Robôs industriais estão por toda parte; eles produzem os bens que consumimos e os veículos que dirigimos. Para muitos, essas tecnologias costumam ser vistas como simplistas por natureza. Afinal, embora sejam excepcionalmente capazes de produzir produtos com rapidez e alto nível de qualidade, operam com uma amplitude de movimento limitada. Então, quanto realmente envolve 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 plug and play. Em outras palavras, um braço robótico que requer movimento limitado dentro dos eixos X, Y e Z para executar sua tarefa diariamente 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 transformadas em fábricas inteligentes, a quantidade de trabalho e expertise necessária para treinar esses fabricantes artificiais aumentará proporcionalmente. Vamos dar uma olhada em algumas das maneiras pelas quais o robô moderno é programado.

Ensine Pingente

O termo "robô" pode evocar muitas imagens diferentes. Embora o público em geral possa comparar um robô a algo que viu em um filme ou na televisão, na maioria dos setores, um robô consiste em um braço robótico programado para realizar uma tarefa de complexidade variável com um nível aceitável de qualidade.

Às vezes, 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 esforço caro e impraticável; a sabedoria popular 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 arma de ensino, é um dispositivo portátil industrializado e robusto que permite ao operador controlar o robô em tempo real, inserir comandos lógicos e registrar as informações no computador do robô.

Robôs industriais tendem a operar em velocidades que desafiam o olho humano, mas um operador usando um controle remoto pode desacelerar o equipamento para que ele possa traçar os movimentos do robô para acomodar a mudança no procedimento. Esse processo pode parecer fácil para qualquer um que já tenha usado um controle de videogame, mas há muito mais envolvido do que simplesmente saber como inserir entradas. O operador, por exemplo, precisa ser capaz de visualizar o caminho mais eficiente que o robô percorrerá para que os movimentos sejam estritamente limitados aos necessários. Movimentos desnecessários ou aumentos no tempo, não importa quão aparentemente pequenos, podem ter um efeito cascata na capacidade de produção de uma linha de produção. Extrapolado ao longo do tempo, um caminho ineficiente traçado em um robô pode resultar em perdas financeiras significativas para o fabricante.

É claro que a velocidade de cada movimento também precisa ser considerada para que o robô possa realizar movimentos articulares com a maior frequência possível. Esses movimentos são mais eficientes do ponto de vista do movimento, desde que o programador tenha experiência para implementá-los. De fato, esse tipo de programação pode parecer simples para quem está acompanhando o processo, mas, na verdade, pode levar anos para dominá-lo. Os pingentes de aprendizagem existem há anos e continuam sendo um elemento essencial no mundo da programação robótica.

Simulações offline

Um dos maiores riscos de programar um robô industrial no chão de fábrica é o tempo de inatividade resultante. Um programador precisa interagir com a máquina, fazer alterações no código e testar o movimento do equipamento dentro do contexto de 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, bugs podem ser corrigidos antes que a atualização da programação entre em operação, tudo isso sem interromper as operações. Não há desvantagens financeiras em executar simulações offline e nenhum perigo para o operador, pois as simulações podem ser executadas em um PC localizado longe do chão de fábrica.

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

Vale ressaltar que nenhum programa é totalmente melhor do que os outros, mas um pode ser preferível dependendo da complexidade da aplicação. O atrativo desse tipo de programação é que ele permite ao programador não apenas programar movimentos robóticos, mas também implementar e visualizar os resultados da funcionalidade de detecção de colisões e quase acidentes, além de registrar os tempos de ciclo.

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

Embora o ensino de programação de pingentes ofereça uma abordagem muito diferenciada aos ajustes robóticos no chão de fábrica, há, sem dúvida, uma vantagem maior em 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 grande parte, semelhante ao processo do Teach Pendant. Por exemplo, assim como com o Teach Pendant, o operador tem a capacidade de "mostrar" ao robô, com 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 Teach Pendant é um dispositivo portátil sofisticado que contém diversos controles e funcionalidades. A programação por demonstração geralmente requer que o operador navegue pelo braço robótico com um joystick (em vez de um teclado). Isso torna o processo de programação muito mais simples e rápido – dois fatores que se traduzem em menos tempo de inatividade.

Esse tipo de programação robótica também leva menos tempo para que um operador se torne proficiente, já que a tarefa em si é programada da mesma forma que um operador humano a executaria.

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 prejudicar a produção e aumentar os custos para o fabricante. Será necessário tempo para ensinar o robô a executar a tarefa. Em muitos casos, a habilidade do operador ou técnico pode variar muito de uma aplicação para outra.

Imagine, no entanto, se um robô industrial precisasse apenas "ver" uma tarefa sendo concluída para executá-la perfeitamente, repetidas vezes. O custo e o tempo associados à programação da robótica industrial diminuiriam enormemente.

Se parece bom demais para ser verdade, talvez você queira dar uma olhada mais de perto na indústria da robótica; esse tipo de treinamento de robôs já está na mente dos projetistas de robótica industrial. A teoria por trás da tecnologia é sólida: peça a um operador que mostre ao robô como executar uma tarefa específica e permita que o robô analise essas informações para determinar a sequência de movimentos mais eficiente que precisa ser concluída para replicar a tarefa. À medida que o robô aprende a tarefa, ele tem a oportunidade de descobrir novas maneiras de aprimorar a forma como ela é executada.

Programação de robôs mais complexos

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