الروبوتات الصناعية موجودة في كل مكان حولنا؛ إنهم ينتجون السلع التي نستهلكها والمركبات التي نقودها. بالنسبة للكثيرين، غالبًا ما يُنظر إلى هذه التقنيات على أنها مبسطة بطبيعتها. ففي نهاية المطاف، في حين أنهم قادرون بشكل فريد على إنتاج المنتجات بسرعة وعلى مستوى عالٍ من الجودة، إلا أنهم يعملون ضمن نطاق محدود من الحركات. إذًا، ما هو المبلغ الذي يتم إنفاقه حقًا على برمجة الروبوت الصناعي؟

الحقيقة هي أنه على الرغم من أن الروبوتات الصناعية تختلف بالتأكيد في مستويات التعقيد، إلا أن أبسط تطبيق للروبوت الصناعي بعيد كل البعد عن وظيفة التوصيل والتشغيل. وبعبارة أخرى، فإن ذراع الروبوت التي تتطلب حركة محدودة داخل المحاور X وY وZ لأداء مهمتها يومًا بعد يوم تتطلب أكثر من مجرد بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. ومع ازدياد تقدم الروبوتات الصناعية وترقية المصانع التقليدية إلى مصانع ذكية، فإن حجم العمل والخبرة التي تذهب إلى تدريب هذه الشركات المصنعة الاصطناعية سيزداد بشكل متناسب. دعونا نلقي نظرة على بعض الطرق التي تتم بها برمجة الروبوت الحديث.

تعليم قلادة

يمكن أن يثير مصطلح "الروبوت" العديد من الصور المختلفة. في حين أن عامة الناس قد يشبهون الروبوت بشيء شاهدوه في فيلم أو على شاشة التلفزيون، يتكون الروبوت في معظم الصناعات من ذراع آلية تمت برمجتها لإكمال مهمة متفاوتة التعقيد بمستوى مقبول من الجودة.

في بعض الأحيان، يمكن تحديد الكفاءات أثناء الإنتاج ويجب إجراء تغييرات صغيرة على حركات الروبوت. سيكون وقف الإنتاج لإعادة برمجة المعدات مسعى مكلفًا وغير عملي؛ تشير الحكمة التقليدية إلى أن كل شكل من أشكال هذه الحركات يحتاج إلى برمجة دقيقة في جهاز كمبيوتر، سطرًا تلو الآخر؛ ولكن هذا لا يمكن أن يكون أبعد عن الحقيقة.

صندوق التدريس، أو يشار إليه بشكل أكثر شيوعًا باسم قلادة التدريس أو مسدس التدريس، هو جهاز محمول صناعي متين يسمح للمشغل بالتحكم في الروبوت في الوقت الفعلي وإدخال الأوامر المنطقية وتسجيل المعلومات في كمبيوتر الروبوت.

تميل الروبوتات الصناعية إلى العمل بسرعات تتحدى العين البشرية، لكن المشغل الذي يستخدم قلادة تعليمية يمكنه إبطاء المعدات حتى يتمكن من رسم حركات الروبوت لاستيعاب التغيير في الإجراء. قد تبدو هذه العملية سهلة لأي شخص سبق له استخدام وحدة تحكم في ألعاب الفيديو، ولكن هناك ما هو أكثر بكثير من مجرد معرفة كيفية إدخال المدخلات. على سبيل المثال، يحتاج المشغل إلى أن يكون قادرًا على تصور المسار الأكثر كفاءة الذي سيتخذه الروبوت بحيث تقتصر الحركات بشكل صارم على تلك الضرورية. يمكن أن يكون للحركات غير الضرورية أو الزيادات في الوقت، بغض النظر عن مدى صغرها، تأثير مضاعف على قدرات الإنتاج لخط الإنتاج. ومع مرور الوقت، يمكن أن يؤدي المسار غير الفعال الذي يتم رسمه في الروبوت إلى خسائر مالية كبيرة للشركة المصنعة.

وبطبيعة الحال، يجب أيضًا مراعاة سرعة كل حركة حتى يتمكن الروبوت من أداء حركات المفاصل قدر الإمكان. تعتبر هذه التحركات أكثر كفاءة من منظور الحركة، على افتراض أن المبرمج لديه الخبرة اللازمة للتنفيذ. في الواقع، قد يبدو هذا النوع من البرمجة بسيطًا لمن يطلع على هذه العملية، ولكن في الواقع، قد يستغرق الأمر سنوات لإتقانه. كانت المعلقات التعليمية موجودة منذ سنوات ولا تزال تمثل عنصرًا أساسيًا في عالم البرمجة الآلية.

المحاكاة دون اتصال

أحد أكبر المخاطر التي تواجه برمجة روبوت صناعي على أرضية المصنع هو التوقف الناتج عن ذلك. يحتاج المبرمج إلى التفاعل مع الآلة، وإجراء تغييرات على التعليمات البرمجية واختبار حركة المعدات في سياق الإنتاج قبل استئناف العمليات. لحسن الحظ، يمكن استخدام برنامج المحاكاة دون اتصال بالإنترنت لتقريب أي تغييرات في التعليمات البرمجية ينوي المشغل دمجها، ويمكن إصلاح الأخطاء قبل بدء تحديث البرمجة، وكل ذلك دون توقف العمليات. ليس هناك أي جانب سلبي مالي لتشغيل عمليات المحاكاة دون اتصال بالإنترنت ولا يوجد أي خطر على المشغل حيث يمكن تشغيل عمليات المحاكاة على جهاز كمبيوتر موجود بعيدًا عن أرضية المصنع.

هناك العديد من الأنواع المختلفة من البرامج التي توفر إمكانات المحاكاة دون الاتصال بالإنترنت، ولكن المبدأ هو نفسه، وهو إنشاء بيئة افتراضية تمثل عملية التصنيع وبرمجة الحركات باستخدام نموذج ثلاثي الأبعاد متطور.

تجدر الإشارة إلى أنه لا يوجد برنامج أفضل من أي برنامج آخر بشكل مباشر، ولكن قد يكون هناك تفضيل لأحد البرامج اعتمادًا على مدى تعقيد التطبيق. الشيء الجذاب في هذا النوع من البرمجة هو أنه يسمح للمبرمج ليس فقط ببرمجة الحركات الروبوتية، بل يسمح للمبرمج أيضًا بتنفيذ وعرض نتائج وظيفة اكتشاف الاصطدام والكشف عن الحوادث الوشيكة، وتسجيل أوقات الدورات.

نظرًا لأن البرنامج يتم إنشاؤه بشكل مستقل عن الجهاز على كمبيوتر خارجي (وليس يدويًا، كما هو الحال في تعليم التعلم المعلق)، فإنه يسمح للمصنعين بالاستفادة من الإنتاج على المدى القصير من خلال القدرة على أتمتة العملية بسرعة دون إعاقة العمليات العادية.

في حين أن تدريس البرمجة المعلقة يقدم نهجًا دقيقًا للغاية للتعديلات الآلية على أرضية المصنع، إلا أنه يمكن القول إن هناك جانبًا إيجابيًا أكبر للقدرة على تشغيل تحديثات البرمجة في بيئة اختبار قبل تحديث التعليمات البرمجية في المعدات المادية.

البرمجة عن طريق العرض التوضيحي

تشبه هذه الطريقة إلى حد كبير عملية التدريس المعلقة. على سبيل المثال، كما هو الحال مع قلادة التدريس، يتمتع المشغل بالقدرة على "إظهار" الروبوت، بدرجة عالية من الدقة، سلسلة من الحركات الجديدة وتخزين تلك المعلومات في كمبيوتر الروبوت. ومع ذلك، هناك بعض الفوائد التي تخلق بعض نقاط التمييز بين الاثنين. على سبيل المثال، قلادة التدريس عبارة عن جهاز محمول متطور يحتوي على الكثير من عناصر التحكم والوظائف المختلفة. تتطلب البرمجة عن طريق العرض التوضيحي عمومًا أن يقوم المشغل بالتنقل في الذراع الآلية باستخدام عصا التحكم (بدلاً من لوحة المفاتيح). وهذا يجعل عملية البرمجة أبسط وأسرع بكثير - وهما شيئان يؤديان إلى تقليل وقت التوقف عن العمل.

يستغرق هذا النوع من البرمجة الروبوتية أيضًا وقتًا أقل حتى يصبح المشغل ماهرًا؛ نظرًا لأن المهمة نفسها تمت برمجتها بنفس الطريقة التي يكملها بها المشغل البشري.

مستقبل البرمجة الروبوتية

كل طرق البرمجة هذه لها مكانها في عالم الروبوتات الصناعية، ولكن لا يوجد منها ما هو مثالي. بطريقتهم الخاصة، يمكن أن يؤدي تطوير ونشر كل منها إلى إعاقة الإنتاج وزيادة التكاليف على الشركة المصنعة. ستكون هناك حاجة إلى الوقت لتعليم الروبوت كيفية أداء المهمة. في كثير من الحالات، يمكن أن تختلف مهارة المشغل أو الفني هذه الأوقات بشكل كبير من تطبيق إلى آخر.

تخيل مع ذلك، إذا كان الروبوت الصناعي يحتاج فقط إلى "رؤية" مهمة مكتملة من أجل تنفيذها بشكل لا تشوبه شائبة مرارًا وتكرارًا. ستنخفض التكلفة والوقت المرتبطان ببرمجة الروبوتات الصناعية بشكل كبير.

إذا بدا الأمر جيدًا لدرجة يصعب تصديقها، فقد ترغب في إلقاء نظرة فاحصة على صناعة الروبوتات؛ هذا النوع من تدريب الروبوتات موجود بالفعل في أذهان مصممي الروبوتات الصناعية. النظرية وراء هذه التكنولوجيا سليمة. اطلب من المشغل أن يوضح للروبوت كيفية أداء مهمة معينة والسماح للروبوت بتحليل تلك المعلومات لتحديد التسلسل الأكثر كفاءة للحركات التي يجب إكمالها من أجل تكرار المهمة. عندما يتعلم الروبوت المهمة، تتاح له الفرصة لاكتشاف طرق جديدة لتحسين الطريقة التي يتم بها تنفيذ المهمة.

برمجة الروبوتات الأكثر تعقيدًا

مع تحول المزيد والمزيد من المصانع إلى المصانع الذكية وتركيب المزيد من المعدات المستقلة، ستصبح المهام المخصصة للروبوتات أكثر تعقيدًا. ومع ذلك، فإن الأساليب التي نستخدمها حاليًا لبرمجة هذه الروبوتات سوف تضطر إلى التطور. ورغم أن أداء أنشطة البرمجة المعاصرة كان مثيرا للإعجاب، فليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي سوف يلعب دورا مهما في الطريقة التي تتعلم بها الروبوتات.