산업용 로봇은 우리 주변에 있습니다. 그들은 우리가 소비하는 물품과 우리가 운전하는 차량을 생산합니다. 많은 사람들에게 이러한 기술은 종종 본질적으로 단순한 것으로 간주됩니다. 결국, 그들은 고유하게 제품을 빠르고 높은 수준의 품질로 생산할 수 있지만 제한된 범위의 동작 내에서 작동합니다. 그렇다면 실제로 산업 로봇을 프로그래밍하는 데 얼마나 많은가요?

진실은 산업 로봇 공학이 복잡성 수준이 확실히 다르지만 산업 로봇의 가장 간단한 적용조차도 플러그 앤 플레이 기능과는 거리가 멀다는 것입니다. 다른 방법으로 말하면, x, y 및 z 축 내에서 제한된 움직임이 필요한 로봇 암에는 일을 수행하고 매일 작업을 수행하려면 몇 줄 이상의 코드가 필요합니다. 산업용 로봇 공학이 점점 더 진보되고 전통적인 공장이 스마트 공장으로 업그레이드됨에 따라, 이러한 인공 제조업체를 훈련시키는 작업과 전문 지식의 양은 상충되게 증가 할 것입니다. 현대 로봇이 프로그래밍되는 몇 가지 방법을 살펴 보겠습니다.

펜던트를 가르치십시오

"로봇"이라는 용어는 다양한 이미지를 불러 일으킬 수 있습니다. 일반 대중은 영화 나 텔레비전에서 보았던 것과 로봇을 비유 할 수 있지만 대부분의 산업에서 로봇은 수용 가능한 품질 수준에서 복잡성을 다양한 복잡성을 완수하도록 프로그래밍 된 로봇 팔로 구성됩니다.

때로는 생산 중에 효율성을 식별 할 수 있으며 로봇의 움직임에 대한 작은 변형이 필요합니다. 장비를 재 프로그래밍하기 위해 생산을 중단하는 것은 비용이 많이 들고 실용적이지 않을 것입니다. 기존의 지혜는 이러한 움직임의 각 변형이 한 줄씩 컴퓨터로 세 심하게 프로그래밍되어야 함을 시사합니다. 그러나 그것은 진실에서 멀어 질 수 없었습니다.

Teach Box, 또는보다 일반적으로 Teach Pendant 또는 Teach Gun이라고 불리는 견고한 산업화 된 핸드 헬드 장치는 작업자가 로봇을 실시간으로 제어하고 로봇 명령을 입력하고 로봇 컴퓨터에 정보를 기록 할 수 있도록하는 견고한 산업화 된 핸드 헬드 장치입니다.

산업용 로봇은 인간의 눈에 도전하는 속도로 작동하는 경향이 있지만, 교육 펜던트를 사용하는 운영자는 장비를 늦추어 로봇의 움직임을 플로팅하여 절차의 변화를 수용 할 수 있습니다. 이 프로세스는 비디오 게임 컨트롤러를 사용한 사람이라면 누구나 쉽게 들릴 수 있지만 입력을 입력하는 방법을 아는 것보다 더 많은 것이 있습니다. 예를 들어, 연산자는 로봇이 취할 가장 효율적인 경로를 시각화하여 움직임이 필요한 것과 엄격하게 제한되도록해야합니다. 불필요한 움직임이나 시간이 오래 지속 되더라도 아무리 작더라도 생산 라인의 출력 기능에 파급 효과가있을 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 외삽되면 로봇으로 표시된 비효율적 인 경로는 제조업체에 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있습니다.

물론, 로봇이 가능한 한 자주 관절 이동을 수행 할 수 있도록 각 모션의 속도도 고려해야합니다. 이러한 움직임은 프로그래머가 구현 경험이 있다고 가정 할 때 움직임 관점에서 더 효율적입니다. 실제로, 이러한 유형의 프로그래밍은 프로세스를보고있는 사람에게는 간단하게 보일 수 있지만 실제로 마스터하는 데 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 가르치는 펜던트는 수년 동안 주변에 있었고 로봇 프로그래밍의 세계에서 계속해서 필수품입니다.

오프라인 시뮬레이션

공장 바닥에서 산업 로봇을 프로그래밍하는 데 가장 큰 위험 중 하나는 그 결과 다운 타임입니다. 프로그래머는 기계와 인터페이스하고 코드를 변경하고 작업이 재개되기 전에 생산 상황에서 장비의 이동을 테스트해야합니다. 다행히 오프라인 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 운영자가 통합하려는 코드 변경 사항을 근사화 할 수 있으며 프로그래밍 업데이트가 실시되기 전에 버그를 수정할 수 있으며 모든 작업을 중단하지 않고 버그를 수정할 수 있습니다. 오프라인 시뮬레이션을 실행하는 데는 재정적 인 단점이 없으며 공장 바닥에서 멀리 떨어진 PC에서 시뮬레이션을 실행할 수 있으므로 운영자에게는 위험이 없습니다.

오프라인 시뮬레이션 기능을 제공하는 다양한 유형의 프로그램이 있지만 원리는 동일하므로 제조 프로세스를 대표하고 정교한 3D 모델을 사용하여 움직임을 프로그래밍하는 가상 환경을 만듭니다.

어떤 프로그램도 다른 것보다 더 나은 프로그램이 없지만 응용 프로그램의 복잡성에 따라 바람직 할 수 있습니다. 이러한 유형의 프로그래밍에 대한 매력적인 점은 프로그래머가 로봇 운동을 프로그래밍 할뿐만 아니라 프로그래머가 충돌 및 근거리 탐지 기능의 결과를 구현하고 볼 수 있으며주기 시간을 기록 할 수 있다는 것입니다.

이 프로그램은 외부 컴퓨터의 장치와 독립적으로 생성되므로 (수동으로 펜던트 학습의 경우와 마찬가지로) 제조업체는 정상적인 운영을 방해하지 않고 프로세스를 신속하게 자동화하여 단기 생산을 활용할 수 있습니다.

펜던트 프로그래밍을 가르치는 것은 공장 바닥에서 로봇 조정에 대한 미묘한 접근 방식을 제공하지만 물리 장비의 코드를 업데이트하기 전에 테스트 환경에서 프로그래밍 업데이트를 실행할 수 있다는 것이 더 큰 장점이 있습니다.

데모에 의한 프로그래밍

이 방법은 Teach Pendant 프로세스와 크게 유사합니다. 예를 들어, Teach Pendant와 마찬가지로, 연산자는 로봇을 "보여줄"수준의 정밀도로 일련의 새로운 움직임으로 해당 정보를 로봇의 컴퓨터에 저장할 수 있습니다. 그러나 둘 사이에 차별화 된 점을 만드는 몇 가지 이점이 있습니다. 예를 들어, Teach Pendant는 다양한 컨트롤과 기능을 포함하는 정교한 핸드 헬드 장치입니다. 데모에 의한 프로그래밍은 일반적으로 운영자가 키패드가 아닌 조이스틱으로 로봇 암을 탐색해야합니다. 이로 인해 프로그래밍 프로세스가 훨씬 간단하고 빠르게됩니다.

이러한 유형의 로봇 프로그래밍은 또한 운영자가 능숙 해지는 데 시간이 덜 걸립니다. 작업 자체는 인간 운영자가이를 완료하는 것과 같은 방식으로 많은 프로그래밍되므로.

로봇 프로그래밍의 미래

이러한 모든 프로그래밍 방법은 산업용 로봇 세계에서 자리를 차지하지만 완벽한 것은 없습니다. 자체적으로, 각각의 개발 및 배포는 제조업체에 생산을 방해하고 비용을 증가시킬 수 있습니다. 로봇에게 작업을 수행하는 방법을 가르치는 데 시간이 필요합니다. 대부분의 경우 운영자 또는 기술자의 기술은이 시간을 하나의 응용 프로그램에서 다음 응용 프로그램으로 크게 다룰 수 있습니다.

그러나 산업 로봇이 완벽하게 실행하기 위해 작업을 "보는"작업만으로도 반복해서 실행해야한다고 상상해보십시오. 산업 로봇 공학 프로그래밍과 관련된 비용과 시간은 엄청나게 감소 할 것입니다.

사실이되어서 너무 좋아 보인다면 로봇 산업을 자세히 살펴보고 싶을 수도 있습니다. 이러한 유형의 로봇 훈련은 이미 산업 로봇 디자이너의 마음에 있습니다. 기술의 이론은 건전합니다. 연산자에게 로봇에 특정 작업을 수행하는 방법을 보여주고 로봇이 해당 정보를 분석하여 작업을 복제하기 위해 완료 해야하는 가장 효율적인 동작 순서를 결정하도록합니다. 로봇이 작업을 배우면서 작업을 수행하는 방식을 개선 할 수있는 새로운 방법을 발견 할 수있는 기회가 있습니다.

더 복잡한 로봇 프로그래밍

점점 더 많은 공장이 스마트 공장 및 더 많은 자율 장비로 전환함에 따라 로봇에 할당 된 작업이 더욱 복잡해집니다. 즉, 현재이 로봇을 프로그래밍하는 데 사용하는 방법은 진화해야합니다. 현대 프로그래밍 활동이 훌륭하게 수행되지만 인공 지능이 로봇을 배우는 방식에서 중요한 역할을 할 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.