産業用ロボットは私たちの周りにあふれています。彼らは私たちが消費する商品や私たちが運転する乗り物を生産しています。多くの人にとって、これらのテクノロジーは本質的に単純なものであると考えられています。結局のところ、製品を迅速かつ高品質で生産できるという特徴はありますが、動作範囲は限られています。では、産業用ロボットのプログラミングには実際どれくらいの費用がかかるのでしょうか?

真実は、産業用ロボットの複雑さのレベルは確かに異なりますが、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 プレイ機能とは程遠いということです。別の言い方をすると、日々タスクを実行するために X、Y、Z 軸内で限られた動きを必要とするロボット アームには、数行以上のコードが必要です。産業用ロボットがますます進歩し、従来の工場がスマートファクトリーにアップグレードされるにつれて、これらの人工製造業者のトレーニングに費やされる作業と専門知識の量もそれに比例して増加するでしょう。現代のロボットがどのようにプログラムされているかをいくつか見てみましょう。

ティーチペンダント

「ロボット」という言葉からはさまざまなイメージが湧くかもしれません。一般の人はロボットを映画やテレビで見たものに喩えるかもしれませんが、ほとんどの業界では、ロボットはさまざまな複雑さのタスクを許容可能なレベルの品質で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。

場合によっては、生産中に効率が特定され、ロボットの動きに小さな変更を加える必要があることがあります。生産を停止して装置を再プログラムするのは、費用がかかり非現実的な取り組みです。従来の通念では、これらの動作の各バリエーションはコンピュータに一行ずつ注意深くプログラムする必要があると考えられています。しかし、それは真実からかけ離れたものではありません。

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ガンと呼ばれる、頑丈な工業用ハンドヘルドデバイスで、オペレーターがリアルタイムでロボットを制御し、ロジックコマンドを入力して情報をロボットのコンピューターに記録できるようにします。

産業用ロボットは人間の目には厳しい速度で動作する傾向がありますが、オペレーターはティーチングペンダントを使用して装置の速度を下げることができるため、手順の変更に合わせてロボットの動きをプロットすることができます。ビデオ ゲーム コントローラーを使用したことのある人にとって、このプロセスは簡単に聞こえるかもしれませんが、単に入力方法を知ることよりもはるかに重要です。たとえば、オペレータは、ロボットが必要な動作のみに厳密に制限されるように、ロボットがたどる最も効率的な経路を視覚化できる必要があります。不必要な動きや時間の増加は、たとえどんなに小さく見えても、生産ラインの生産能力に波及効果を及ぼす可能性があります。時間の経過とともに推定すると、ロボットに非効率なパスがプロットされると、メーカーに重大な経済的損失が生じる可能性があります。

もちろん、ロボットができるだけ頻繁に関節動作を実行できるように、各動作の速度も考慮する必要があります。プログラマーに実装の経験があると仮定すると、これらの動きは動きの観点からより効率的です。確かに、この種のプログラミングはプロセスを見ていると簡単に見えるかもしれませんが、実際には習得するまでに何年もかかります。ティーチ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は定番であり続けています。

オフラインシミュレーション

工場現場で産業用ロボットをプログラミングする際の最大のリスクの 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、操作を再開する前に、マシンとインターフェースをとり、コードを変更し、生産環境内で機器の動作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すると、オペレーターが組み込む予定のコード変更を概算することができ、プログラミングの更新が公開される前に、操作を停止することなくバグを修正できます。工場現場から離れた PC 上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しても経済的なマイナス面はなく、オペレータに危険が及ぶこともありません。

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、原理は同じで、製造プロセスを表す仮想環境を作成し、洗練された 3D モデルを使用して動作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が、アプリケーションの複雑さに応じて、いずれかのプログラムの方が好ましい場合があることに注意してください。このタイプのプログラミングの魅力的な点は、プログラマーがロボットの動きをプログラムできるだけでなく、衝突やニアミス検出機能を実装して結果を表示し、サイクル タイムを記録できることです。

プログラムは外部コンピューター上のデバイスとは独立して作成されるため (ティーチペンダント学習の場合のように手動ではなく)、メーカーは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、短期間の生産を最大限に活用できます。

ティーチングペンダントのプログラミングは、工場現場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の更新を実行できることには、間違いなく大きな利点があります。

デモンストレーションによるプログラミング

この方法は概して、ティーチペンダントのプロセスに似ています。たとえば、ティーチペンダントと同様に、オペレータはロボットに一連の新しい動作を高精度で「表示」し、その情報をロボットのコンピュータに保存することができます。ただし、この 2 つの間にはいくつかの差別化点を生み出す利点がいくつかあります。たとえば、ティーチペンダントは、さまざまなコントロールと機能を備えた洗練されたハンドヘルドデバイスです。デモンストレーションによるプログラミングでは、通常、オペレーターが (キーパッドではなく) ジョイスティックを使用してロボット アームを操作する必要があります。これにより、プログラミング プロセスがよりシンプルかつ迅速になり、ダウンタイムの短縮につながります。

このタイプのロボット プログラミングは、オペレーターが習熟するまでの時間も短くなります。タスク自体は人間のオペレーターが完了するのとほぼ同じ方法で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手法はすべて産業用ロボットの世界に適していますが、どれも完璧ではありません。それぞれの開発と展開は、それぞれの方法で生産を妨げ、メーカーのコストを増加させる可能性があります。ロボットにタスクの実行方法を教えるには時間がかかります。多くの場合、オペレータまたは技術者のスキルは、アプリケーションごとに大きく異なります。

しかし、産業用ロボットがタスクを何度も完璧に実行するために、タスクが完了するのを「見る」だけでよい場合を想像してみてください。産業用ロボットのプログラミングにかかる​​コストと時間が大幅に削減されるでしょう。

あまりにもうますぎると思われる場合は、ロボット産業を詳しく調べてみるとよいでしょう。この種のロボットのトレーニングは、すでに産業用ロボットの設計者の頭の中にあります。このテクノロジーの背後にある理論は健全です。オペレータに特定のタスクの実行方法をロボットに教えてもらい、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一連の動作を決定できるようにします。ロボットがタスクを学習するにつれて、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得られます。

より複雑なロボットのプログラミング

より多くの工場がスマートファクトリーに移行し、より多くの自律型機器が導入されるにつれ、ロボットに割り当てられるタスクはより複雑になります。とはいえ、これらのロボットをプログラムするために現在使用されている方法は進化を余儀なくされるでしょう。現代のプログラミング活動は見事に機能していますが、ロボットの学習において人工知能が重要な役割を果たすことはほとんど疑いの余地がありません。