산업용 로봇은 우리 주변에 도처에 있습니다. 우리가 소비하는 상품과 운전하는 차량을 생산합니다. 많은 사람들에게 이러한 기술은 단순한 기술로 여겨지곤 합니다. 산업용 로봇은 뛰어난 성능과 높은 품질의 제품을 빠르게 생산할 수 있지만, 동작 범위가 제한적입니다. 그렇다면 산업용 로봇을 프로그래밍하는 데 실제로 얼마나 많은 노력이 필요할까요?

사실 산업용 로봇은 그 복잡성 수준이 다양하지만, 가장 단순한 산업용 로봇 적용조차도 플러그 앤 플레이 기능과는 거리가 멉니다. 다시 말해, X, Y, Z축 내에서 제한적인 움직임만으로 작업을 수행하는 로봇 팔은 단순히 몇 줄의 코드만으로는 충분하지 않습니다. 산업용 로봇이 점점 더 발전하고 기존 공장이 스마트 팩토리로 업그레이드됨에 따라, 이러한 인공 제조업체를 훈련하는 데 필요한 작업량과 전문 지식 또한 그에 비례하여 증가할 것입니다. 현대 로봇이 프로그래밍되는 몇 가지 방식을 살펴보겠습니다.

티치 펜던트

"로봇"이라는 용어는 여러 가지 이미지를 떠올리게 합니다. 일반 대중은 로봇을 영화나 TV에서 본 것과 비슷하다고 생각할 수 있지만, 대부분의 산업에서 로봇은 다양한 복잡성의 작업을 허용 가능한 수준의 품질로 완료하도록 프로그래밍된 로봇 팔로 구성됩니다.

때로는 생산 과정에서 효율성을 파악하여 로봇 동작에 작은 변화를 주어야 할 수도 있습니다. 장비를 재프로그래밍하기 위해 생산을 중단하는 것은 비용이 많이 들고 비현실적인 작업입니다. 일반적으로 이러한 동작의 각 변화를 컴퓨터에 라인 단위로 꼼꼼하게 프로그래밍해야 한다고 생각하지만, 이는 전혀 사실이 아닙니다.

티치 박스 또는 티치 펜던트 또는 티치 건이라고도 흔히 불리는 것은 작업자가 로봇을 실시간으로 제어하고 논리 명령을 입력하고 해당 정보를 로봇의 컴퓨터에 기록할 수 있는 견고한 산업용 휴대형 장치입니다.

산업용 로봇은 사람의 눈에는 보기 힘든 속도로 작동하는 경향이 있지만, 티칭 펜던트를 사용하는 작업자는 장비의 속도를 늦춰 로봇의 움직임을 계획하여 작업 절차의 변화에 ​​적응할 수 있습니다. 이 과정은 비디오 게임 컨트롤러를 사용해 본 사람이라면 누구나 쉽게 들릴 수 있지만, 단순히 입력 방법을 아는 것 이상의 중요한 단계가 있습니다. 예를 들어, 작업자는 로봇의 가장 효율적인 경로를 시각화하여 필요한 동작만 엄격하게 제한해야 합니다. 불필요한 동작이나 시간 증가는 아무리 사소해 보이더라도 생산 라인의 출력 성능에 파급 효과를 미칠 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 로봇에 비효율적인 경로를 계획하면 제조업체에 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있습니다.

물론 로봇이 관절 동작을 최대한 자주 수행할 수 있도록 각 동작의 속도도 고려해야 합니다. 프로그래머가 구현 경험이 있다고 가정할 때, 이러한 동작은 동작 측면에서 더욱 효율적입니다. 실제로 이러한 유형의 프로그래밍은 과정을 자세히 살펴보면 간단해 보일 수 있지만, 실제로는 숙달하는 데 수년이 걸릴 수 있습니다. 티치 펜던트는 수년간 사용되어 왔으며 로봇 프로그래밍 분야에서 여전히 중요한 역할을 하고 있습니다.

오프라인 시뮬레이션

공장 현장에서 산업용 로봇을 프로그래밍할 때 가장 큰 위험 중 하나는 가동 중단입니다. 프로그래머는 작업을 재개하기 전에 기계와 연동하여 코드를 수정하고, 생산 환경에서 장비의 움직임을 테스트해야 합니다. 다행히 오프라인 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하면 작업자가 적용하려는 모든 코드 변경 사항을 대략적으로 시뮬레이션하고, 프로그래밍 업데이트가 적용되기 전에 버그를 수정할 수 있으며, 이 모든 작업을 작업을 중단하지 않고 수행할 수 있습니다. 오프라인 시뮬레이션을 실행하더라도 재정적 손실은 없으며, 공장 현장에서 떨어진 PC에서 시뮬레이션을 실행할 수 있으므로 작업자에게도 위험이 없습니다.

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

어떤 프로그램도 다른 프로그램보다 절대적으로 뛰어나다고 할 수는 없지만, 애플리케이션의 복잡성에 따라 더 나은 프로그램이 있을 수 있습니다. 이러한 유형의 프로그래밍의 매력적인 점은 프로그래머가 로봇 동작을 프로그래밍할 수 있을 뿐만 아니라 충돌 및 위험 감지 기능의 결과를 구현하고 확인하고, 사이클 시간을 기록할 수 있다는 것입니다.

이 프로그램은 외부 컴퓨터에서 장치와 관계없이 독립적으로 만들어지며(교수용 펜던트 학습의 경우처럼 수동으로 만들어지지 않음) 제조업체는 정상적인 작업을 방해하지 않고 프로세스를 빠르게 자동화하여 단기 생산을 활용할 수 있습니다.

펜던트 프로그래밍을 가르치는 것은 공장 현장에서 로봇 조정에 대한 매우 섬세한 접근 방식을 제공하지만, 실제 장비의 코드를 업데이트하기 전에 테스트 환경에서 프로그래밍 업데이트를 실행할 수 있는 것이 더 큰 이점이 있다고 할 수 있습니다.

데모를 통한 프로그래밍

이 방법은 전반적으로 티치 펜던트(teach pendant) 방식과 유사합니다. 예를 들어, 티치 펜던트 방식과 마찬가지로, 작업자는 로봇에 일련의 새로운 동작을 높은 정밀도로 "보여주고" 그 정보를 로봇의 컴퓨터에 저장할 수 있습니다. 하지만 두 방식 사이에는 몇 가지 차별화되는 장점이 있습니다. 예를 들어, 티치 펜던트는 다양한 제어 기능과 기능을 갖춘 정교한 휴대용 장치입니다. 시연을 통한 프로그래밍은 일반적으로 작업자가 키패드가 아닌 조이스틱을 사용하여 로봇 팔을 조작해야 합니다. 이는 프로그래밍 과정을 훨씬 더 간단하고 빠르게 만들어 주며, 이는 다운타임 감소로 이어집니다.

이러한 유형의 로봇 프로그래밍은 작업자가 능숙해지는 데 걸리는 시간도 짧습니다. 작업 자체가 인간 작업자가 완료하는 것과 거의 같은 방식으로 프로그래밍되기 때문입니다.

로봇 프로그래밍의 미래

이러한 모든 프로그래밍 방법은 산업용 로봇 분야에서 나름의 자리를 차지하고 있지만, 완벽한 것은 없습니다. 각 방법의 개발 및 배포는 나름대로 생산을 저해하고 제조업체의 비용을 증가시킬 수 있습니다. 로봇에게 작업 수행 방법을 가르치는 데는 시간이 필요합니다. 많은 경우, 작업자나 기술자의 숙련도는 애플리케이션마다 크게 다를 수 있습니다.

하지만 산업용 로봇이 작업 완료를 "보는" 것만으로도 완벽하게 반복해서 수행할 수 있다면 어떨까요? 산업용 로봇 프로그래밍에 드는 비용과 시간은 엄청나게 줄어들 것입니다.

믿기 ​​어려울 정도로 좋다면 로봇 산업을 자세히 살펴보는 것이 좋습니다. 이러한 유형의 로봇 훈련은 이미 산업용 로봇 설계자들의 관심을 받고 있습니다. 이 기술의 이론은 타당합니다. 작업자가 로봇에게 특정 작업을 수행하는 방법을 보여주고, 로봇이 해당 정보를 분석하여 작업을 재현하기 위해 가장 효율적인 동작 순서를 결정하도록 하는 것입니다. 로봇이 작업을 학습하면서 작업 수행 방식을 개선할 새로운 방법을 발견할 기회를 얻게 됩니다.

더 복잡한 로봇 프로그래밍

점점 더 많은 공장이 스마트 팩토리로 전환되고 자율 장비가 더 많이 설치됨에 따라, 로봇에 할당되는 작업은 더욱 복잡해질 것입니다. 하지만 현재 로봇을 프로그래밍하는 데 사용하는 방법은 진화해야 할 것입니다. 현대 프로그래밍 활동이 훌륭하게 수행되고 있지만, 인공지능이 로봇의 학습 방식에 중요한 역할을 할 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다.