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    Stadio XYZ di movimento lineare del robot a portale FTH

    I robot industriali sono ovunque intorno a noi; producono i beni che consumiamo e i veicoli che guidiamo. Per molti, queste tecnologie sono spesso viste come di natura semplicistica. Dopotutto, sebbene siano gli unici in grado di produrre prodotti rapidamente e con un elevato livello di qualità, operano entro una gamma limitata di movimenti. Quindi, quanto ci vuole davvero per programmare un robot industriale?

    La verità è che, sebbene la robotica industriale vari certamente nei suoi livelli di complessità, anche l’applicazione più semplice di un robot industriale è ben lontana dalla funzionalità plug and play. Per dirla in altro modo, un braccio robotico che richiede movimenti limitati all’interno degli assi X, Y e Z per svolgere il suo compito giorno dopo giorno richiede più di poche righe di codice. Man mano che la robotica industriale diventa sempre più avanzata e le fabbriche tradizionali vengono trasformate in fabbriche intelligenti, la quantità di lavoro e di competenze necessarie alla formazione di questi produttori artificiali aumenterà in modo proporzionale. Diamo un'occhiata ad alcuni dei modi in cui è programmato il robot moderno.

    Ciondolo Insegna

    Il termine “robot” può evocare molte immagini diverse. Mentre il grande pubblico può paragonare un robot a qualcosa che ha visto in un film o in televisione, nella maggior parte dei settori un robot è costituito da un braccio robotico programmato per completare un compito di varia complessità a un livello di qualità accettabile.

    A volte, è possibile identificare l'efficienza durante la produzione ed è necessario apportare piccole variazioni ai movimenti del robot. Fermare la produzione per riprogrammare le apparecchiature sarebbe uno sforzo costoso e poco pratico; la saggezza convenzionale suggerisce che ogni variazione di questi movimenti debba essere meticolosamente programmata in un computer, riga per riga; ma questo non potrebbe essere più lontano dalla verità.

    Una scatola di apprendimento, o più comunemente chiamata pendente di apprendimento o pistola di apprendimento, è un robusto dispositivo portatile industrializzato che consente all'operatore di controllare il robot in tempo reale e inserire comandi logici e registrare le informazioni nel computer del robot.

    I robot industriali tendono a funzionare a velocità che sfidano l'occhio umano, ma un operatore che utilizza un telecomando può rallentare l'attrezzatura in modo da poter tracciare i movimenti del robot per adattarsi al cambiamento della procedura. Questo processo può sembrare semplice a chiunque abbia mai utilizzato un controller per videogiochi, ma c'è molto di più oltre al semplice sapere come inserire gli input. L'operatore, ad esempio, deve essere in grado di visualizzare il percorso più efficiente che il robot seguirà in modo che i movimenti siano strettamente limitati a quelli necessari. Movimenti o aumenti di tempo non necessari, non importa quanto apparentemente piccoli, possono avere un effetto a catena sulle capacità di produzione di una linea di produzione. Estrapolato nel tempo, un percorso inefficiente tracciato in un robot potrebbe comportare perdite finanziarie significative per il produttore.

    Naturalmente, è necessario considerare anche la velocità di ciascun movimento in modo che il robot possa eseguire movimenti articolari il più spesso possibile. Queste mosse sono più efficienti dal punto di vista del movimento, presupponendo che un programmatore abbia l'esperienza per implementarle. In effetti, questo tipo di programmazione può sembrare semplice per chi osserva il processo, ma in realtà possono essere necessari anni per padroneggiarlo. I dispositivi Teach esistono da anni e continuano ad essere un punto fermo nel mondo della programmazione robotica.

    Simulazioni offline

    Uno dei maggiori rischi legati alla programmazione di un robot industriale in fabbrica è il conseguente tempo di inattività. Un programmatore deve interfacciarsi con la macchina, apportare modifiche al codice e testare il movimento dell'attrezzatura nel contesto della produzione prima che le operazioni possano riprendere. Fortunatamente, il software di simulazione offline può essere utilizzato per approssimare eventuali modifiche al codice che l'operatore intende incorporare, i bug possono essere corretti prima che l'aggiornamento della programmazione diventi operativo e il tutto senza interrompere le operazioni. Non vi è alcun svantaggio finanziario nell'esecuzione di simulazioni offline e nessun pericolo per l'operatore poiché le simulazioni possono essere eseguite su un PC situato lontano dallo stabilimento.

    Esistono molti tipi diversi di programmi che offrono funzionalità di simulazione offline, ma il principio è lo stesso, creando un ambiente virtuale rappresentativo del processo di produzione e programmando i movimenti utilizzando un sofisticato modello 3D.

    Va notato che nessun programma è decisamente migliore degli altri, ma uno potrebbe essere preferibile a seconda della complessità dell'applicazione. L'aspetto interessante di questo tipo di programmazione è che consente al programmatore non solo di programmare i movimenti robotici, ma anche di implementare e visualizzare i risultati della funzionalità di rilevamento di collisioni e quasi incidenti e di registrare i tempi di ciclo.

    Poiché il programma viene creato indipendentemente dal dispositivo su un computer esterno (e non manualmente, come nel caso dell'apprendimento pendente), consente ai produttori di sfruttare la produzione a breve termine potendo automatizzare rapidamente un processo senza ostacolare le normali operazioni.

    Sebbene l’insegnamento della programmazione pendente offra un approccio molto articolato alle regolazioni robotiche in fabbrica, c’è probabilmente un vantaggio maggiore nel poter eseguire aggiornamenti di programmazione in un ambiente di test prima di aggiornare il codice nell’attrezzatura fisica.

    Programmazione mediante dimostrazione

    Questo metodo è in generale simile al processo di apprendimento pendente. Ad esempio, come con il dispositivo di programmazione, l'operatore ha la capacità di “mostrare” al robot, con un elevato grado di precisione, una serie di nuovi movimenti e di memorizzare tali informazioni nel computer del robot. Ci sono tuttavia alcuni vantaggi che creano alcuni punti di differenziazione tra i due. Ad esempio, il Teach ciondolo è un sofisticato dispositivo portatile che contiene molti controlli e funzionalità diversi. La programmazione tramite dimostrazione richiede generalmente che l'operatore muova il braccio robotico con un joystick (piuttosto che con una tastiera). Ciò rende il processo di programmazione molto più semplice e veloce, due cose che si traducono in minori tempi di inattività.

    Questo tipo di programmazione robotica richiede inoltre meno tempo affinché un operatore diventi esperto; poiché l'attività stessa è programmata più o meno nello stesso modo in cui un operatore umano la completerebbe.

    Il futuro della programmazione robotica

    Tutti questi metodi di programmazione hanno il loro posto nel mondo della robotica industriale, ma nessuno di essi è perfetto. A modo loro, lo sviluppo e l’implementazione di ciascuno di essi può ostacolare la produzione e aumentare i costi per il produttore. Sarà necessario del tempo per insegnare al robot come eseguire l'attività. In molti casi, l'abilità dell'operatore o del tecnico può variare notevolmente da un'applicazione all'altra.

    Immaginate, tuttavia, se un robot industriale avesse bisogno solo di “vedere” un compito completato per poterlo eseguire in modo impeccabile più e più volte. I costi e i tempi associati alla programmazione della robotica industriale diminuirebbero enormemente.

    Se sembra troppo bello per essere vero, potresti voler dare un'occhiata più da vicino al settore della robotica; questo tipo di addestramento dei robot è già nella mente dei progettisti di robotica industriale. La teoria alla base della tecnologia è solida; chiedere a un operatore di mostrare al robot come eseguire un compito particolare e consentire al robot di analizzare tali informazioni per determinare la sequenza di movimenti più efficiente che deve essere completata per replicare l'attività. Man mano che il robot apprende il compito, ha l'opportunità di scoprire nuovi modi per migliorare il modo in cui viene eseguito.

    Programmazione di robot più complessi

    Man mano che sempre più fabbriche passano alle fabbriche intelligenti e installano apparecchiature sempre più autonome, i compiti assegnati ai robot diventeranno più complessi. Detto questo, i metodi che attualmente utilizziamo per programmare questi robot saranno costretti ad evolversi. Sebbene le attività di programmazione contemporanee funzionino egregiamente, non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo importante nel modo in cui i robot apprendono.


    Orario di pubblicazione: 04-giugno-2024
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