रोबोट शिक्षण पेंडेंट के क्या फायदे हैं जो इंजीनियरों को इससे अविभाज्य बना सकते हैं?
पहली सुरक्षा है। एक गैर-सहकारी औद्योगिक रोबोट को प्रोग्राम करने के लिए, एक अक्षम स्विच का उपयोग करना आवश्यक है। यह एक स्विच है जो स्वचालित रूप से कार्य कर सकता है जब ऑपरेटर कार्य करने की क्षमता खो देता है, जैसे मृत्यु, बेहोशी या नियंत्रण उपकरण छोड़ना। यह आम तौर पर संभावित खतरों से बचने के लिए मशीन को रोकने के लिए विफलता सुरक्षा के रूप में उपयोग किया जाता है। टीचिंग पेंडेंट उपयोगकर्ता को कुंजी का उपयोग करके रोबोट के संचालन मोड को शिक्षण मोड से अप्रतिबंधित संचालन में बदलने में सक्षम बनाता है, जिससे अक्षम स्विच को नियंत्रित किया जा सकता है।
सहकारी रोबोटों के लिए, कुछ आपात स्थितियाँ भी होती हैं जिनमें रोबोट को अपने आप काम करना बंद करना पड़ता है। रोबोट शिक्षण लटकन में सुरक्षित और सुरक्षात्मक शटडाउन सुनिश्चित करने का कार्य है। सभी प्रणालियाँ विफल हो सकती हैं, इसलिए ऑपरेटर को रोबोट को नियंत्रित करने और उसके व्यवहार मोड को सुरक्षित मोड में बदलने में सक्षम होना चाहिए, ताकि कार्य इकाई में प्रवेश किया जा सके या रोबोट को किसी भी वांछित स्थिति में ले जाया जा सके। इन कार्यों को करने के लिए टीचिंग पेंडेंट सबसे प्रभावी उपकरण है।
दूसरा फायदा निगरानी है। रोबोट शिक्षण उपकरण का उपयोग निगरानी के लिए किया जा सकता है कि क्या रोबोट और कार्य इकाई के सभी उपकरणों में व्यवहार त्रुटियां हैं और अलार्म दें, या यहां तक कि रोबोट की संभावित व्यवहार त्रुटियों का न्याय भी करें। जब कार्यक्रम चल रहा होता है, तो शिक्षण लटकन रोबोट के संचालन और पूरे कार्यक्रम की नियंत्रण स्थिति को समझने के लिए एक खिड़की है।
तीसरा फायदा परीक्षण है। रोबोट शिक्षण लटकन भी नए रोबोट कार्यक्रमों के परीक्षण के लिए एक अच्छा उपकरण और तरीका है, और यह सुविधाजनक और तेज़ है। बेशक, शिक्षण पेंडेंट के साथ परीक्षण के अलावा, आप किसी तृतीय-पक्ष टूल (जैसे OLRP एप्लिकेशन) के माध्यम से भी परीक्षण पूरा कर सकते हैं। OLRP की तुलना में, टीचिंग पेंडेंट कुछ सरल प्रोग्रामिंग कार्यों को तेजी से और अधिक आसानी से पूरा कर सकता है। OLRP के सॉफ़्टवेयर उपकरण सैकड़ों या हज़ारों बिंदुओं वाले अनुप्रयोगों के लिए आदर्श हैं, जैसे वेल्डिंग के लिए आवश्यक जटिल पथ। हालांकि, कई नौकरियों में ऐसी जटिल कार्रवाइयां शामिल नहीं होती हैं। उदाहरण के लिए, रोबोट स्ट्रेचिंग, पिकिंग और प्लेसमेंट, लीनियर वेल्डिंग, डिस्पेंसिंग और अन्य प्रोग्रामिंग। ये ऑपरेशन बहुत सरल हैं और इन्हें जल्दी से पूरा करने की आवश्यकता है, विशेष रूप से उच्च जटिलता और छोटे बैचों वाले उत्पादन वातावरण में, ताकि स्विचिंग समय के प्रभाव को कम किया जा सके। बेशक, कोई फर्क नहीं पड़ता कि किस उपकरण का उपयोग किया जाता है, त्रुटियों के कारण हार्डवेयर क्षति को रोकने के लिए इसे ऑपरेटर की देखरेख में धीमी गति से किया जाना चाहिए। इस परीक्षण के दौरान, ऑपरेटर मशीन टूल जैसे कार्य इकाई में रोबोट और हार्डवेयर के बीच के अंतर की जांच करता है। शिक्षण लटकन के साथ की जाने वाली अन्य परीक्षण गतिविधियों में बुनियादी ढांचे और उपकरण ढांचे को पढ़ाना शामिल है। कार्य इकाई में यह कैसे चलता है, इसकी पुष्टि करने के लिए ऑपरेटर रोबोट को धीरे-धीरे चला सकता है, और कार्य इकाई में रोबोट और उसके टूलींग की कार्रवाई के दायरे को भी सत्यापित कर सकता है।
चौथा लाभ यह है कि शिक्षण लटकन वास्तविक समय में रोबोट कार्यक्रम को समायोजित कर सकता है। कभी-कभी रोबोट विभिन्न कारणों से गलती से एक दिशा में एक निश्चित दूरी को खिसका सकता है, जिसके परिणामस्वरूप सटीकता कम हो जाती है; एक अन्य उदाहरण, एक आम समस्या है कि एंड ऑफ आर्म टूलिंग (ईओएटी) गलत तरीके से संरेखित है या भाग तक नहीं पहुंच सकता है। इसके अलावा, जब सिमुलेशन राज्य पूरी तरह से वास्तविक दुनिया से मेल नहीं खाता है, जैसे कि जब रोबोट सातवें अक्ष गाइड रेल पर चलता है (यानी, शिक्षण लटकन के माध्यम से मैन्युअल रूप से चलता है), तो सिमुलेशन मूल रूप से उम्मीद करता है कि गति बिना हिलाए सही है, लेकिन ऐसा नहीं है. इस तरह, शिक्षण लटकन मुआवजे की भूमिका निभा सकता है। हालांकि भूमिका बहुत छोटी है, भले ही मुआवजा 1 मिमी हो, वेल्डिंग परिणामों को संतोषजनक डिग्री तक अनुकूलित करना संभव है।
पाँचवाँ लाभ यह है कि रोबोट शिक्षण पेंडेंट मज़बूती से और सक्रिय रूप से ऑपरेटर को आवश्यक इनपुट करने के लिए प्रेरित कर सकता है। विशेष रूप से, एक नया कार्य शुरू करते समय, ऑपरेटर भागों की जांच करने या एप्लिकेशन के अन्य ब्लॉकों की जांच करने के लिए प्रोग्राम को रोकना चाह सकता है। जब एप्लिकेशन चल रहा हो, तो यह कार्य के साथ बातचीत करने के लिए शिक्षण लटकन का भी उपयोग कर सकता है। ओएलआरपी सॉफ्टवेयर में इस तरह के ऑपरेशन नहीं किए जा सकते हैं।
छठा लाभ यह है कि रोबोट शिक्षण लटकन कार्य इकाई में कई घटकों को एकीकृत कर सकता है, जैसे कि लेजर स्कैनर, स्टैक लैंप, आदि। ऑपरेटर प्रोग्राम को रोबोट पर लोड करता है, और फिर रोबोट की गति को समन्वित करने के लिए एक सबरूटीन लिखता है कार्य इकाई में अन्य घटकों की गतिविधियाँ। इन सबरूटीन्स की कोडिंग भी टीचिंग पेंडेंट द्वारा की जाती है। कई कारखानों ने विशेष रूप से सबरूटीन विकसित किए हैं, जैसे कि अलमारियों से भागों को हटाने के लिए सबरूटीन, जिसे आसानी से शिक्षण लटकन में रखा जा सकता है। OLRP में, संबंधित कार्य नहीं किया जा सकता है।
सातवां लाभ यह है कि यह उपयोगकर्ता को नियंत्रण तर्क जोड़ने की अनुमति देता है। एक बार जब ऑपरेटर ने अपना प्रोग्राम बना लिया और उसका परीक्षण कर लिया, तो उसे दर्जनों भागों को चलाने की जरूरत है। टीचिंग पेंडेंट का उपयोग करते हुए, वह नियंत्रण तर्क जोड़ सकता है ताकि एप्लिकेशन अप्राप्य चल सके, जिसका उपयोग आमतौर पर कार्य इकाई में अन्य रोबोट या उपकरणों के साथ किया जा सकता है। इसके विपरीत, अधिकांश OLRP सॉफ़्टवेयर में न तो अंतर्निहित नियंत्रण तर्क संरचना होती है और न ही इसे जोड़ने की अनुमति होती है।
अंत में, रोबोट शिक्षण लटकन अनुप्रयोगों को कॉन्फ़िगर करने और अनुप्रयोगों को निष्पादित करने के बीच उच्च स्तर की बातचीत प्रदान करता है। क्योंकि अन्य उपकरणों से कार्यक्रमों को स्थानांतरित करने की कोई आवश्यकता नहीं है, ऑपरेटर कार्यों को जल्दी और प्रभावी ढंग से कर सकते हैं।
एक शब्द में, रोबोट शिक्षण लटकन रोबोट पारिस्थितिकी तंत्र का एक महत्वपूर्ण हिस्सा रहा है और अभी भी है। हमें इसे सीखने और समझने की जरूरत है ताकि यह हमारी बेहतर सेवा कर सके।