רובוטים תעשייתיים נמצאים סביבנו בכל מקום; הם מייצרים את הסחורות שאנו צורכים ואת כלי הרכב שאנו נוהגים בהם. עבור רבים, טכנולוגיות אלו נתפסות לעתים קרובות כפשטניות באופיין. אחרי הכל, בעוד שיש להם יכולת ייחודית לייצר מוצרים במהירות וברמת איכות גבוהה, הם פועלים בטווח תנועות מוגבל. אז כמה באמת מושקע בתכנות רובוט תעשייתי?

האמת היא, שבעוד שרובוטיקה תעשייתית בהחלט משתנה ברמות מורכבות, אפילו היישום הפשוט ביותר של רובוט תעשייתי רחוק מאוד מפונקציונליות של "חבר והפעל". במילים אחרות, זרוע רובוטית הדורשת תנועה מוגבלת בתוך צירי X, Y ו-Z כדי לבצע את משימתה יום אחר יום דורשת יותר מכמה שורות קוד בלבד. ככל שרובוטיקה תעשייתית הופכת מתקדמת יותר ויותר ומפעלים מסורתיים משודרגים למפעלים חכמים, כמות העבודה והמומחיות המושקעת בהכשרת יצרנים מלאכותיים אלה תגדל בהתאם. בואו נסתכל על כמה מהדרכים בהן הרובוט המודרני מתוכנת.

תליון ללמד

המונח "רובוט" יכול לעורר דימויים רבים ושונים. בעוד שהציבור הרחב עשוי להשוות רובוט למשהו שראה בסרט או בטלוויזיה, ברוב התעשיות רובוט מורכב מזרוע רובוטית המתוכנתת להשלים משימה במורכבות משתנה ברמת איכות מקובלת.

לעיתים, ניתן לזהות יעילות במהלך הייצור ויש צורך לבצע שינויים קטנים בתנועות הרובוט. עצירת הייצור לצורך תכנות מחדש של הציוד תהיה מאמץ יקר ולא מעשי; החוכמה המקובלת מציעה שכל וריאציה של תנועות אלו צריכה להיות מתוכנתת בקפידה למחשב, שורה אחר שורה; אך זה לא יכול להיות רחוק יותר מהאמת.

תיבת לימוד, או מכונה יותר תליון לימוד או אקדח לימוד, היא מכשיר נייד תעשייתי ועמיד המאפשר למפעיל לשלוט ברובוט בזמן אמת, להזין פקודות לוגיות ולרשום את המידע במחשב הרובוט.

רובוטים תעשייתיים נוטים לפעול במהירויות שמאתגרות את העין האנושית, אך מפעיל המשתמש בלוח לימוד יכול להאט את הציוד כדי שיוכל לתכנן את תנועות הרובוט כדי להתאים את השינוי בהליך. תהליך זה אולי נשמע קל לכל מי שאי פעם השתמש בבקר משחקי וידאו, אך יש בו הרבה יותר מאשר פשוט לדעת כיצד להזין קלט. המפעיל, לדוגמה, צריך להיות מסוגל לדמיין את הנתיב היעיל ביותר שהרובוט ייקח, כך שהתנועות יוגבלו אך ורק לאלו הנחוצות. תנועות מיותרות או עלייה בזמן, לא משנה כמה קטנות הן נראות, יכולות להשפיע רבות על יכולות התפוקה של קו ייצור. במבט אקסטרפולציה לאורך זמן, נתיב לא יעיל שתוכנן לתוך רובוט עלול לגרום להפסדים כספיים משמעותיים ליצרן.

כמובן, יש לקחת בחשבון גם את מהירות כל תנועה כדי שהרובוט יוכל לבצע תנועות מפרקים בתדירות הגבוהה ביותר האפשרית. תנועות אלו יעילות יותר מנקודת מבט תנועה, בהנחה שלמתכנת יש את הניסיון ליישם. אכן, סוג זה של תכנות עשוי להיראות פשוט למי שמתבונן בתהליך, אך למעשה, זה יכול לקחת שנים לשלוט בו. תליוני Teach קיימים כבר שנים וממשיכים להיות מרכיב עיקרי בעולם התכנות הרובוטי.

סימולציות לא מקוונות

אחד הסיכונים הגדולים ביותר בתכנות רובוט תעשייתי בקומת הייצור הוא זמן ההשבתה הנובע מכך. מתכנת צריך להתממשק עם המכונה, לבצע שינויים בקוד ולבדוק את תנועת הציוד במסגרת הייצור לפני שניתן לחדש את הפעילות. למרבה המזל, ניתן להשתמש בתוכנת סימולציה לא מקוונת כדי לקרב כל שינוי קוד שהמפעיל מתכוון לשלב, ניתן לתקן באגים לפני שעדכון התכנות עולה לאוויר, והכל מבלי לעצור את הפעילות. אין חסרון כלכלי בהפעלת סימולציות לא מקוונות ואין סכנה למפעיל מכיוון שניתן להריץ סימולציות על מחשב הממוקם הרחק מקומת הייצור.

ישנם סוגים רבים ושונים של תוכנות המציעות יכולות סימולציה לא מקוונת, אך העיקרון זהה, יצירת סביבה וירטואלית המייצגת את תהליך הייצור ותכנות התנועות באמצעות מודל תלת-ממדי מתוחכם.

יש לציין שאף תוכנה אינה טובה באופן מובהק מכל אחת מהאחרות, אך אחת עשויה להיות עדיפה בהתאם למורכבות היישום. הדבר המושך בסוג זה של תכנות הוא שהוא מאפשר למתכנת לא רק לתכנת תנועות רובוטיות, אלא גם מאפשר לו ליישם ולצפות בתוצאות של פונקציונליות זיהוי התנגשויות וכמעט תאונות, ולתעד זמני מחזור.

מכיוון שהתוכנית נוצרת באופן עצמאי מהמכשיר במחשב חיצוני (ולא באופן ידני, כפי שקורה בלמידה באמצעות תליון בית), היא מאפשרת ליצרנים לנצל ייצור קצר טווח על ידי היכולת להפוך תהליך לאוטומטי במהירות מבלי להפריע לפעילות הרגילה.

בעוד שלימוד תכנות תליון מציע גישה מעודנת מאוד להתאמות רובוטיות ברצפת הייצור, ניתן לטעון שיש יתרון גדול יותר ביכולת להריץ עדכוני תכנות בסביבת בדיקה לפני עדכון הקוד בציוד הפיזי.

תכנות באמצעות הדגמה

שיטה זו דומה במידה רבה לתהליך תליון הלימוד. לדוגמה, כמו בתליון הלימוד, למפעיל יש את היכולת "להראות" לרובוט, ברמת דיוק גבוהה, סדרה של תנועות חדשות ולאחסן מידע זה במחשב הרובוט. עם זאת, ישנם כמה יתרונות היוצרים נקודות הבדל בין השניים. לדוגמה, תליון הלימוד הוא מכשיר נייד מתוחכם המכיל הרבה בקרות ופונקציונליות שונות. תכנות באמצעות הדגמה דורש בדרך כלל מהמפעיל לנווט את הזרוע הרובוטית באמצעות ג'ויסטיק (ולא לוח מקשים). זה הופך את תהליך התכנות לפשוט ומהיר הרבה יותר - שני דברים שמתורגמים לפחות זמן השבתה.

סוג זה של תכנות רובוטי גם לוקח פחות זמן למפעיל להגיע למיומנות; מכיוון שהמשימה עצמה מתוכנתת במידה רבה באותו אופן שבו מפעיל אנושי היה מבצע אותה.

עתיד התכנות הרובוטי

לכל שיטות התכנות הללו יש את מקומן בעולם הרובוטיקה התעשייתית, אך אף אחת מהן אינה מושלמת. בדרכה, הפיתוח והפריסה של כל אחת מהן עלולים לעכב את הייצור ולהגדיל את העלויות ליצרן. יידרש זמן כדי ללמד את הרובוט כיצד לבצע את המשימה. במקרים רבים, מיומנות המפעיל או הטכנאי יכולה להשתנות באופן דרמטי בזמנים אלה מיישום אחד למשנהו.

עם זאת, דמיינו לעצמכם, אם רובוט תעשייתי היה צריך רק "לראות" משימה מושלמת כדי לבצע אותה ללא רבב שוב ושוב. העלות והזמן הכרוכים בתכנות רובוטיקה תעשייתית היו פוחתים באופן דרמטי.

אם זה נראה טוב מכדי להיות אמיתי, אולי תרצו לבחון מקרוב את תעשיית הרובוטיקה; סוג זה של אימון רובוטים כבר נמצא במוחם של מתכנני רובוטיקה תעשייתית. התיאוריה מאחורי הטכנולוגיה היא מבוססת; בקשו ממפעיל להראות לרובוט כיצד לבצע משימה מסוימת ולאפשר לרובוט לנתח את המידע הזה כדי לקבוע את רצף התנועות היעיל ביותר שיש להשלים על מנת לשכפל את המשימה. ככל שהרובוט לומד את המשימה, יש לו הזדמנות לגלות דרכים חדשות לשיפור אופן ביצוע המשימה.

תכנות רובוטים מורכבים יותר

ככל שיותר ויותר מפעלים עוברים למפעלים חכמים ויותר ציוד אוטונומי יותקן, המשימות המוקצות לרובוטים יהפכו למורכבות יותר. עם זאת, השיטות בהן אנו משתמשים כיום לתכנות רובוטים אלה ייאלצו להתפתח. בעוד שפעילויות תכנות עכשוויות מציגות ביצועים מעוררי הערכה, אין ספק שבינה מלאכותית תמלא תפקיד חשוב באופן שבו רובוטים לומדים.