Robôs industriais estão ao nosso redor; Eles produzem os bens que consumimos e os veículos que dirigimos. Para muitos, essas tecnologias são frequentemente vistas de natureza simplista. Afinal, enquanto eles são capazes de produzir produtos rapidamente e em um alto nível de qualidade, operam dentro de uma gama limitada de movimentos. Então, quanto realmente é para programar um robô industrial?

A verdade é que, embora a robótica industrial certamente varie em seus níveis de complexidade, mesmo a aplicação mais simples de um robô industrial está muito longe da funcionalidade de plug and play. Em outras palavras, um braço de robô que requer movimento limitado dentro do eixo X, Y e Z para executar sua tarefa dia após dia requer mais do que apenas algumas linhas de código. À medida que a robótica industrial se torna cada vez mais avançada e as fábricas tradicionais são atualizadas para as fábricas inteligentes, a quantidade de trabalho e experiência que é fornecida para treinar esses fabricantes artificiais aumentará comensivelmente. Vamos dar uma olhada em algumas das maneiras pelas quais o robô moderno está programado.

Ensinar pendente

O termo "robô" pode evocar muitas imagens diferentes. Embora o público em geral possa comparar um robô a algo que eles viram em um filme ou na televisão, na maioria das indústrias um robô consiste em um braço robótico que é programado para concluir uma tarefa de complexidade variável em um nível aceitável de qualidade.

Às vezes, as eficiências podem ser identificadas durante a produção e pequenas variações precisam ser feitas nos movimentos do robô. Interromper a produção para reprogramar o equipamento seria um empreendimento caro e impraticável; A sabedoria convencional sugere que cada variação desses movimentos precisa ser meticulosamente programada em um computador, linha por linha; Mas isso não poderia estar mais longe da verdade.

Uma caixa de ensino, ou mais comumente chamada de pingente de ensino ou pistola, é um dispositivo portátil industrializado acidentado que permite ao operador controlar o robô nos comandos de lógica em tempo real e de entrada e gravar as informações no computador do robô.

Os robôs industriais tendem a operar em velocidades que desafiam o olho humano, mas um operador usando um pingente de ensino pode desacelerar o equipamento para que eles possam plotar os movimentos do robô para acomodar a mudança de procedimento. Esse processo pode parecer fácil para quem já usou um controlador de videogame, mas há muito mais do que simplesmente saber como inserir entradas. O operador, por exemplo, precisa ser capaz de visualizar o caminho mais eficiente que o robô seguirá para que os movimentos sejam estritamente limitados aos necessários. Movimentos desnecessários ou aumentos no tempo, por mais aparentemente pequenos, podem ter um efeito cascata nos recursos de saída de uma linha de produção. Extrapolado ao longo do tempo, um caminho ineficiente plotado para um robô pode resultar em perdas financeiras significativas para o fabricante.

Obviamente, a velocidade de cada movimento também precisa ser considerada para que o robô possa executar movimentos conjuntos o mais rápido possível. Esses movimentos são mais eficientes do ponto de vista do movimento, assumindo que um programador tenha a experiência de implementar. De fato, esse tipo de programação pode parecer simples para se olhar o processo, mas, de fato, pode levar anos para dominar. Os pingentes de ensino existem há anos e continuam sendo um item básico no mundo da programação robótica.

Simulações offline

Um dos maiores riscos para programar um robô industrial no piso da fábrica é o tempo de inatividade resultante. Um programador precisa interagir com a máquina, fazer alterações no código e testar o movimento do equipamento no contexto da produção antes que as operações possam ser retomadas. Felizmente, o software de simulação offline pode ser usado para aproximar quaisquer alterações de código que o operador pretenda incorporar, os bugs podem ser corrigidos antes que a atualização de programação seja lançada e tudo sem interromper as operações. Não há desvantagem financeira para executar simulações offline e nenhum perigo para o operador, pois as simulações podem ser executadas em um PC localizado longe do piso da fábrica.

Existem muitos tipos diferentes de programas que oferecem recursos de simulação offline, mas o princípio é o mesmo, criando um ambiente virtual representativo do processo de fabricação e programando os movimentos usando um modelo 3D sofisticado.

Deve -se notar que nenhum programa é totalmente melhor do que qualquer um dos outros, mas um pode ser preferível, dependendo da complexidade do aplicativo. A coisa atraente sobre esse tipo de programação é que ele permite que o programador não apenas programe movimentos robóticos, mas também permite que o programador implemente e visualize os resultados da funcionalidade de colisão e detecção de quase falta e tempos de ciclo de gravação.

Como o programa é criado independentemente do dispositivo em um computador externo (e não manualmente, como é o caso do ensino de aprendizado pendente), ele permite que os fabricantes capitalizem a produção de curto prazo, podendo automatizar rapidamente um processo sem impedir operações normais.

Embora o ensino de programação pendente ofereça uma abordagem muito diferenciada para ajustes robóticos no piso da fábrica, há indiscutivelmente maior de cabeça para poder executar atualizações de programação em um ambiente de teste antes de atualizar o código no equipamento físico.

Programação por demonstração

Este método é em geral semelhante ao processo pendente de ensino. Por exemplo, como no pingente de ensino, o operador tem a capacidade de "mostrar" o robô, com um alto grau de precisão, uma série de novos movimentos e armazenar essas informações no computador do robô. No entanto, existem alguns benefícios que criam alguns pontos de diferenciação entre os dois. Por exemplo, o pingente de ensino é um dispositivo portátil sofisticado que contém muitos controles e funcionalidades diferentes. A programação por demonstração geralmente exige que o operador navegue no braço robótico com um joystick (em vez de um teclado). Isso torna o processo de programação muito mais simples e rápido - duas coisas que se traduzem em menos tempo de inatividade.

Esse tipo de programação robótica também leva menos tempo para que um operador se torne proficiente; Como a tarefa em si é programada da mesma maneira que um operador humano a concluiria.

O futuro da programação robótica

Todos esses métodos de programação têm seu lugar no mundo da robótica industrial, mas nenhum deles é perfeito. À sua maneira, o desenvolvimento e a implantação de cada um podem impedir a produção e aumentar os custos ao fabricante. Será necessário o tempo para ensinar o robô a executar a tarefa. Em muitos casos, a habilidade do operador ou técnico pode variar esses momentos de uma forma de uma aplicação para a seguinte.

Imagine no entanto, se um robô industrial precisava apenas "ver" uma tarefa sendo concluída para executá -lo perfeitamente repetidamente. O custo e o tempo associados à programação da robótica industrial diminuiriam tremendamente.

Se parecer bom demais para ser verdadeiro, convém dar uma olhada na indústria de robótica; Esse tipo de treinamento de robôs já está na mente dos designers robóticos industriais. A teoria por trás da tecnologia é sólida; Peça a um operador que mostre ao robô como executar uma tarefa específica e permitir que o robô analise essas informações para determinar a sequência mais eficiente de movimentos que precisam ser concluídos para replicar a tarefa. À medida que o robô aprende a tarefa, ele tem a oportunidade de descobrir novas maneiras de melhorar a maneira como a tarefa é executada.

Programação robôs mais complexos

À medida que mais e mais fábricas passam para fábricas inteligentes e mais equipamentos autônomos instalados, as tarefas atribuídas aos robôs se tornarão mais complexas. Dito isto, os métodos que usamos atualmente para programar esses robôs serão forçados a evoluir. Embora as atividades de programação contemporânea tenham um desempenho admirável, há pouca dúvida de que a inteligência artificial desempenhará um papel importante na maneira como os robôs aprendem.