कहें तो, एक रोबोटिक भुजा जिसे अपने कार्य को प्रतिदिन करने के लिए X, Y और Z अक्षों के भीतर सीमित गति की आवश्यकता होती है, उसे केवल कुछ पंक्तियों के कोड से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे औद्योगिक रोबोटिक्स अधिक से अधिक उन्नत होते जा रहे हैं और पारंपरिक कारखाने स्मार्ट कारखानों में परिवर्तित हो रहे हैं, इन कृत्रिम निर्माताओं को प्रशिक्षित करने में लगने वाले कार्य और विशेषज्ञता की मात्रा भी उसी अनुपात में बढ़ेगी। आइए आधुनिक रोबोट को प्रोग्राम करने के कुछ तरीकों पर एक नज़र डालते हैं।

रोबोट नियंत्रक यंत्र

"रोबोट" शब्द कई अलग-अलग छवियां प्रस्तुत करता है। आम जनता रोबोट को फिल्मों या टेलीविजन पर देखे गए किसी दृश्य से जोड़कर देखती है, लेकिन अधिकांश उद्योगों में रोबोट एक रोबोटिक भुजा होती है जिसे अलग-अलग जटिलता वाले कार्यों को स्वीकार्य गुणवत्ता स्तर पर पूरा करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।

कभी-कभी, उत्पादन के दौरान दक्षता में सुधार की पहचान की जा सकती है और रोबोट की गतिविधियों में छोटे-मोटे बदलाव करने की आवश्यकता होती है। उपकरण को पुनः प्रोग्राम करने के लिए उत्पादन रोकना एक महंगा और अव्यावहारिक प्रयास होगा; आम धारणा यह है कि इन गतिविधियों के प्रत्येक बदलाव को कंप्यूटर में पंक्ति दर पंक्ति सावधानीपूर्वक प्रोग्राम किया जाना चाहिए; लेकिन यह सच्चाई से कोसों दूर है।

टीच बॉक्स, जिसे आमतौर पर टीच पेंडेंट या टीच गन के रूप में जाना जाता है, एक मजबूत औद्योगिक स्तर का हाथ से पकड़ने वाला उपकरण है जो ऑपरेटर को रोबोट को वास्तविक समय में नियंत्रित करने और लॉजिक कमांड इनपुट करने और जानकारी को रोबोट के कंप्यूटर में रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है।

औद्योगिक रोबोट इतनी तेज़ गति से काम करते हैं कि मानव आँख के लिए उन्हें देखना मुश्किल होता है, लेकिन एक ऑपरेटर टीचिंग पेंडेंट का उपयोग करके उपकरण की गति को धीमा कर सकता है ताकि वह प्रक्रिया में बदलाव के अनुसार रोबोट की गतिविधियों को निर्देशित कर सके। यह प्रक्रिया किसी भी ऐसे व्यक्ति को आसान लग सकती है जिसने कभी वीडियो गेम कंट्रोलर का उपयोग किया हो, लेकिन इसमें केवल इनपुट देना जानने से कहीं अधिक जटिलताएँ हैं। उदाहरण के लिए, ऑपरेटर को रोबोट द्वारा अपनाए जाने वाले सबसे कुशल मार्ग की कल्पना करने में सक्षम होना चाहिए ताकि गतिविधियाँ केवल आवश्यक गतिविधियों तक ही सीमित रहें। अनावश्यक गतिविधियाँ या समय में वृद्धि, चाहे वह कितनी भी छोटी क्यों न हो, उत्पादन लाइन की उत्पादन क्षमता पर व्यापक प्रभाव डाल सकती है। समय के साथ, रोबोट में निर्देशित एक अकुशल मार्ग निर्माता को भारी वित्तीय नुकसान का कारण बन सकता है।

बेशक, प्रत्येक गति की रफ्तार पर भी ध्यान देना आवश्यक है ताकि रोबोट जितनी बार संभव हो उतनी बार संयुक्त गति कर सके। ये गतियाँ गति की दृष्टि से अधिक कुशल होती हैं, बशर्ते प्रोग्रामर के पास इसे 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 कई वर्षों से उपयोग में हैं और रोबोटिक प्रोग्रामिंग की दुनिया में एक महत्वपूर्ण उपकरण बने हुए हैं।

ऑफ़लाइन सिमुलेशन

कारखाने में औद्योगिक रोबोट को प्रोग्राम करने का एक 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 उपकरण की गति का परीक्षण करना होता है, तभी परिचालन फिर से शुरू हो सकता है। सौभाग्य से, ऑफ़लाइन सिमुलेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके ऑपरेटर द्वारा किए जाने वाले किसी भी कोड परिवर्तन का अनुमान लगाया जा सकता है, प्रोग्रामिंग अपडेट लाइव होने से पहले बग्स को ठीक किया जा सकता है, और यह सब परिचालन को रोके बिना किया जा सकता है। ऑफ़लाइन सिमुलेशन चलाने में कोई वित्तीय नुकसान नहीं है और ऑपरेटर के लिए कोई खतरा नहीं है क्योंकि सिमुलेशन कारखाने से दूर स्थित पीसी पर चलाए जा सकते हैं।

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

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कोई भी प्रोग्राम दूसरे से पूर्णतः बेहतर नहीं है, लेकिन अनुप्रयोग 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 देती है, बल्कि टकराव और बाल-बाल बचने की स्थिति का पता लगाने की कार्यक्षमता को लागू करने और उसके परिणामों को देखने तथा चक्र समय को रिकॉर्ड करने की भी अनुमति देती है।

चूंकि यह प्रोग्राम डिवाइस से स्वतंत्र रूप से एक बाहरी कंप्यूटर पर बनाया जाता है (और मैन्युअल रूप से नहीं, जैसा कि टीच पेंडेंट लर्निंग के मामले में होता है), यह निर्माताओं को सामान्य संचालन में बाधा डाले बिना किसी प्रक्रिया को जल्दी से स्वचालित करने में सक्षम होकर अल्पावधि उत्पादन का लाभ उठाने की अनुमति देता है।

हालांकि पेंडेंट प्रोग्रामिंग सिखाने से कारखाने में रोबोटिक समायोजन के लिए एक बहुत ही सूक्ष्म दृष्टिकोण मिलता है, लेकिन भौतिक उपकरण में कोड को अपडेट करने से पहले परीक्षण वातावरण में प्रोग्रामिंग अपडेट चलाने में कहीं अधिक लाभ है।

प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग

यह विधि काफी हद तक टीच पेंडेंट प्रक्रिया के समान है। उदाहरण के लिए, टीच पेंडेंट की तरह ही, ऑपरेटर रोबोट को उच्च सटीकता के साथ कई नई गतिविधियाँ "दिखा" सकता है और उस जानकारी को रोबोट के कंप्यूटर में संग्रहीत कर सकता है। हालांकि, कुछ ऐसे फायदे हैं जो इन दोनों विधियों में कुछ अंतर पैदा करते हैं। उदाहरण के लिए, टीच पेंडेंट एक परिष्कृत हस्तचालित उपकरण है जिसमें कई अलग-अलग नियंत्रण और कार्यक्षमताएँ होती हैं। प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग में आमतौर पर ऑपरेटर को जॉयस्टिक (कीपैड के बजाय) का उपयोग करके रोबोटिक आर्म को नियंत्रित करना होता है। इससे प्रोग्रामिंग प्रक्रिया बहुत सरल और तेज़ हो जाती है - ये दो बातें रोबोट के काम में रुकावट को कम करती 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 जैसे कोई मानव ऑपरेटर इसे पूरा करता है।

रोबोटिक प्रोग्रामिंग का भविष्य

औद्योगिक रोबोटिक्स की दुनिया में इन सभी प्रोग्रामिंग विधियों का अपना महत्व है, लेकिन इनमें से कोई भी विधि परिपूर्ण नहीं है। इनमें से प्रत्येक विधि के विकास और उपयोग से उत्पादन में बाधा आ सकती है और निर्माता की लागत बढ़ सकती है। रोबोट को कार्य करने का तरीका सिखाने में समय लगेगा। कई मामलों में, ऑपरेटर या तकनीशियन के कौशल के आधार पर यह समय एक अनुप्रयोग से दूसरे अनुप्रयोग में काफी भिन्न हो सकता है।

ज़रा सोचिए, अगर किसी औद्योगिक रोबोट को किसी कार्य को बार-बार त्रुटिरहित ढंग से पूरा करने के लिए केवल उसे "देखने" की आवश्यकता हो। औद्योगिक रोबोटिक्स की प्रोग्रामिंग से जुड़ी लागत और समय में भारी कमी आएगी।

अगर यह बात आपको अविश्वसनीय लग रही है, तो आपको रोबोटिक्स उद्योग पर एक नज़र डालनी चाहिए; इस तरह की रोबोट ट्रेनिंग औद्योगिक रोबोट डिज़ाइनरों के दिमाग में पहले से ही है। इस तकनीक के पीछे का सिद्धांत ठोस है; एक ऑपरेटर रोबोट को कोई विशेष कार्य करने का तरीका दिखाता है और रोबोट उस जानकारी का विश्लेषण करके यह निर्धारित करता है कि कार्य को दोहराने के लिए सबसे कुशल क्रम कौन सा है। जैसे-जैसे रोबोट कार्य सीखता है, उसे कार्य करने के तरीके को बेहतर बनाने के नए तरीके खोजने का अवसर मिलता है।

अधिक जटिल रोबोटों की प्रोग्रामिंग

जैसे-जैसे अधिक से अधिक कारखाने स्मार्ट कारखानों में परिवर्तित हो रहे हैं और अधिक स्वायत्त उपकरण स्थापित किए जा रहे हैं, रोबोटों को सौंपे जाने वाले कार्य अधिक जटिल होते जाएंगे। ऐसे में, इन रोबोटों को प्रोग्राम करने के लिए हम वर्तमान में जिन तरीकों का उपयोग करते हैं, उन्हें विकसित होना ही पड़ेगा। यद्यपि समकालीन प्रोग्रामिंग गतिविधियाँ सराहनीय प्रदर्शन करती हैं, इसमें कोई संदेह नहीं है कि रोबोटों के सीखने के तरीके में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।