Nel mondo della robotica, la programmazione offline (OLP) ha fatto molta strada in poco tempo, e la pandemia globale ha accelerato l’innovazione. I robot industriali si sono evoluti da complessi robot di linea di assemblaggio a robot collaborativi ("cobot") che lavorano fianco a fianco con gli operatori umani. Man mano che la tecnologia progredisce, il settore osserva numerosi cambiamenti e miglioramenti nell’OLP.
Nel nostro articolo precedente abbiamo esaminato la versatilità come importante tendenza futura nell’OLP. In questo articolo ci concentriamo sulle macchine intelligenti.
Man mano che l’IIoT e il machine learning diventano più sofisticati e intuitivi, gli utenti desiderano robot con intelligenza di macchina e robotica integrate nei sistemi operativi. Programmare un robot con una pulsantiera teach tradizionale richiede tempo, è macchinoso e soggetto a errori dell’utente. A seconda della configurazione della cella robotizzata, raggiungere tutti i punti con il braccio robotizzato in modalità Teach può risultare impraticabile o addirittura pericoloso.
Quando si utilizza un OLP, tutta la programmazione può essere completata prima dell’installazione del robot. Il funzionamento può essere testato e i problemi risolti, in modo che installazione e configurazione possano essere completate in poche ore o giorni anziché settimane. Le modifiche al programma possono essere eseguite all’interno del software OLP, senza interrompere la produzione per modificare i punti in modalità Teach sulla pulsantiera. La funzione successiva può essere messa in coda mentre un’attività è già in corso. Con il giusto OLP e una formazione minima, chiunque può programmare un robot, un vantaggio significativo in caso di carenza di manodopera qualificata.
Massimizzare il ROI è un obiettivo primario nella produzione; ad esempio, è molto più conveniente che un saldatore integri la propria esperienza di processo in un software di programmazione potente e facile da usare, piuttosto che cercare un programmatore con esperienza anche nella saldatura.
Un altro vantaggio dell’OLP è la possibilità di effettuare la ricerca guasti, caricare dati e programmare da qualsiasi luogo tramite l’IIoT, utilizzando un computer o un tablet. Invece di fermare la linea di produzione per identificare il problema, i dati avanzati di ricerca guasti e la reportistica possono aiutare i programmatori a risolverlo rapidamente senza recarsi fisicamente sul posto.
Parallelamente, continuerà l’impegno per un’analisi efficiente di tutti i dati generati dai robot, sia riguardo errori, eccezioni o rapporti di produzione. Non basta produrre i dati; le aziende avranno bisogno di strumenti per analizzarli, interpretarli e conservarli, creando nuove sfide sia per il progettista sia per l’utente. Sebbene errori cinematici continueranno a verificarsi in produzione, la capacità di individuare la posizione, anticipare e risolvere il problema potrebbe ridurre significativamente errori di produzione e tempi passivi.
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