औद्योगिक रोबोट हमारे चारों ओर हैं; वे उन वस्तुओं का उत्पादन करते हैं जिनका हम उपभोग करते हैं और जिन वाहनों को हम चलाते हैं। कई लोगों के लिए, इन प्रौद्योगिकियों को अक्सर प्रकृति में सरल माना जाता है। आख़िरकार, जबकि वे तेज़ी से और उच्च गुणवत्ता के स्तर पर उत्पाद तैयार करने में विशिष्ट रूप से सक्षम हैं, वे गति की एक सीमित सीमा के भीतर काम करते हैं। तो एक औद्योगिक रोबोट की प्रोग्रामिंग में वास्तव में कितना खर्च होता है?
सच्चाई यह है कि, जबकि औद्योगिक रोबोटिक्स निश्चित रूप से जटिलता के स्तर में भिन्न होते हैं, यहां तक कि औद्योगिक रोबोट का सबसे सरल अनुप्रयोग भी प्लग एंड प्ले कार्यक्षमता से बहुत दूर है। इसे दूसरे तरीके से कहें तो, एक रोबोट भुजा जिसे दिन-ब-दिन अपना कार्य करने के लिए एक्स, वाई और जेड अक्ष के भीतर सीमित गति की आवश्यकता होती है, उसे कोड की कुछ पंक्तियों से अधिक की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे औद्योगिक रोबोटिक्स अधिक से अधिक उन्नत होते जा रहे हैं और पारंपरिक कारखानों को स्मार्ट कारखानों में अपग्रेड किया जा रहा है, इन कृत्रिम निर्माताओं को प्रशिक्षित करने में लगने वाले काम और विशेषज्ञता की मात्रा आनुपातिक रूप से बढ़ेगी। आइए उन कुछ तरीकों पर नज़र डालें जिनसे आधुनिक रोबोट को प्रोग्राम किया जाता है।
रोबोट नियंत्रक यंत्र
"रोबोट" शब्द कई अलग-अलग छवियां उत्पन्न कर सकता है। जबकि आम जनता रोबोट की तुलना किसी फिल्म या टेलीविजन पर देखी गई किसी चीज़ से कर सकती है, अधिकांश उद्योगों में रोबोट में एक रोबोटिक भुजा होती 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 दक्षताओं की पहचान की जा सकती है और रोबोट की गतिविधियों में छोटे बदलाव करने की आवश्यकता होती है। उपकरण को दोबारा प्रोग्राम करने के लिए उत्पादन रोकना एक महंगा और अव्यवहारिक प्रयास होगा; पारंपरिक ज्ञान सुझाव देता है कि इन आंदोलनों की प्रत्येक विविधता को कंप्यूटर में लाइन दर लाइन सावधानीपूर्वक प्रोग्राम करने की आवश्यकता है; लेकिन यह सच्चाई से अधिक दूर नहीं हो सकता।
एक टीच बॉक्स, या जिसे आमतौर पर टीच पेंडेंट या टीच गन के रूप में जाना जाता है, एक मजबूत औद्योगिकीकृत 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 ऐसी गति से काम करते हैं जो मानव आंख को चुनौती देती है, लेकिन एक शिक्षण पेंडेंट का उपयोग करने वाला ऑपरेटर उपकरण को धीमा कर सकता है ताकि वे प्रक्रिया में परिवर्तन को समायोजित करने के लिए रोबोट की गतिविधियों की साजिश रच सकें। यह प्रक्रिया उन लोगों के लिए आसान लग सकती है जिन्होंने कभी वीडियो गेम कंट्रोलर का उपयोग किया है, लेकिन इसमें केवल इनपुट दर्ज करने का तरीका जानने के अलावा और भी बहुत कुछ है। उदाहरण के लिए, ऑपरेटर को रोबोट द्वारा अपनाए जाने वाले सबसे कुशल पथ की कल्पना करने में सक्षम होना चाहिए ताकि गतिविधियां केवल उन तक ही सीमित रहें जो आवश्यक हैं। समय में अनावश्यक हलचल या वृद्धि, चाहे कितनी भी छोटी क्यों न हो, उत्पादन लाइन की आउटपुट क्षमताओं पर गहरा प्रभाव डाल सकती है। समय के साथ, रोबोट में लगाए गए एक अकुशल 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 सके संयुक्त चालें चला सके। ये चालें आंदोलन के नजरिए से अधिक कुशल हैं, यह मानते हुए कि एक प्रोग्रामर के पास कार्यान्वयन का अनुभव है। वास्तव में, इस प्रकार की प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को देखने वाले के लिए 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 प्रमुख बने हुए हैं।
ऑफ़लाइन सिमुलेशन
फैक्ट्री के फर्श पर एक औद्योगिक रोबोट की प्रोग्रामिंग करने का सबसे बड़ा जोखिम इसके परिणामस्वरूप होने वाला डाउनटाइम है। एक प्रोग्रामर को मशीन के साथ इंटरफेस करने, कोड में बदलाव करने और संचालन फिर से शुरू करने से पहले उत्पादन के संदर्भ में उपकरण की गति का परीक्षण करने की आवश्यकता होती है। सौभाग्य से, ऑफ़लाइन सिमुलेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग किसी भी कोड परिवर्तन का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है जिसे ऑपरेटर शामिल करना चाहता है, प्रोग्रामिंग अपडेट लाइव होने से पहले बग को ठीक किया जा सकता है, और सभी कार्यों को रोके बिना। ऑफ़लाइन सिमुलेशन चलाने का कोई वित्तीय नुकसान नहीं है और ऑपरेटर के लिए कोई खतरा नहीं है क्योंकि सिमुलेशन फ़ैक्टरी फ़्लोर से दूर स्थित पीसी पर चलाया जा सकता है।
कई अलग-अलग प्रकार के प्रोग्राम हैं जो ऑफ़लाइन सिमुलेशन क्षमताएं प्रदान करते हैं, लेकिन सिद्धांत एक ही है, विनिर्माण प्रक्रिया का एक आभासी वातावरण प्रतिनिधि बनाना और एक परिष्कृत 3 डी मॉडल का उपयोग करके आंदोलनों की प्रोग्रामिंग करना।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कोई भी प्रोग्राम अन्य प्रोग्रामों से बेहतर नहीं है, लेकिन एप्लिकेशन की जटिलता के आधार पर कोई एक बेहतर हो सकता है। इस प्रकार की प्रोग्रामिंग के बारे में आकर्षक बात यह है कि यह प्रोग्रामर को न केवल रोबोटिक गतिविधियों को प्रोग्राम करने की अनुमति देता है, बल्कि यह प्रोग्रामर को टकराव और निकट-चूक पहचान कार्यक्षमता के परिणामों को लागू करने और देखने और चक्र समय को रिकॉर्ड करने की भी अनुमति देता है।
चूंकि प्रोग्राम किसी बाहरी कंप्यूटर पर डिवाइस से स्वतंत्र रूप से 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 एक प्रक्रिया को जल्दी से स्वचालित करने में सक्षम होने के द्वारा अल्पावधि उत्पादन पर पूंजी लगाने की अनुमति देता है।
जबकि पेंडेंट प्रोग्रामिंग पढ़ाना फ़ैक्टरी फ़्लोर पर रोबोटिक समायोजन के लिए एक बहुत ही सूक्ष्म दृष्टिकोण प्रदान करता है, भौतिक उपकरणों में कोड को अपडेट करने से पहले एक परीक्षण वातावरण में प्रोग्रामिंग अपडेट चलाने में सक्षम होने में यकीनन अधिक लाभ होता है।
प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग
यह विधि काफी हद तक टीच पेंडेंट प्रक्रिया के समान है। उदाहरण के लिए, टीच पेंडेंट की तरह, ऑपरेटर के पास रोबोट को उच्च परिशुद्धता के साथ नए आंदोलनों की एक श्रृंखला "दिखाने" और उस जानकारी को रोबोट के कंप्यूटर में संग्रहीत करने की क्षमता होती 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 कार्यक्षमताएं होती हैं। प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग के लिए आम तौर पर ऑपरेटर को जॉयस्टिक (कीपैड के बजाय) के साथ रोबोटिक बांह को नेविगेट करने की आवश्यकता होती है। यह प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को बहुत सरल और तेज बनाता है - दो चीजें जो कम डाउनटाइम में तब्दील हो जाती हैं।
इस प्रकार की रोबोटिक प्रोग्रामिंग में एक ऑपरेटर को कुशल बनने में भी कम समय लगता है; चूंकि कार्य स्वयं उसी तरह से प्रोग्राम किया गया है जिस तरह से एक मानव ऑपरेटर इसे पूरा करेगा।
रोबोटिक प्रोग्रामिंग का भविष्य
इन सभी प्रोग्रामिंग विधियों का औद्योगिक रोबोटिक्स की दुनिया में अपना स्थान है, लेकिन इनमें से कोई भी परिपूर्ण नहीं है। अपने-अपने तरीके से, प्रत्येक का विकास और तैनाती उत्पादन में बाधा डाल सकती है और निर्माता की लागत बढ़ा सकती है। रोबोट को कार्य कैसे करना है यह सिखाने के लिए समय की आवश्यकता होगी। कई मामलों में, ऑपरेटर या तकनीशियन का कौशल एक एप्लिकेशन से दूसरे एप्लिकेशन तक अलग-अलग हो सकता है।
हालाँकि, कल्पना करें, यदि किसी औद्योगिक रोबोट को किसी कार्य को बार-बार त्रुटिहीन ढंग से निष्पादित करने के लिए केवल उसे पूरा होते हुए "देखने" की आवश्यकता होती है। औद्योगिक रोबोटिक्स की प्रोग्रामिंग से जुड़ी लागत और समय में भारी कमी आएगी।
यदि यह सच होने के लिए बहुत अच्छा लगता है, तो आप रोबोटिक्स उद्योग पर करीब से नज़र डालना चाहेंगे; इस प्रकार का रोबोट प्रशिक्षण पहले से ही औद्योगिक रोबोटिक डिजाइनरों के दिमाग में है। प्रौद्योगिकी के पीछे का सिद्धांत सही है; एक ऑपरेटर से रोबोट को यह दिखाने के लिए कहें कि किसी विशेष कार्य को कैसे करना है और रोबोट को उस जानकारी का विश्लेषण करने की अनुमति दें ताकि कार्य को दोहराने के लिए आवश्यक गतियों का सबसे कुशल अनुक्रम निर्धारित किया जा सके। जैसे-जैसे रोबोट कार्य सीखता है, उसे कार्य करने के तरीके में सुधार करने के लिए नए तरीकों की खोज करने का अवसर मिलता है।
अधिक जटिल रोबोटों की प्रोग्रामिंग
जैसे-जैसे अधिक से अधिक फ़ैक्टरियाँ स्मार्ट फ़ैक्टरियों में परिवर्तित हो रही हैं और अधिक स्वायत्त उपकरण स्थापित हो रहे हैं, रोबोटों को सौंपे गए कार्य और अधिक जटिल हो जाएंगे। जैसा कि कहा गया है, इन रोबोटों को प्रोग्राम करने के लिए हम वर्तमान में जिन तरीकों का उपयोग करते हैं, उन्हें विकसित करने के लिए मजबूर किया जाएगा। जबकि समकालीन प्रोग्रामिंग गतिविधियाँ सराहनीय प्रदर्शन करती हैं, इसमें कोई संदेह नहीं है कि रोबोट जिस तरीके से सीखते हैं उसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।
पोस्ट करने का समय: जून-04-2024