産業用ロボットは私たちの身の回りにあふれています。私たちが消費する製品や運転する車を生産しています。多くの人にとって、これらの技術はあまりにも単純なものと見なされがちです。結局のところ、産業用ロボットは製品を迅速かつ高品質に生産できるという独自の能力を持つ一方で、限られた動作範囲内でしか動作しません。では、産業用ロボットのプログラミングには、一体どれほどの作業が必要なのでしょうか？

実のところ、産業用ロボットの複雑さのレベルは様々ですが、最もシンプルな用途でさえ、プラグアンドプレイ機能とは程遠いものです。言い換えれば、X、Y、Z軸内での限られた動きで日々の作業を実行するロボットアームは、数行のコードだけでは足りません。産業用ロボットがますます高度化し、従来の工場がスマートファクトリーへと進化するにつれて、これらの人工的な製造業者のトレーニングに必要な労力と専門知識も比例して増加するでしょう。では、現代のロボットがどのようにプログラミングされているか、いくつか見てみましょう。

ティーチペンダント

「ロボット」という言葉は、様々なイメージを想起させます。一般の人は映画やテレビで見たものをロボットと結びつけるかもしれませんが、多くの業界では、ロボットは様々な複雑さのタスクを許容可能な品質レベル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。

生産中に効率化が見出され、ロボットの動作に小さな変更を加える必要が生じることがあります。生産を中断して装置を再プログラムするのはコストがかかり、現実的ではありません。従来の考え方では、こうした動作のバリエーションを1行ずつ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と考えられていますが、これは全くの誤解です。

ティーチ ボックス (または一般的にはティーチ ペンダントやティーチ ガンとも呼ばれます) は、オペレーターがロボットをリアルタイムで制御し、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する、頑丈な工業用ハンドヘルド デバイスです。

産業用ロボットは、人間の目には捉えにくい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、装置を減速させることで、手順の変更に合わせてロボットの動作をプロットすることができます。このプロセスは、ビデオゲームのコントローラーを使用したことがある人にとっては簡単そうに聞こえるかもしれませんが、入力方法を知るだけでは十分ではありません。例えば、オペレーターは、ロボットの動作を必要最低限​​に抑え、最も効率的な経路を視覚化できる必要があります。不要な動作や時間の増加は、たとえ小さなものに見えても、生産ラインの生産能力に波及効果をもたらす可能性があります。長期的に見れば、ロボットにプロットされた非効率的な経路は、メーカーに多大な経済的損失をもたらす可能性があります。

もちろん、ロボットが関節動作をできるだけ頻繁に実行できるように、各動作の速度も考慮する必要があります。これらの動作は、プログラマーが実装経験を持っていることを前提とすると、動作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一見すると単純に見えるかもしれませんが、実際には習得に何年もかかることがあります。ティーチペンダントは長年存在しており、ロボットプログラミングの世界では現在も欠かせない存在です。

オフラインシミュレーション

工場の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一つは、結果として生じるダウンタイムです。プログラマーは、業務を再開する前に、機械とインターフェースを取り、コードを変更し、生産環境下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れば、オペレーターが意図するコード変更を概算で再現でき、プログラミングの更新が実際に行われる前にバグを修正できます。しかも、これらはすべて業務を停止することなく実行できます。オフラインシミュレーションの実行には経済的なデメリットはなく、工場の現場から離れた場所にあるPCでシミュレーションを実行できるため、オペレーターへの危険もありません。

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きをプログラミングします。

どのプログラムが他のプログラムよりも優れているというわけではありませんが、アプリケーションの複雑さによっては、より優れたプログラムが見つかるかもしれません。このタイプのプログラミングの魅力は、ロボットの動作をプログラムできるだけでなく、衝突やニアミスの検出機能を実装・表示し、サイクルタイムを記録できることです。

プログラムはデバイスとは独立して外部コンピュータ上で作成されるため（ティーチペンダント学習の場合のように手動では作成されない）、メーカーは通常の業務を妨げることなくプロセスを迅速に自動化できるため、短期生産を有効活用できます。

ペンダントプログラミングを教えることにより、工場現場でのロボット調整に非常に微妙なアプローチが提供されますが、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、おそらくより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、ティーチペンダントを使った方法とほぼ同様です。例えば、ティーチペンダントと同様に、オペレーターはロボットに一連の新しい動作を高精度に「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。しかし、両者にはいくつかの違いを生み出す利点があります。例えば、ティーチペンダントは、様々な制御機能と機能を備えた高度なハンドヘルドデバイスです。一方、デモンストレーションによるプログラミングでは、オペレーターは通常、キーパッドではなくジョイスティックを使ってロボットアームを操作します。これにより、プログラミングプロセスが大幅に簡素化され、迅速化されます。この2つのメリットは、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では、タスク自体が人間のオペレーターが完了する方法とほぼ同じようにプログラムされるため、オペレーターが習熟するのにかかる時間も短くなります。

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どれも産業用ロボットの世界で一定の役割を果たしていますが、どれも完璧ではありません。それぞれの手法の開発と導入は、生産を阻害し、メーカーのコスト増加につながる可能性があります。ロボットにタスクの実行方法を学習させるには時間がかかります。多くの場合、オペレーターや技術者のスキルによって、アプリケーションごとに学習時間が大きく異なります。

しかし、もし産業用ロボットがタスクが完了する様子を「見る」だけで、それを何度も完璧に実行できるとしたらどうなるか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​​コストと時間は飛躍的に削減されるでしょう。

話が良すぎると思われるなら、ロボット工学業界を詳しく調べてみるのも良いかもしれません。この種のロボットトレーニングは、すでに産業用ロボットの設計者たちの頭の中にあります。この技術の背後にある理論はしっかりとしており、オペレーターがロボットに特定のタスクの実行方法を教え、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必要な最も効率的な一連の動作を決定します。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ための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

ますます多くの工場がスマートファクトリーへと移行し、自律型機器の導入が進むにつれて、ロボットに割り当てられるタスクはより複雑化していくでしょう。しかしながら、現在これらのロボットをプログラミングするために用いられている手法は、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素晴らしい成果を上げていますが、ロボットの学習方法において人工知能が重要な役割を果たすことは間違いありません。