産業用ロボットは私たちの周りにあります。彼らは私たちが消費する商品と私たちが運転する車両を生産します。多くの人にとって、これらの技術はしばしば本質的に単純化されていると見なされます。結局のところ、それらは製品を迅速かつ高品質で生産することができますが、限られた範囲の動きの範囲内で動作します。それで、産業用ロボットのプログラミングにどれだけの量がかかるのでしょうか？

真実は、産業用ロボット工学は確かに複雑さのレベルによって異なりますが、産業用ロボットの最も単純なアプリケーションでさえ、プラグアンドプレイ機能とはかけ離れています。別の言い方をすれば、x、y、z軸内の制限された動きを必要とするロボットアームは、毎日タスクを実行するには、数行のコード以上のものが必要です。産業用ロボット工学がますます高度になり、従来の工場がスマート工場にアップグレードされるにつれて、これらの人工メーカーのトレーニングに伴う作業と専門知識の量は、相互に増加します。現代のロボットがプログラムされる方法のいくつかを見てみましょう。

ペンダントを教える

「ロボット」という用語は、多くの異なる画像を呼び起こす可能性があります。一般大衆は、映画やテレビで見たものにロボットを例えるかもしれませんが、ほとんどの業界では、ロボットは、許容可能なレベルの品質でさまざまな複雑さのタスクを完了するようにプログラムされたロボットアームで構成されています。

生産中に効率を特定することができ、ロボットの動きにわずかなバリエーションを作成する必要がある場合があります。機器を再プログラムするために生産を停止することは、費用がかかり、非実用的な努力になります。従来の知恵は、これらの動きの各変動を、線ごとにコンピューターに細心の注意を払ってプログラムする必要があることを示唆しています。しかし、それは真実から遠く離れることはできませんでした。

ティーチボックス、またはより一般的にはティーチペンダントまたはティーチング銃と呼ばれるティーチボックスは、オペレーターがロボットをリアルタイムで制御し、ロボットのコンピューターに情報を入力して記録できる頑丈な工業化されたハンドヘルドデバイスです。

産業用ロボットは、人間の目に挑戦する速度で動作する傾向がありますが、ティーチングペンダントを使用するオペレーターは機器を遅くすることができ、ロボットの動きをプロットして手順の変化に対応できるようにします。このプロセスは、ビデオゲームコントローラーを使用したことがある人なら誰でも簡単に聞こえるかもしれませんが、入力を入力する方法を知っているだけではありません。たとえば、オペレーターは、ロボットがとる最も効率的なパスを視覚化できるようにする必要があり、動きが必要な動きに厳密に制限されるようにします。不必要な動きや時間の増加は、どんなに一見小さくても、生産ラインの出力能力に波及効果をもたらす可能性があります。時間の経過とともに外挿され、ロボットにプロットされた非効率的なパスは、製造業者に大きな経済的損失をもたらす可能性があります。

もちろん、ロボットができるだけ頻繁に関節の動きを実行できるように、各動きの速度も考慮する必要があります。これらの動きは、プログラマーが実装する経験があると仮定して、動きの観点からより効率的です。確かに、このタイプのプログラミングは、プロセスを見ている人にとっては簡単に見えるかもしれませんが、実際、習得するのに何年もかかる場合があります。教えるペンダントは何年も前から存在しており、ロボットプログラミングの世界で定番であり続けています。

オフラインシミュレーション

工場の床で産業ロボットをプログラミングするための最大のリスクの1つは、結果として生じるダウンタイムです。プログラマーは、マシンとインターフェイスし、コードを変更し、操作が再開される前に生産のコンテキスト内で機器の動きをテストする必要があります。幸いなことに、オフラインシミュレーションソフトウェアを使用して、オペレーターが組み込む予定のコード変更、プログラミングの更新が公開される前にバグを修正でき、すべてが操作を停止することなく修正できます。工場の床から離れたPCでシミュレーションを実行できるため、オフラインシミュレーションを実行することに財政的な欠点はなく、オペレーターに危険はありません。

オフラインシミュレーション機能を提供するプログラムにはさまざまな種類がありますが、原則は同じであり、製造プロセスを代表する仮想環境を作成し、洗練された3Dモデルを使用して動きをプログラミングします。

他のプログラムよりも完全に優れているプログラムはないことに注意する必要がありますが、アプリケーションの複雑さに応じて望ましい場合があります。このタイプのプログラミングの魅力的なことは、プログラマーがロボットの動きをプログラムするだけでなく、プログラマーが衝突とニアミス検出機能の結果を実装および表示することもできることです。

プログラムは、外部コンピューターのデバイスとは独立して作成されているため（手動ではなく、ペンダント学習の場合と同様）、通常の操作を妨げることなくプロセスを迅速に自動化できるため、メーカーは短期的な生産を活用できます。

Teaching Pendantプログラミングは、工場のフロアでのロボット調整に対する非常に微妙なアプローチを提供しますが、物理的な機器のコードを更新する前に、テスト環境でプログラミング更新を実行できることには、間違いなく大きな上昇があります。

デモンストレーションによるプログラミング

この方法は、ティーチペンダントプロセスに類似しています。たとえば、Teach Pendantと同様に、オペレーターはロボットを「表示」する能力を持ち、高度な精度、一連の新しい動きを備え、その情報をロボットのコンピューターに保存します。ただし、2つの間に差別化のポイントを作成するいくつかの利点があります。たとえば、Teach Pendantは、さまざまなコントロールと機能を含む洗練されたハンドヘルドデバイスです。デモによるプログラミングでは、一般に、オペレーターが（キーパッドではなく）ジョイスティックでロボットアームをナビゲートする必要があります。これにより、プログラミングプロセスがはるかにシンプルかつ迅速になります。これは、ダウンタイムの減少につながる2つのことです。

このタイプのロボットプログラミングは、オペレーターが熟練するのに時間がかかりません。タスク自体は、人間のオペレーターがそれを完了するのと同じようにプログラムされているためです。

ロボットプログラミングの未来

これらのプログラミング方法はすべて、産業用ロボット工学の世界に位置していますが、どれも完璧ではありません。独自の方法で、それぞれの開発と展開は、製造業者に生産を妨げ、コストを増やすことができます。ロボットにタスクの実行方法を教えるのに時間が必要です。多くの場合、オペレーターまたは技術者のスキルは、これらの時間を次のアプリケーションから次のアプリケーションまで大きく変化させることができます。

ただし、産業用ロボットが、完了しているタスクを「表示」するだけで、何度も何度も実行するためにタスクを「表示」する必要がある場合を想像してください。プログラミング産業用ロボット工学に関連するコストと時間は大幅に減少します。

あまりにも良いと思われる場合は、ロボット工学業界を詳しく見てみたいと思うかもしれません。このタイプのロボットトレーニングは、すでに産業用ロボットデザイナーの心にあります。テクノロジーの背後にある理論は健全です。オペレーターにロボットに特定のタスクを実行する方法を示し、ロボットがその情報を分析して、タスクを再現するために完了する必要がある最も効率的なモーションシーケンスを決定できるようにします。ロボットがタスクを学ぶと、タスクの実行方法を改善する新しい方法を発見する機会があります。

より複雑なロボットのプログラミング

ますます多くの工場がスマート工場に移行し、より自律型機器が設置されるにつれて、ロボットに割り当てられたタスクがより複雑になります。とはいえ、現在、これらのロボットをプログラムするために使用している方法は、進化を余儀なくされます。現代のプログラミングアクティビティは見事に機能しますが、ロボットが学習する方法で人工知能が重要な役割を果たすことは疑いの余地がありません。