{{{sourceTextContent.title}}}

Come si insegnano i robot industriali a eseguire i compiti?

{{{sourceTextContent.subTitle}}}

Dall'idea fantastica al movimento della realtà.

{{{sourceTextContent.description}}}

I robot industriali sono intorno a noi: producono i beni che consumiamo e i veicoli che guidiamo. Per molti, queste tecnologie sono spesso considerate semplicistiche. Dopo tutto, pur essendo in grado di produrre prodotti in modo rapido e con un alto livello di qualità, operano in una gamma limitata di movimenti. Ma quanto conta davvero programmare un robot industriale?

La verità è che, sebbene la robotica industriale vari per livelli di complessità, anche l'applicazione più semplice di un robot industriale è ben lontana dalla funzionalità plug and play. Per dirla in altri termini, un braccio robotico che richiede un movimento limitato sugli assi X, Y e Z per svolgere il proprio compito giorno dopo giorno richiede più di qualche riga di codice. Man mano che la robotica industriale diventa sempre più avanzata e le fabbriche tradizionali si trasformano in fabbriche intelligenti, la quantità di lavoro e di competenze necessarie per formare questi produttori artificiali aumenterà di conseguenza. Vediamo alcuni dei modi in cui viene programmato il robot moderno.

Ciondolo di insegnamento

Il termine "robot" può evocare molte immagini diverse. Mentre il pubblico in generale può associare un robot a qualcosa che ha visto in un film o in televisione, nella maggior parte dei settori un robot consiste in un braccio robotico programmato per completare un compito di varia complessità a un livello di qualità accettabile.

A volte, durante la produzione si possono individuare delle efficienze e si devono apportare piccole variazioni ai movimenti del robot. Interrompere la produzione per riprogrammare l'apparecchiatura sarebbe un'impresa costosa e poco pratica; la saggezza convenzionale suggerisce che ogni variazione di questi movimenti deve essere programmata meticolosamente in un computer, linea per linea; ma questo non potrebbe essere più lontano dalla verità.

Un teach box, o più comunemente chiamato teach pendant o teach gun, è un robusto dispositivo portatile industrializzato che consente all'operatore di controllare il robot in tempo reale e di inserire comandi logici e registrare le informazioni nel computer del robot.

I robot industriali tendono a funzionare a velocità tali da sfidare l'occhio umano, ma l'operatore che utilizza un pendente di autoapprendimento può rallentare l'apparecchiatura in modo da poter tracciare i movimenti del robot per adattarli alla modifica della procedura. Questo processo può sembrare facile a chiunque abbia mai usato un controller per videogiochi, ma c'è molto di più che sapere semplicemente come inserire gli input. L'operatore, ad esempio, deve essere in grado di visualizzare il percorso più efficiente del robot, in modo che i movimenti siano strettamente limitati a quelli necessari. Movimenti non necessari o aumenti di tempo, per quanto apparentemente piccoli, possono avere un effetto a catena sulle capacità di produzione di una linea di produzione. Estrapolato nel tempo, un percorso inefficiente tracciato in un robot potrebbe comportare perdite finanziarie significative per il produttore.

Naturalmente, è necessario considerare anche la velocità di ogni movimento, in modo che il robot possa eseguire movimenti articolari il più spesso possibile. Questi movimenti sono più efficienti dal punto di vista del movimento, a patto che il programmatore abbia l'esperienza necessaria per implementarli. In effetti, questo tipo di programmazione può sembrare semplice per chi osserva il processo, ma in realtà può richiedere anni per essere padroneggiata. I pendenti Teach esistono da anni e continuano a essere un punto fermo nel mondo della programmazione robotica.

Simulazioni offline

Uno dei maggiori rischi della programmazione di un robot industriale in fabbrica è il conseguente tempo di inattività. Il programmatore deve interfacciarsi con la macchina, apportare modifiche al codice e testare il movimento dell'apparecchiatura nel contesto della produzione prima di poter riprendere le operazioni. Fortunatamente, il software di simulazione offline può essere utilizzato per approssimare qualsiasi modifica del codice che l'operatore intende incorporare, i bug possono essere risolti prima che l'aggiornamento della programmazione venga reso operativo, e tutto ciò senza interrompere le operazioni. L'esecuzione di simulazioni offline non comporta alcun svantaggio finanziario né alcun pericolo per l'operatore, poiché le simulazioni possono essere eseguite su un PC situato lontano dalla fabbrica.

Esistono diversi tipi di programmi che offrono funzionalità di simulazione offline, ma il principio è lo stesso: creare un ambiente virtuale rappresentativo del processo produttivo e programmare i movimenti utilizzando un sofisticato modello 3D.

Va notato che nessun programma è in assoluto migliore degli altri, ma uno può essere preferibile a seconda della complessità dell'applicazione. L'aspetto interessante di questo tipo di programmazione è che consente al programmatore non solo di programmare i movimenti robotici, ma anche di implementare e visualizzare i risultati delle funzionalità di rilevamento delle collisioni e dei quasi incidenti e di registrare i tempi di ciclo.

Dal momento che il programma viene creato indipendentemente dal dispositivo su un computer esterno (e non manualmente, come nel caso dell'apprendimento con il metodo teach pendant), consente ai produttori di capitalizzare sulla produzione a breve termine, potendo automatizzare rapidamente un processo senza ostacolare le normali operazioni.

Sebbene l'apprendimento della programmazione del pendente offra un approccio molto sfumato alle regolazioni robotiche in fabbrica, la possibilità di eseguire gli aggiornamenti della programmazione in un ambiente di prova prima di aggiornare il codice nell'apparecchiatura fisica è probabilmente più vantaggiosa.

Programmazione mediante dimostrazione

Questo metodo è in linea di massima simile al processo di apprendimento tramite ciondolo. Ad esempio, come nel caso del ciondolo di apprendimento, l'operatore ha la possibilità di "mostrare" al robot, con un alto grado di precisione, una serie di nuovi movimenti e di memorizzare tali informazioni nel computer del robot. Vi sono tuttavia alcuni vantaggi che creano alcuni punti di differenziazione tra i due. Ad esempio, il teach pendant è un sofisticato dispositivo portatile che contiene molti controlli e funzionalità diverse. La programmazione tramite dimostrazione richiede generalmente che l'operatore navighi il braccio robotico con un joystick (piuttosto che con una tastiera). In questo modo il processo di programmazione è molto più semplice e veloce, due fattori che si traducono in una riduzione dei tempi di inattività.

Questo tipo di programmazione robotica richiede anche meno tempo per l'operatore per diventare esperto, poiché il compito stesso è programmato nello stesso modo in cui lo completerebbe un operatore umano.

Il futuro della programmazione robotica

Tutti questi metodi di programmazione hanno il loro posto nel mondo della robotica industriale, ma nessuno di essi è perfetto. A loro modo, lo sviluppo e l'impiego di ciascuno di essi può ostacolare la produzione e aumentare i costi per il produttore. Sarà necessario del tempo per insegnare al robot come eseguire il compito. In molti casi, l'abilità dell'operatore o del tecnico può far variare questi tempi in modo selvaggio da un'applicazione all'altra.

Immaginate però se un robot industriale dovesse solo "vedere" il completamento di un'attività per eseguirla in modo impeccabile più e più volte. I costi e i tempi associati alla programmazione della robotica industriale diminuirebbero enormemente.

Se sembra troppo bello per essere vero, forse è il caso di dare un'occhiata più da vicino al settore della robotica; questo tipo di formazione sui robot è già all'attenzione dei progettisti di robot industriali. La teoria alla base di questa tecnologia è valida: un operatore mostra al robot come eseguire un particolare compito e il robot analizza le informazioni per determinare la sequenza più efficiente di movimenti da eseguire per replicare il compito. Man mano che il robot apprende il compito, ha l'opportunità di scoprire nuovi modi per migliorare il modo in cui il compito viene eseguito.

Programmazione di robot più complessi

Con la transizione di un numero sempre maggiore di fabbriche verso fabbriche intelligenti e l'installazione di apparecchiature più autonome, i compiti assegnati ai robot diventeranno sempre più complessi. Ciò significa che i metodi attualmente utilizzati per programmare i robot dovranno evolversi. Anche se le attuali attività di programmazione funzionano egregiamente, non c'è dubbio che l'intelligenza artificiale giocherà un ruolo importante nel modo in cui i robot imparano.