רובוטים תעשייתיים נמצאים מסביבנו; הם מייצרים את הסחורה שאנו צורכים ואת כלי הרכב שאנו נוהגים בהם. בעיני רבים, טכנולוגיות אלה נתפסות לעתים קרובות כפשטניות בטבען. אחרי הכל, בעוד שהם בעלי יכולת ייחודית לייצר מוצרים במהירות וברמת איכות גבוהה, הם פועלים בטווח תנועות מוגבל. אז כמה באמת מושקע בתכנות רובוט תעשייתי?

האמת היא שבעוד רובוטיקה תעשייתית בהחלט משתנה ברמות המורכבות שלה, אפילו היישום הפשוט ביותר של רובוט תעשייתי רחוק מאוד מפונקציונליות של plug and play. במילים אחרות, זרוע רובוט שדורשת תנועה מוגבלת בתוך ציר X, Y ו-Z כדי לבצע את המשימה שלה מדי יום ביומו דורשת יותר מסתם כמה שורות קוד. ככל שהרובוטיקה התעשייתית הופכת למתקדמת יותר ויותר והמפעלים המסורתיים ישודרגו למפעלים חכמים, כמות העבודה והמומחיות שנכנסת להכשרת יצרנים מלאכותיים אלה תגדל בהתאם. בואו נסתכל על כמה מהדרכים שבהן הרובוט המודרני מתוכנת.

תליון ללמד

המונח "רובוט" יכול לעורר תמונות רבות ושונות. בעוד שהציבור הרחב עשוי להשוות רובוט למשהו שהוא ראה בסרט או בטלוויזיה, ברוב התעשיות רובוט מורכב מזרוע רובוטית שמתוכנתת להשלים משימה במורכבות משתנה ברמת איכות מקובלת.

לפעמים, ניתן לזהות יעילות במהלך הייצור וצריך לעשות שינויים קטנים בתנועות הרובוט. הפסקת הייצור כדי לתכנת מחדש את הציוד תהיה מאמץ יקר ולא מעשי; החוכמה הקונבנציונלית מציעה שכל וריאציה של תנועות אלו צריכה להיות מתוכנתת בקפידה במחשב, שורה אחר שורה; אבל זה לא יכול להיות רחוק יותר מהאמת.

תיבת לימוד, או בשמו הנפוץ יותר תליון לימוד או אקדח לימוד, הוא מכשיר כף יד מתועש מחוספס המאפשר למפעיל לשלוט על הרובוט בזמן אמת ולהזין פקודות לוגיות ולהקליט את המידע למחשב הרובוט.

רובוטים תעשייתיים נוטים לפעול במהירויות המאתגרות את העין האנושית, אך מפעיל המשתמש בתליון הוראה יכול להאט את הציוד כך שיוכלו לשרטט את תנועות הרובוט כדי להתאים את השינוי בהליך. התהליך הזה אולי נשמע קל לכל מי שהשתמש אי פעם בבקר משחק וידאו, אבל יש בו הרבה יותר מאשר פשוט לדעת איך להזין כניסות. המפעיל, למשל, צריך להיות מסוגל לדמיין את הנתיב היעיל ביותר שיעבור הרובוט כך שהתנועות יהיו מוגבלות בהחלט לאלו הנחוצות. תנועות מיותרות או עליות בזמן, לא משנה כמה קטנות לכאורה, יכולות להשפיע על יכולות הפלט של קו ייצור. באקסטרפולציה לאורך זמן, נתיב לא יעיל שנקבע לרובוט עלול לגרום להפסדים כספיים משמעותיים ליצרן.

כמובן, יש להתייחס גם למהירות של כל תנועה כדי שהרובוט יוכל לבצע מהלכים משותפים לעתים קרובות ככל האפשר. מהלכים אלו יעילים יותר מנקודת מבט של תנועה, בהנחה שלמתכנת יש את הניסיון ליישם. אכן, תכנות מסוג זה עשוי להיראות פשוט עבור מי שמסתכל על התהליך, אבל למעשה, זה יכול לקחת שנים לשלוט. תליוני Teach קיימים כבר שנים וממשיכים להיות מצרך עיקרי בעולם התכנות הרובוטי.

סימולציות לא מקוונות

אחד הסיכונים הגדולים ביותר לתכנות רובוט תעשייתי על רצפת המפעל הוא זמן ההשבתה הנובע מכך. מתכנת צריך להתממשק עם המכונה, לבצע שינויים בקוד ולבדוק את תנועת הציוד בהקשר של הייצור לפני שניתן יהיה לחדש את הפעולות. למרבה המזל, ניתן להשתמש בתוכנת סימולציה לא מקוונת כדי להעריך את כל שינויי הקוד שהמפעיל מתכוון לשלב, ניתן לתקן באגים לפני שעדכון התכנות עולה לאוויר, והכל מבלי להפסיק את הפעולות. אין שום חיסרון כספי בהפעלת סימולציות לא מקוונות ואין סכנה למפעיל שכן ניתן להפעיל סימולציות על מחשב הממוקם הרחק מקומת המפעל.

ישנם סוגים רבים ושונים של תוכניות המציעות יכולות הדמיה לא מקוונות, אך העיקרון זהה, יצירת סביבה וירטואלית המייצגת את תהליך הייצור ותכנות התנועות באמצעות מודל תלת מימד מתוחכם.

יש לציין שאף תוכנית לא טובה יותר מכל האחרות, אבל אחת מהן עשויה להיות עדיפה בהתאם למורכבות היישום. הדבר המושך בסוג זה של תכנות הוא שהוא מאפשר למתכנת לא רק לתכנת תנועות רובוטיות, הוא גם מאפשר למתכנת ליישם ולראות את התוצאות של פונקציונליות של התנגשות וכמעט פספוס, ולתעד זמני מחזור.

מכיוון שהתוכנה נוצרת ללא תלות בהתקן במחשב חיצוני (ולא באופן ידני, כפי שקורה ללימוד תליון), היא מאפשרת ליצרנים לנצל את הייצור בטווח הקצר על ידי היכולת לבצע אוטומציה מהירה של תהליך מבלי לפגוע בפעולות רגילות.

בעוד שהוראת תכנות תליון מציעה גישה מאוד מגוונת להתאמות רובוטיות ברצפת המפעל, יש לטעון יתרון גדול יותר ביכולת להריץ עדכוני תכנות בסביבת בדיקה לפני עדכון הקוד בציוד הפיזי.

תכנות על ידי הדגמה

שיטה זו דומה בגדול לתהליך תליון ההוראה. לדוגמה, כמו עם תליון ההוראה, למפעיל יש את היכולת "להראות" לרובוט, ברמת דיוק גבוהה, סדרה של תנועות חדשות ולאחסן את המידע הזה במחשב הרובוט. עם זאת, ישנם כמה יתרונות היוצרים כמה נקודות של הבחנה בין השניים. לדוגמה, תליון ה-teach הוא מכשיר כף יד מתוחכם המכיל הרבה פקדים ופונקציונליות שונים. תכנות על ידי הדגמה בדרך כלל מחייב את המפעיל לנווט את הזרוע הרובוטית עם ג'ויסטיק (ולא עם לוח מקשים). זה הופך את תהליך התכנות להרבה יותר פשוט ומהיר - שני דברים שמתורגמים לפחות זמן השבתה.

סוג זה של תכנות רובוטי גם לוקח פחות זמן למפעיל להיות מיומן; מכיוון שהמשימה עצמה מתוכנתת במידה רבה באותו אופן שבו מפעיל אנושי ישלים אותה.

העתיד של תכנות רובוטי

לכל שיטות התכנות הללו יש את מקומן בעולם הרובוטיקה התעשייתית, אבל אף אחת מהן לא מושלמת. בדרכם שלהם, הפיתוח והפריסה של כל אחד מהם יכולים לעכב את הייצור ולהגדיל עלויות ליצרן. יידרש זמן כדי ללמד את הרובוט כיצד לבצע את המשימה. במקרים רבים, המיומנות של המפעיל או הטכנאי יכולה להשתנות בזמנים אלה באופן פראי מיישום אחד למשנהו.

תארו לעצמכם, אם רובוט תעשייתי צריך רק "לראות" משימה שהושלמה כדי לבצע אותה ללא רבב שוב ושוב. העלות והזמן הקשורים לתכנות רובוטיקה תעשייתית ירדו מאוד.

אם זה נראה טוב מכדי להיות אמיתי, אולי כדאי שתסתכל מקרוב על תעשיית הרובוטיקה; סוג זה של הכשרת רובוטים כבר נמצא בראשם של מעצבי רובוטים תעשייתיים. התיאוריה מאחורי הטכנולוגיה היא קולית; בקש מהמפעיל להראות לרובוט כיצד לבצע משימה מסוימת ולאפשר לרובוט לנתח מידע זה כדי לקבוע את רצף התנועות היעיל ביותר שיש להשלים כדי לשכפל את המשימה. ככל שהרובוט לומד את המשימה, יש לו הזדמנות לגלות דרכים חדשות לשפר את אופן ביצוע המשימה.

תכנות רובוטים מורכבים יותר

ככל שיותר ויותר מפעלים יעברו למפעלים חכמים ויותר ציוד אוטונומי מותקן, המשימות המוטלות לרובוטים יהפכו למורכבות יותר. עם זאת, השיטות שאנו משתמשים בהן כיום כדי לתכנת את הרובוטים הללו ייאלצו להתפתח. בעוד שפעילויות תכנות עכשוויות מתפקדות בצורה ראויה לציון, אין ספק שבינה מלאכותית תמלא תפקיד חשוב באופן שבו רובוטים לומדים.