産業用ロボットは私たちの身の回りに溢れています。私たちが消費する商品や運転する乗り物を生産しているのも、すべて産業用ロボットです。多くの人にとって、これらの技術は単純なものだと考えられがちです。確かに、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っていますが、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、実際にはどれほどの労力が必要なのでしょうか？

実際、産業用ロボットの複雑さは確かに様々ですが、最もシンプルな用途であっても、産業用ロボットは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、日々の作業を実行するためにX、Y、Z軸内での限られた動きを必要とするロボットアームは、数行のコードだけでは済みません。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を訓練するために必要な作業量と専門知識も相応に増加します。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、いくつかの方法を見ていきましょう。

ティーチペンダント

「ロボット」という言葉は、さまざまなイメージを喚起する。一般の人々は、映画やテレビで見たようなロボットを思い浮かべるかもしれないが、ほとんどの産業において、ロボットとは、さまざまな複雑さの作業を許容できる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を指す。

生産中に効率化の余地が見つかり、ロボットの動作にわずかな変更を加える必要が生じる場合があります。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です。一般的には、これらの動作の各バリエーションをコンピュータに一行ずつ綿密にプログラムする必要があると考えられていますが、それは全くの誤りです。

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やティーチガンと呼ばれるものは、頑丈な産業用ハンドヘルドデバイスであり、オペレーターがロボットをリアルタイムで制御し、論理コマンドを入力して、その情報をロボットのコンピュータに記録することを可能にする。

産業用ロボットは人間の目には追いつかないほどの高速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、ロボットの動作速度を落として、手順の変更に合わせてロボットの動きを設計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ったことがある人なら誰でも簡単に思えるかもしれませんが、単に入力方法を知っているだけでは済まない、はるかに多くの要素が含まれています。たとえば、オペレーターはロボットが最も効率的に進む経路を視覚化し、動きを必要最小限に抑える必要があります。たとえ些細な動きであっても、不要な動きや時間の増加は、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。ロボットに非効率的な経路が設定された場合、長期的に見ると、製造業者にとって大きな経済的損失につながる可能性があります。

もちろん、ロボットが関節動作をできるだけ頻繁に行えるように、各動作の速度も考慮する必要があります。プログラマーが実装経験を持っていると仮定すれば、これらの動作は動作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は簡単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何年も前から存在し、ロボットプログラミングの世界では今もなお定番となっています。

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危険の一つは、それに伴うダウンタイムです。プログラマーは、操業再開前にロボットと連携し、コードを変更し、生産現場における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、オペレーターが組み込もうとしているコード変更を事前にシミュレーションでき、プログラミングの更新が本番稼働する前にバグを修正できます。しかも、操業を停止することなくこれらすべてが可能です。オフラインシミュレーションを実行することに金銭的なデメリットはなく、工場現場から離れた場所に設置されたPCで実行できるため、オペレーターにとって危険もありません。

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は数多く存在するが、原理は同じで、製造工程を再現した仮想環境を作成し、高度な3Dモデルを用いて動作をプログラミングする。

どのプログラムも他のプログラムより絶対的に優れている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、あるプログラムがより適している場合があります。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してその結果を確認したり、サイクルタイムを記録したりできる点にあります。

このプログラムは、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ように手動で作成する必要がないため）、製造業者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、小ロット生産のメリットを最大限に活用できます。

ペンダントプログラミングの指導は、工場現場におけるロボットの調整に対して非常に繊細なアプローチを提供するが、実際の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の方が、より大きなメリットがあると言えるだろう。

実演によるプログラミング

この方法は、概ねティーチペンダント方式と似ています。例えば、ティーチペンダント方式と同様に、オペレーターはロボットに一連の新しい動作を高精度で「見せ」、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多くの異なる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。デモンストレーションによるプログラミングでは、一般的にオペレーターは（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はるかに簡単かつ迅速になり、結果としてダウンタイムが短縮されます。

この種のロボットプログラミングは、作業自体が人間の作業者が行うのとほぼ同じ方法でプログラムされているため、オペレーターが熟練するまでの時間も短縮されます。

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すべて産業用ロボットの世界においてそれぞれの役割を担っていますが、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、生産性を阻害し、製造業者のコストを増加させる可能性があります。ロボットに作業方法を教え込むには時間が必要であり、多くの場合、オペレーターや技術者のスキルによって、その所要時間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、完了した作業を「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でしょうか。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。

あまりにも都合が良すぎるように思えるなら、ロボット産業を詳しく調べてみることをお勧めします。この種のロボット訓練は、すでに産業用ロボット設計者の間で検討されているからです。この技術の理論はしっかりしています。オペレーターがロボットに特定の作業の実行方法を示し、ロボットがその情報を分析して、作業を再現するために必要な最も効率的な動作シーケンスを判断できるようにするのです。ロボットは作業を学習するにつれて、作業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を得ます。

より複雑なロボットのプログラミング

スマートファクトリーへの移行が進み、自律型機器の導入が進むにつれ、ロボットに割り当てられる作業はより複雑化していくでしょう。そのため、現在ロボットのプログラミングに用いられている手法も進化を余儀なくされるでしょう。現代のプログラミング手法は優れた性能を発揮していますが、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。