Koje su prednosti robotskog nastavnog privjeska koje inženjere može učiniti neodvojivim od njega?
Prva je sigurnost. Za programiranje nekooperativnog industrijskog robota potrebno je koristiti prekidač za onemogućavanje. Ovo je prekidač koji može automatski djelovati kada operater izgubi sposobnost djelovanja, kao što je smrt, nesvjestica ili napuštanje kontrolne opreme. Obično se koristi kao oblik zaštite od kvara za zaustavljanje mašine kako bi se izbjegle moguće opasnosti. Privjesak za učenje omogućava korisniku da prebaci način rada robota iz nastavnog u neograničeni rad pomoću ključa, čime kontrolira prekidač za isključenje.
Za kooperativne robote postoje i neke hitne situacije koje zahtijevaju da roboti sami prestanu raditi. Privjesak za učenje robota ima funkciju osiguravanja sigurnog i zaštitnog isključivanja. Svi sistemi mogu pokvariti, tako da operater mora biti u mogućnosti kontrolirati robota i prebaciti način njegovog ponašanja u siguran način rada, kako bi ušao u radnu jedinicu ili pomjerio robota u bilo koju željenu poziciju. Privezak za učenje je najefikasniji alat za izvođenje ovih operacija.
Druga prednost je praćenje. Uređaj za učenje robota može se koristiti za praćenje da li robot i svi uređaji u radnoj jedinici imaju greške u ponašanju i daju alarm, ili čak prosuđuju moguće greške u ponašanju robota. Kada je program pokrenut, nastavni privjesak je prozor za razumijevanje rada robota i kontrolne pozicije cijelog programa.
Treća prednost je testiranje. Privjesak za učenje robota je također dobar alat i metoda za testiranje novih robotskih programa, a praktičan je i brz. Naravno, osim testiranja pomoću privjeska za podučavanje, testiranje možete završiti i putem alata treće strane (kao što je OLRP aplikacija). U poređenju s OLRP-om, privjesak za podučavanje može brže i praktičnije završiti neke jednostavne zadatke programiranja. OLRP-ovi softverski alati su idealni za aplikacije sa stotinama ili hiljadama tačaka, kao što su složene staze potrebne za zavarivanje. Međutim, mnogi poslovi ne uključuju tako složene radnje. Na primjer, robotsko istezanje, branje i postavljanje, linearno zavarivanje, doziranje i drugo programiranje. Ove operacije su vrlo jednostavne i moraju se brzo završiti, posebno u proizvodnom okruženju sa velikom složenošću i malim serijama, kako bi se smanjio utjecaj vremena prebacivanja. Naravno, bez obzira koji se alat koristi, on se mora izvoditi malom brzinom pod nadzorom operatera kako bi se spriječilo oštećenje hardvera uzrokovano greškama. Tokom ovog testa, operater provjerava razmak između robota i hardvera u radnoj jedinici, kao što je alatna mašina. Ostale testne aktivnosti koje se izvode sa nastavnim privjeskom uključuju podučavanje osnovnog okvira i okvira alata. Operater može pokrenuti robota polako kako bi potvrdio kako se kreće u radnoj jedinici, te također provjerio opseg djelovanja robota i njegovog alata u radnoj jedinici.
Četvrta prednost je što privjesak za podučavanje može prilagoditi program robota u realnom vremenu. Ponekad se robot može greškom povući na određenu udaljenost u jednom smjeru iz različitih razloga, što rezultira smanjenom preciznošću; Drugi primjer, postoji uobičajeni problem da je kraj alata kraka (EOAT) pogrešno poravnat ili ne može doći do dijela. Osim toga, kada stanje simulacije ne odgovara u potpunosti stvarnom svijetu, kao što je kada se robot kreće po vodilici sedme ose (tj., kreće se ručno kroz nastavni privjesak), simulacija u osnovi očekuje da je kretanje savršeno bez podrhtavanja, ali to nije slučaj. Ovako, privezak za učenje može igrati ulogu kompenzacije. Iako je uloga vrlo mala, čak i ako je kompenzacija 1 mm, moguće je optimizirati rezultate zavarivanja na zadovoljavajući nivo.
Peta prednost je u tome što robotski nastavni privjesak može pouzdano i aktivno potaknuti operatera da izvrši traženi unos. Konkretno, prilikom pokretanja novog zadatka, operater će možda htjeti pauzirati program da provjeri dijelove ili provjeri druge blokove aplikacije. Kada je aplikacija pokrenuta, ona također može koristiti privjesak za učenje za interakciju sa zadatkom. Takve operacije se ne mogu izvoditi u OLRP softveru.
Šesta prednost je u tome što privjesak za učenje robota može integrirati mnoge komponente u radnu jedinicu, kao što su laserski skener, lampa za stog, itd. Operater učitava program na robota, a zatim piše potprogram za koordinaciju kretanja robota sa aktivnosti ostalih komponenti u radnoj jedinici. Kodiranje ovih potprograma takođe obavlja nastavni privezak. Mnoge fabrike imaju posebno razvijene potprograme, kao što je potprogram za vađenje delova sa polica, koji se lako mogu zadržati u nastavnom privesku. U OLRP-u se ne može obaviti odgovarajući posao.
Sedma prednost je što omogućava korisniku da doda kontrolnu logiku. Nakon što operater kreira i testira svoj program, mora pokrenuti desetine dijelova. Koristeći privjesak za učenje, on može dodati kontrolnu logiku tako da aplikacija može raditi bez nadzora, što se obično može koristiti s drugim robotima ili uređajima u radnoj jedinici. Naprotiv, većina OLRP softvera niti ima ugrađenu kontrolnu logičku strukturu niti dozvoljava njeno dodavanje.
Konačno, privjesak za učenje robota pruža visok stupanj interakcije između konfiguriranja aplikacija i izvršavanja aplikacija. Budući da nema potrebe za prijenosom programa s drugih uređaja, operateri mogu obavljati zadatke brzo i efikasno.
Jednom riječju, privjesak za učenje robota bio je i još uvijek je ključni dio robotskog ekosistema. Moramo ga naučiti i razumjeti kako bi nam bolje služio.