औद्योगिक रोबोट हमारे चारों ओर हैं; वे उन सामानों का उत्पादन करते हैं जिनका हम उपभोग करते हैं और हमारे द्वारा चलाए जाने वाले वाहन। कई लोगों के लिए, इन तकनीकों को अक्सर प्रकृति में सरल के रूप में देखा जाता है। आखिरकार, जबकि वे विशिष्ट रूप से उत्पादों का उत्पादन करने में सक्षम होते हैं और उच्च स्तर के उच्च स्तर पर, वे सीमित सीमा के भीतर काम करते हैं। तो बस एक औद्योगिक रोबोट की प्रोग्रामिंग में वास्तव में कितना जाता है?
सच्चाई यह है कि, जबकि औद्योगिक रोबोटिक्स निश्चित रूप से जटिलता के अपने स्तर में भिन्न होते हैं, यहां तक कि एक औद्योगिक रोबोट का सबसे सरल अनुप्रयोग प्लग और खेलने की कार्यक्षमता से बहुत दूर है। इसे दूसरे तरीके से रखने के लिए, एक रोबोट आर्म जिसमें एक्स, वाई, और जेड एक्सिस के भीतर सीमित आंदोलन की आवश्यकता होती है, अपने कार्य को दिन और दिन बाहर करने के लिए कोड की कुछ पंक्तियों से अधिक की आवश्यकता होती है। जैसे -जैसे औद्योगिक रोबोटिक्स अधिक से अधिक उन्नत हो जाते हैं और पारंपरिक कारखानों को स्मार्ट कारखानों में अपग्रेड किया जाता है, इन कृत्रिम निर्माताओं को प्रशिक्षित करने में काम करने वाले काम और विशेषज्ञता की मात्रा बढ़ जाएगी। आइए उन कुछ तरीकों पर एक नज़र डालें जिनमें आधुनिक रोबोट प्रोग्राम किया गया है।
रोबोट नियंत्रक यंत्र
"रोबोट" शब्द कई अलग -अलग छवियों को उकसा सकता है। जबकि आम जनता एक रोबोट की तुलना कर सकती है, जो उन्होंने किसी फिल्म या टेलीविजन पर देखी है, ज्यादातर उद्योगों में एक रोबोट में एक रोबोट आर्म होता है, जिसे गुणवत्ता के स्वीकार्य स्तर पर अलग -अलग जटिलता के कार्य को पूरा करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है।
कभी -कभी, उत्पादन के दौरान क्षमताओं की पहचान की जा सकती है और रोबोट के आंदोलनों के लिए छोटे बदलाव किए जाने की आवश्यकता होती है। उत्पादन को रोकना उपकरणों को फिर से करना एक महंगा और अव्यवहारिक प्रयास होगा; पारंपरिक ज्ञान से पता चलता है कि इन आंदोलनों के प्रत्येक भिन्नता को एक कंप्यूटर में सावधानीपूर्वक प्रोग्राम किए जाने की आवश्यकता है, लाइन द्वारा लाइन; लेकिन यह सच्चाई से आगे नहीं हो सकता है।
एक टीच बॉक्स, या अधिक आमतौर पर एक टीच पेंडेंट या टीच गन के रूप में संदर्भित किया जाता है, एक बीहड़ औद्योगिक हैंडहेल्ड डिवाइस है जो ऑपरेटर को वास्तविक समय और इनपुट लॉजिक कमांड में रोबोट को नियंत्रित करने और रोबोट के कंप्यूटर में जानकारी रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है।
औद्योगिक रोबोट उन गति से काम करते हैं जो मानव आंख को चुनौती देते हैं, लेकिन एक शिक्षण पेंडेंट का उपयोग करने वाला एक ऑपरेटर उपकरण को धीमा कर सकता है ताकि वे प्रक्रिया में परिवर्तन को समायोजित करने के लिए रोबोट के आंदोलनों की साजिश कर सकें। यह प्रक्रिया किसी को भी आसान लग सकती है जिसने कभी वीडियो गेम कंट्रोलर का उपयोग किया हो, लेकिन इनपुट में प्रवेश करने के तरीके को जानने की तुलना में इसके लिए बहुत कुछ है। उदाहरण के लिए, ऑपरेटर को सबसे कुशल पथ की कल्पना करने में सक्षम होना चाहिए जो रोबोट ले जाएगा ताकि आंदोलनों को सख्ती से सीमित हो, जो आवश्यक हैं। अनावश्यक आंदोलनों या समय में वृद्धि, कोई फर्क नहीं पड़ता कि कितना छोटा है, उत्पादन लाइन की आउटपुट क्षमताओं पर एक लहर प्रभाव हो सकता है। समय के साथ, एक रोबोट में प्लॉट किए गए एक अक्षम पथ के परिणामस्वरूप निर्माता को महत्वपूर्ण वित्तीय नुकसान हो सकता है।
बेशक, प्रत्येक गति की गति पर भी विचार करने की आवश्यकता है ताकि रोबोट जितनी बार संभव हो संयुक्त चाल का प्रदर्शन कर सके। ये चालें एक आंदोलन के नजरिए से अधिक कुशल हैं, यह मानते हुए कि एक प्रोग्रामर को लागू करने का अनुभव है। वास्तव में, इस प्रकार की प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को देखने के लिए एक के लिए सरल दिखाई दे सकती है, लेकिन वास्तव में, इसे मास्टर करने में वर्षों लग सकते हैं। सिखाएं पेंडेंट वर्षों से हैं और रोबोटिक प्रोग्रामिंग की दुनिया में एक प्रधान बने हुए हैं।
ऑफ़लाइन सिमुलेशन
कारखाने के फर्श पर एक औद्योगिक रोबोट को प्रोग्रामिंग करने के लिए सबसे बड़ा जोखिम परिणामी डाउनटाइम है। एक प्रोग्रामर को मशीन के साथ इंटरफेस करने की आवश्यकता होती है, कोड में परिवर्तन करने और संचालन के फिर से शुरू होने से पहले उत्पादन के संदर्भ में उपकरणों के आंदोलन का परीक्षण करने की आवश्यकता होती है। सौभाग्य से, ऑफ़लाइन सिमुलेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग किसी भी कोड परिवर्तनों को अनुमानित करने के लिए किया जा सकता है जिसे ऑपरेटर को शामिल करने का इरादा है, प्रोग्रामिंग अपडेट लाइव होने से पहले बग्स को तय किया जा सकता है, और सभी संचालन को रोक किए बिना। ऑफ़लाइन सिमुलेशन चलाने के लिए कोई वित्तीय नकारात्मक पहलू नहीं है और ऑपरेटर के लिए कोई खतरा नहीं है क्योंकि सिमुलेशन कारखाने के फर्श से दूर स्थित पीसी पर चलाया जा सकता है।
कई अलग -अलग प्रकार के कार्यक्रम हैं जो ऑफ़लाइन सिमुलेशन क्षमताओं की पेशकश करते हैं, लेकिन सिद्धांत समान है, निर्माण प्रक्रिया के एक आभासी पर्यावरण प्रतिनिधि बनाता है और एक परिष्कृत 3 डी मॉडल का उपयोग करके आंदोलनों को प्रोग्रामिंग करता है।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कोई भी कार्यक्रम किसी भी अन्य की तुलना में बेहतर नहीं है, लेकिन आवेदन की जटिलता के आधार पर कोई बेहतर हो सकता है। इस प्रकार की प्रोग्रामिंग के बारे में आकर्षक बात यह है कि यह प्रोग्रामर को न केवल रोबोटिक आंदोलनों को प्रोग्राम करने की अनुमति देता है, यह प्रोग्रामर को टकराव और निकट-मिस डिटेक्शन कार्यक्षमता के परिणामों को लागू करने और देखने की भी अनुमति देता है।
चूंकि प्रोग्राम को एक बाहरी कंप्यूटर पर डिवाइस के स्वतंत्र रूप से बनाया जाता है (और मैन्युअल रूप से नहीं, जैसा कि शिक्षण पेंडेंट लर्निंग के लिए मामला है), यह निर्माताओं को सामान्य संचालन को बाधित किए बिना एक प्रक्रिया को जल्दी से स्वचालित करने में सक्षम होने से कम रन उत्पादन को भुनाने की अनुमति देता है।
पेंडेंट प्रोग्रामिंग को पढ़ाने के दौरान फैक्ट्री फ्लोर पर रोबोटिक समायोजन के लिए एक बहुत ही बारीक दृष्टिकोण प्रदान करता है, भौतिक उपकरणों में कोड को अपडेट करने से पहले परीक्षण वातावरण में प्रोग्रामिंग अपडेट चलाने में सक्षम होने के लिए यकीनन अधिक उल्टा है।
प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग
यह विधि शिक्षण लटकन प्रक्रिया के समान है और बड़ी है। उदाहरण के लिए, टीच पेंडेंट के साथ, ऑपरेटर के पास रोबोट को "दिखाने" करने की क्षमता है, जिसमें उच्च स्तर की सटीकता के साथ, नए आंदोलनों की एक श्रृंखला और रोबोट के कंप्यूटर में उस जानकारी को संग्रहीत करते हैं। हालांकि कुछ लाभ हैं जो दोनों के बीच भेदभाव के कुछ बिंदु बनाते हैं। उदाहरण के लिए, टीच पेंडेंट एक परिष्कृत हैंडहेल्ड डिवाइस है जिसमें बहुत सारे अलग -अलग नियंत्रण और कार्यक्षमता होती है। प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग में आम तौर पर ऑपरेटर को एक जॉयस्टिक (केपैड के बजाय) के साथ रोबोटिक आर्म को नेविगेट करने की आवश्यकता होती है। यह प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को बहुत सरल और तेज बनाता है - दो चीजें जो कम डाउनटाइम में अनुवाद करती हैं।
इस प्रकार की रोबोट प्रोग्रामिंग भी एक ऑपरेटर को कुशल बनने में कम समय लेती है; चूंकि इस कार्य को उसी तरह से प्रोग्राम किया जाता है, उसी तरह एक मानव ऑपरेटर इसे पूरा करेगा।
रोबोट प्रोग्रामिंग का भविष्य
इन सभी प्रोग्रामिंग विधियों में औद्योगिक रोबोटिक्स की दुनिया में अपना स्थान है, लेकिन उनमें से कोई भी सही नहीं है। अपने तरीके से, प्रत्येक का विकास और तैनाती उत्पादन को बाधित कर सकता है और निर्माता को लागत बढ़ा सकता है। समय की आवश्यकता होगी रोबोट को सिखाने के लिए कि कैसे कार्य किया जाए। कई मामलों में, ऑपरेटर या तकनीशियन का कौशल इन समयों को बेतहाशा एक एप्लिकेशन से अगले तक अलग -अलग कर सकता है।
हालांकि, कल्पना कीजिए, अगर किसी औद्योगिक रोबोट को केवल बार -बार इसे निष्पादित करने के लिए किसी कार्य को पूरा करने के लिए "देखने" की आवश्यकता होती है। प्रोग्रामिंग औद्योगिक रोबोटिक्स से जुड़ी लागत और समय काफी कम हो जाएगी।
यदि यह सच होने के लिए बहुत अच्छा लगता है, तो आप रोबोटिक्स उद्योग पर करीब से नज़र रखना चाह सकते हैं; इस प्रकार का रोबोट प्रशिक्षण पहले से ही औद्योगिक रोबोट डिजाइनरों के दिमाग में है। प्रौद्योगिकी के पीछे का सिद्धांत ध्वनि है; एक ऑपरेटर को रोबोट दिखाएं कि किसी विशेष कार्य को कैसे किया जाए और रोबोट को उस जानकारी का विश्लेषण करने की अनुमति दें, जो कि कार्य को दोहराने के लिए पूरा करने के लिए पूरी होने वाली गति के सबसे कुशल अनुक्रम को निर्धारित करने के लिए उस जानकारी का विश्लेषण करें। जैसा कि रोबोट कार्य को सीखता है, उसके पास कार्य करने के तरीके को बेहतर बनाने के लिए नए तरीकों की खोज करने का अवसर है।
प्रोग्रामिंग अधिक जटिल रोबोट
चूंकि अधिक से अधिक कारखाने स्मार्ट कारखानों और अधिक स्वायत्त उपकरणों के लिए संक्रमण करते हैं, इसलिए रोबोट को सौंपे गए कार्य अधिक जटिल हो जाएंगे। उस ने कहा, इन रोबोटों को प्रोग्राम करने के लिए वर्तमान में हम जिन तरीकों का उपयोग करते हैं, उन्हें विकसित करने के लिए मजबूर किया जाएगा। जबकि समकालीन प्रोग्रामिंग गतिविधियाँ पूरी तरह से प्रदर्शन करती हैं, इसमें कोई संदेह नहीं है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रोबोट सीखने के तरीके में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
पोस्ट टाइम: जून -04-2024