산업용 로봇은 우리 주변에 있습니다. 그들은 우리가 소비하는 상품과 우리가 운전하는 차량을 생산합니다. 많은 사람들에게 이러한 기술은 본질적으로 단순한 것으로 간주되는 경우가 많습니다. 결국, 그들은 제품을 신속하고 높은 품질로 생산할 수 있는 고유한 능력을 갖추고 있지만 제한된 동작 범위 내에서 작동합니다. 그렇다면 산업용 로봇을 프로그래밍하는 데 실제로 얼마나 많은 비용이 들어가나요?

사실 산업용 로봇의 복잡성 수준은 확실히 다양하지만 산업용 로봇의 가장 간단한 적용조차도 플러그 앤 플레이 기능과는 거리가 멀습니다. 다르게 말하면, 매일 작업을 수행하기 위해 X, Y, Z축 내에서 제한된 움직임이 필요한 로봇 팔에는 몇 줄의 코드 이상이 필요합니다. 산업용 로봇이 점점 더 발전하고 전통적인 공장이 스마트 팩토리로 업그레이드됨에 따라 이러한 인공 제조업체를 교육하는 데 필요한 작업량과 전문 지식도 그에 맞춰 증가할 것입니다. 현대 로봇이 프로그래밍되는 몇 가지 방식을 살펴보겠습니다.

티치펜던트

'로봇'이라는 단어는 다양한 이미지를 불러일으킬 수 있습니다. 일반 대중은 로봇을 영화나 TV에서 본 것에 비유할 수 있지만, 대부분의 산업에서 로봇은 허용 가능한 품질 수준에서 다양한 복잡성의 작업을 완료하도록 프로그래밍된 로봇 팔로 구성됩니다.

때로는 생산 중에 효율성이 확인될 수 있으며 로봇의 움직임에 작은 변화가 필요합니다. 장비를 재프로그래밍하기 위해 생산을 중단하는 것은 비용이 많이 들고 비현실적인 노력입니다. 일반적인 통념에 따르면 이러한 동작의 각 변형은 한 줄씩 꼼꼼하게 컴퓨터에 프로그래밍되어야 합니다. 그러나 그것은 진실에서 더 이상 벗어날 수 없습니다.

티치 박스 또는 더 일반적으로 티치 펜던트 또는 티치 건이라고 하는 티치 박스는 작업자가 실시간으로 로봇을 제어하고 논리 명령을 입력하고 정보를 로봇의 컴퓨터에 기록할 수 있는 견고한 산업용 휴대용 장치입니다.

산업용 로봇은 사람의 눈이 힘든 속도로 작동하는 경향이 있지만, 티칭 펜던트를 사용하는 작업자는 장비 속도를 늦추어 절차 변경에 맞춰 로봇의 움직임을 계획할 수 있습니다. 이 과정은 비디오 게임 컨트롤러를 사용해 본 사람이라면 누구에게나 쉽게 들릴 수 있지만, 단순히 입력 방법을 아는 것보다 더 많은 것이 있습니다. 예를 들어, 운영자는 로봇이 취할 가장 효율적인 경로를 시각화하여 움직임이 필요한 움직임으로 엄격하게 제한될 수 있어야 합니다. 불필요한 움직임이나 시간 증가는 아무리 사소해 보일지라도 생산 라인의 생산량에 파급 효과를 줄 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 추정하면 로봇에 표시된 비효율적인 경로는 제조업체에 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있습니다.

물론, 로봇이 가능한 한 자주 관절 동작을 수행할 수 있도록 각 동작의 속도도 고려해야 합니다. 프로그래머가 구현 경험이 있다고 가정하면 이러한 동작은 동작 관점에서 더 효율적입니다. 실제로 이러한 유형의 프로그래밍은 프로세스를 살펴보면 간단해 보일 수 있지만 실제로 마스터하는 데는 수년이 걸릴 수 있습니다. 티치 펜던트는 수년간 사용되어 왔으며 계속해서 로봇 프로그래밍 세계의 주요 요소로 자리잡고 있습니다.

오프라인 시뮬레이션

공장 현장에서 산업용 로봇을 프로그래밍할 때 가장 큰 위험 중 하나는 이로 인한 가동 중지 시간입니다. 프로그래머는 작업을 재개하기 전에 기계와 인터페이스하고, 코드를 변경하고, 생산 상황 내에서 장비의 움직임을 테스트해야 합니다. 다행스럽게도 오프라인 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하면 운영자가 통합하려는 코드 변경 사항을 근사화할 수 있고, 프로그래밍 업데이트가 시작되기 전에 운영을 중단하지 않고도 버그를 수정할 수 있습니다. 공장 현장에서 멀리 떨어진 PC에서 시뮬레이션을 실행할 수 있으므로 오프라인 시뮬레이션을 실행하는 데 따른 금전적인 단점이 없으며 운영자에게 위험이 없습니다.

오프라인 시뮬레이션 기능을 제공하는 다양한 유형의 프로그램이 있지만 원리는 동일합니다. 제조 공정을 나타내는 가상 환경을 만들고 정교한 3D 모델을 사용하여 동작을 프로그래밍하는 것입니다.

다른 프로그램보다 완전히 나은 프로그램은 없지만 응용 프로그램의 복잡성에 따라 하나가 더 나을 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 유형의 프로그래밍의 매력적인 점은 프로그래머가 로봇 동작을 프로그래밍할 수 있을 뿐만 아니라 충돌 및 니어 미스 감지 기능의 결과를 구현하고 볼 수 있으며 사이클 시간을 기록할 수 있다는 것입니다.

프로그램은 외부 컴퓨터의 장치와 독립적으로 생성되므로(티치 펜던트 학습의 경우와 같이 수동으로 생성되지 않음) 제조업체는 정상적인 작업을 방해하지 않고 프로세스를 신속하게 자동화할 수 있어 단기 생산을 활용할 수 있습니다.

펜던트 프로그래밍 교육은 공장 현장의 로봇 조정에 대한 매우 미묘한 접근 방식을 제공하지만, 물리적 장비의 코드를 업데이트하기 전에 테스트 환경에서 프로그래밍 업데이트를 실행할 수 있다는 점에서 더 큰 장점이 있습니다.

데모를 통한 프로그래밍

이 방법은 대체로 티치 펜던트 프로세스와 유사합니다. 예를 들어, 티치 펜던트와 마찬가지로 작업자는 높은 정밀도로 일련의 새로운 움직임을 로봇에 "보여주고" 해당 정보를 로봇의 컴퓨터에 저장할 수 있습니다. 그러나 둘 사이에 차별화 포인트를 만드는 몇 가지 이점이 있습니다. 예를 들어, 티치 펜던트는 다양한 컨트롤과 기능을 포함하는 정교한 휴대용 장치입니다. 데모를 통한 프로그래밍은 일반적으로 운영자가 (키패드가 아닌) 조이스틱을 사용하여 로봇 팔을 탐색해야 합니다. 이를 통해 프로그래밍 프로세스가 훨씬 간단하고 빨라집니다. 이는 가동 중지 시간을 줄이는 두 가지 요소입니다.

이러한 유형의 로봇 프로그래밍은 운영자가 능숙해지는 데에도 시간이 덜 걸립니다. 작업 자체는 인간 작업자가 작업을 완료하는 것과 거의 동일한 방식으로 프로그래밍되어 있기 때문입니다.

로봇 프로그래밍의 미래

이러한 모든 프로그래밍 방법은 산업용 로봇의 세계에서 나름의 위치를 ​​차지하지만 그 어느 것도 완벽하지는 않습니다. 각각의 개발 및 배포는 나름대로 생산을 방해하고 제조업체의 비용을 증가시킬 수 있습니다. 로봇에게 작업 수행 방법을 가르치는 데 시간이 필요합니다. 많은 경우, 운영자나 기술자의 기술은 응용 분야마다 크게 달라질 수 있습니다.

그러나 산업용 로봇이 작업을 완벽하게 계속해서 실행하기 위해 완료되는 작업을 "보기"만 하면 된다고 상상해 보십시오. 산업용 로봇 프로그래밍과 관련된 비용과 시간은 엄청나게 줄어들 것입니다.

사실이 되기에는 너무 좋아 보인다면 로봇 산업을 자세히 살펴보는 것이 좋습니다. 이러한 유형의 로봇 교육은 이미 산업용 로봇 설계자들의 마음속에 자리 잡고 있습니다. 기술의 배경이 되는 이론은 타당합니다. 운영자는 로봇에게 특정 작업을 수행하는 방법을 보여주고 로봇이 해당 정보를 분석하여 작업을 복제하기 위해 완료해야 하는 가장 효율적인 동작 순서를 결정할 수 있습니다. 로봇이 작업을 학습하면서 작업 수행 방식을 개선할 수 있는 새로운 방법을 발견할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

더욱 복잡한 로봇 프로그래밍

점점 더 많은 공장이 스마트 팩토리로 전환되고 자율 장비가 많이 설치됨에 따라 로봇에 할당되는 작업은 더욱 복잡해질 것입니다. 즉, 현재 이러한 로봇을 프로그래밍하는 데 사용하는 방법은 발전해야 할 것입니다. 현대의 프로그래밍 활동은 훌륭하게 수행되지만, 로봇이 학습하는 방식에서 인공 지능이 중요한 역할을 할 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다.