औद्योगिक रोबोट हमारे चारों ओर हैं; वे हमारे द्वारा उपभोग किए जाने वाले सामान और हमारे द्वारा चलाए जाने वाले वाहन बनाते हैं। कई लोगों के लिए, ये तकनीकें अक्सर प्रकृति में सरलीकृत मानी जाती हैं। आखिरकार, जबकि वे उत्पादों को तेज़ी से और उच्च स्तर की गुणवत्ता के साथ बनाने में अद्वितीय रूप से सक्षम हैं, वे गति की सीमित सीमा के भीतर काम करते हैं। तो आखिर एक औद्योगिक रोबोट को प्रोग्राम करने में वास्तव में कितना समय लगता है?

सच तो यह है कि, जबकि औद्योगिक रोबोटिक्स निश्चित रूप से जटिलता के अपने स्तरों में भिन्न होते हैं, यहां तक ​​कि औद्योगिक रोबोट का सबसे सरल अनुप्रयोग भी प्लग एंड प्ले कार्यक्षमता से बहुत दूर है। दूसरे शब्दों में कहें तो, एक रोबोट हाथ जिसे दिन-प्रतिदिन अपना कार्य करने के लिए X, Y और Z 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 जाते हैं और पारंपरिक कारखानों को स्मार्ट कारखानों में अपग्रेड किया जाता है, इन कृत्रिम निर्माताओं को प्रशिक्षित करने में लगने वाले काम और विशेषज्ञता की मात्रा भी उसी अनुपात में बढ़ेगी। आइए आधुनिक रोबोट को प्रोग्राम करने के कुछ तरीकों पर नज़र डालें।

रोबोट नियंत्रक यंत्र

“रोबोट” शब्द से कई अलग-अलग छवियाँ उभर सकती हैं। जबकि आम जनता रोबोट की तुलना किसी फिल्म या टेलीविज़न पर देखी गई चीज़ से कर सकती है, ज़्यादातर उद्योगों में रोबोट में एक रोबोटिक हाथ होता है जिसे स्वीकार्य स्तर की गुणवत्ता 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-छोटे बदलाव करने की आवश्यकता होती है। उपकरण को पुनः प्रोग्राम करने के लिए उत्पादन रोकना एक महंगा और अव्यवहारिक प्रयास होगा; पारंपरिक ज्ञान बताता है कि इन गतिविधियों के प्रत्येक बदलाव को कंप्यूटर में लाइन दर लाइन सावधानीपूर्वक प्रोग्राम करने की आवश्यकता होती है; लेकिन यह सच से बहुत दूर है।

टीच बॉक्स, या जिसे सामान्यतः टीच पेंडेंट या टीच गन के नाम से जाना जाता है, एक मजबूत औद्योगिक हस्तचालित उपकरण है जो ऑपरेटर को वास्तविक समय में रोबोट को नियंत्रित करने, तर्क आदेश इनपुट करने और रोबोट के कंप्यूटर में सूचना रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है।

औद्योगिक रोबोट ऐसी गति से काम करते हैं जो मानव आँख 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 को प्लॉट कर सकें। यह प्रक्रिया किसी ऐसे व्यक्ति को आसान लग सकती है जिसने कभी वीडियो गेम कंट्रोलर का उपयोग किया हो, लेकिन इनपुट दर्ज करने के तरीके को जानने से कहीं अधिक इसमें बहुत कुछ है। उदाहरण के लिए, ऑपरेटर को रोबोट द्वारा लिया जाने वाला सबसे कुशल पथ देखने में सक्षम होना चाहिए ताकि गतिविधियाँ केवल उन तक ही सीमित रहें जो आवश्यक हैं। अनावश्यक गतिविधियाँ या समय में वृद्धि, चाहे कितनी भी छोटी क्यों न हो, उत्पादन लाइन की आउटपुट क्षमताओं पर एक लहर जैसा प्रभाव डाल सकती है। समय के साथ अनुमान लगाया जाए तो रोबोट में प्लॉट किया गया एक अकुशल पथ निर्माता को महत्वपूर्ण वित्तीय नुकसान पहुंचा सकता है।

बेशक, प्रत्येक गति की गति पर भी विचार किया जाना चाहिए ताकि रोबोट जितनी बार संभव हो सके संयुक्त चालें कर सके। ये चालें आंदोलन के दृष्टिकोण से अधिक कुशल हैं, बशर्ते कि 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 मौजूद हैं और रोबोटिक प्रोग्रामिंग की दुनिया में एक प्रमुख तत्व बने हुए हैं।

ऑफ़लाइन सिमुलेशन

फैक्ट्री फ्लोर पर औद्योगिक रोबोट को प्रोग्राम करने का सबसे बड़ा जोखिम है डाउनटाइम। प्रोग्रामर को मशीन के साथ इंटरफेस करने, कोड में बदलाव करने और संचालन फिर से शुरू करने से पहले उत्पादन के संदर्भ में उपकरणों की गति का परीक्षण करने की आवश्यकता होती है। सौभाग्य से, ऑफ़लाइन सिमुलेशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग ऑपरेटर द्वारा शामिल किए जाने वाले किसी भी कोड परिवर्तन का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, प्रोग्रामिंग अपडेट लाइव होने से पहले बग को ठीक किया जा सकता है, और यह सब संचालन को रोके बिना किया जा सकता है। ऑफ़लाइन सिमुलेशन चलाने का कोई वित्तीय नुकसान नहीं है और ऑपरेटर के लिए कोई खतरा नहीं है क्योंकि सिमुलेशन को फ़ैक्टरी फ़्लोर से दूर स्थित पीसी पर चलाया जा सकता है।

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

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि कोई भी प्रोग्राम किसी दूसरे प्रोग्राम 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 आंदोलनों को प्रोग्राम करने की अनुमति देता है, बल्कि यह प्रोग्रामर को टकराव और निकट-चूक का पता लगाने की कार्यक्षमता के परिणामों को लागू करने और देखने और चक्र समय रिकॉर्ड करने की भी अनुमति देता है।

चूंकि यह प्रोग्राम बाह्य कंप्यूटर पर डिवाइस से स्वतंत्र रूप से बनाया जाता है (मैन्युअल रूप से नहीं, जैसा कि टीच पेंडेंट लर्निंग के मामले में होता है), यह निर्माताओं को सामान्य परिचालन में बाधा डाले बिना प्रक्रिया को शीघ्रता से स्वचालित करने में सक्षम होने के कारण अल्पावधि उत्पादन पर लाभ कमाने की अनुमति देता है।

जबकि पेंडेंट प्रोग्रामिंग सिखाना फैक्ट्री में रोबोटिक समायोजन के लिए एक बहुत ही सूक्ष्म दृष्टिकोण प्रदान करता है, भौतिक उपकरण में कोड को अपडेट करने से पहले परीक्षण वातावरण में प्रोग्रामिंग अपडेट चलाने में सक्षम होने के लिए यकीनन अधिक लाभ 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 स्तर की सटीकता के साथ, नई हरकतों 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 बहुत सारे अलग-अलग नियंत्रण और कार्यक्षमताएँ होती हैं। प्रदर्शन द्वारा प्रोग्रामिंग के लिए आम तौर पर ऑपरेटर को जॉयस्टिक (कीपैड के बजाय) के साथ रोबोटिक आर्म को नेविगेट करने की आवश्यकता होती है। यह प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को बहुत सरल और तेज़ बनाता है - दो चीजें जो कम डाउनटाइम में तब्दील होती 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 जिस तरह से एक मानव ऑपरेटर इसे पूरा करता है।

रोबोटिक प्रोग्रामिंग का भविष्य

इन सभी प्रोग्रामिंग विधियों का औद्योगिक रोबोटिक्स की दुनिया में अपना स्थान है, लेकिन उनमें से कोई भी परिपूर्ण नहीं है। अपने तरीके से, प्रत्येक का विकास और परिनियोजन उत्पादन में बाधा डाल सकता है और निर्माता की लागत बढ़ा सकता है। रोबोट को कार्य करने का तरीका सिखाने में समय लगेगा। कई मामलों में, ऑपरेटर या तकनीशियन का कौशल इन समयों में एक अनुप्रयोग से दूसरे अनुप्रयोग में बहुत भिन्न हो सकता है।

लेकिन कल्पना करें कि अगर किसी औद्योगिक रोबोट को किसी कार्य को पूरा होते हुए सिर्फ़ “देखना” हो ताकि वह उसे बार-बार बिना किसी त्रुटि के पूरा कर सके। औद्योगिक रोबोटिक्स की प्रोग्रामिंग से जुड़ी लागत और समय में काफ़ी कमी आएगी।

अगर यह सच होने से 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 ठोस है; एक ऑपरेटर को रोबोट को यह दिखाना चाहिए कि किसी विशेष कार्य को कैसे करना है और रोबोट को उस जानकारी का विश्लेषण करने की अनुमति देनी चाहिए ताकि कार्य को दोहराने के लिए सबसे कुशल गतियों का क्रम निर्धारित किया जा सके। जैसे-जैसे रोबोट कार्य सीखता है, उसे कार्य करने के तरीके को बेहतर बनाने के लिए नए तरीके खोजने का अवसर मिलता है।

अधिक जटिल रोबोट प्रोग्रामिंग

जैसे-जैसे ज़्यादा से ज़्यादा फ़ैक्ट्रियाँ स्मार्ट फ़ैक्ट्रियों में बदल रही हैं और ज़्यादा से ज़्यादा स्वायत्त उपकरण लगाए जा रहे हैं, रोबोट को दिए जाने वाले काम ज़्यादा जटिल होते जाएँगे। हालाँकि, इन रोबोट को प्रोग्राम करने के लिए हम जिन तरीकों का इस्तेमाल करते हैं, उन्हें विकसित करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा। जबकि समकालीन प्रोग्रामिंग गतिविधियाँ सराहनीय प्रदर्शन करती हैं, इसमें कोई संदेह नहीं है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता रोबोट के सीखने के तरीके में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।