Componentes Visuais OLP: Programação offline de robôs

A programação de robôs offline (PHL ou OLP em inglês) é um método de geração de programas de robôs em software de computador (ambiente virtual) com base em dados CAD 3D.

Após o programa do robô ser gerado e verificado no software, ele pode ser carregado no robô físico.

Imagine um robô programado para soldar uma peça circular em uma peça metálica. O robô deve mover a tocha de soldagem em um arco 3D ao redor da circunferência da peça, mantendo uma orientação precisa em relação à superfície.

Você pode fazer isso programando os pontos usando um controle remoto, mas precisará de um grande número de pontos e será muito demorado. O espaçamento entre as tochas quase certamente variará, assim como a orientação delas. Além disso, a célula robótica não estará disponível para produção até que a programação seja concluída. Esse tempo de inatividade pode durar dias ou até semanas. Com o PHL, gerar o programa do robô é muito mais fácil. Importe um arquivo CAD da célula de soldagem para o software OLP e defina o caminho que você deseja que a tocha percorra. Feito isso, o software gera o programa do robô e verifica possíveis colisões. Após a verificação, o programa é carregado no controlador do robô, executado uma vez em baixa velocidade para uma dupla verificação, e a célula está pronta para retomar o trabalho.

Toda aplicação de robótica é candidata ao PHL; o único requisito é ter modelos digitais da célula de trabalho, peças, ferramentas e dispositivos de fixação. (Hoje em dia, tudo é projetado em CAD, o que não deve ser um problema.) No entanto, os benefícios se tornam ainda maiores à medida que as trajetórias do robô se tornam mais complexas e mais pontos precisam ser ensinados.
Com esses pontos em mente, aqui estão alguns dos melhores casos de uso para PHL:

Soldagem – o acesso e a orientação são desafios específicos que a PHL ajuda a superar, e cordões de solda complexos podem exigir um grande número de pontos de solda.

Revestimento (pintura) – assim como na soldagem, a orientação é importante, assim como a espessura da tinta e a distância de afastamento, garantindo que todas as áreas possam ser alcançadas e pintadas de maneira ideal.

Remoção – muitas operações de montagem exigem a remoção de cordões adesivos longos e complexos: o PHL permite que percursos de ferramentas sejam criados off-line rapidamente com qualidade consistente.

Processamento (de superfície) – aplicações como jateamento e rebarbação geralmente exigem caminhos longos e complexos que exigem um grande número de pontos.

Aplicações de montagem (sem gabarito) – os movimentos de preensão e inserção exigem um controle preciso da orientação da pinça, o que é possível em um nível superior com o PHL.

Aplicações de Manuseio de Materiais – PHL permite ao programador determinar a distância mais rápida entre dois locais, o que nem sempre é o caminho mais óbvio.

Corte – Corte a plasma, laser ou jato de água pode funcionar para peças padrão, mas para geometrias complexas, são necessários robôs com padrões de corte precisos que podem ser gerados com PHL

Os fabricantes que utilizam o software OLP relatam inúmeras vantagens:

Sem tempo de inatividade do robô.
O tempo de programação pode ser reduzido em até 80% e a utilização do robô aumentada em até 95%, impulsionando a produtividade do programador e reduzindo o tempo de inatividade da célula.

Tempos de configuração rápidos
É necessário menos tempo para lançar um novo produto em produção – a programação é feita simultaneamente e não sequencialmente.

Maior segurança
Redução do risco de acidentes e lesões

Qualidade mais alta e repetível
Os programas do robô são melhor otimizados (tempos de ciclo mais curtos, maior precisão e consistência), resultando em qualidade de produção mais alta e repetível.

Independente da marca e do processo do robô
Independentemente da marca do robô ou do tipo de processo, o software OLP avançado pode abranger todas as aplicações.

Chega de surpresas
Evitam-se alterações de última hora em fixadores e ferramentas.

Embora qualquer fabricante que utilize robôs possa se beneficiar do PHL, os maiores ganhos são observados quando os tamanhos dos lotes são pequenos e os ciclos de produção são curtos.

O problema é que, ao programar para o robô, alterações e ajustes frequentes reduzem o tempo de atividade e as horas de operação.

No entanto, com o Visual Components OLP, os programas são testados virtualmente e carregados nos robôs enquanto os aspectos físicos da célula (fixações, garras, etc.) são modificados. É recomendável executar o robô em um ciclo de baixa velocidade para verificar colisões, após o qual a célula estará pronta para reiniciar a produção.

Além disso, quaisquer problemas relacionados ao projeto na documentação ou nos modelos são identificados antecipadamente e podem ser comunicados a outras equipes e resolvidos sem perda de tempo de produção.

A alternativa ao uso de OLP é programar diretamente no robô. Essa solução apresenta pelo menos três problemas:

1. Risco de atrasos no projeto e custos adicionais
2. Problemas de segurança
3. Perda de capacidade de produção

O risco de atrasos no projeto é significativo quando a programação é feita no robô. Nesta etapa, todas as ferramentas e dispositivos já foram projetados, construídos e instalados. Esteiras transportadoras ou outros dispositivos de movimentação estão no lugar e as peças estão prontas para uso. Somente agora o programador pode começar a ensinar os comandos ao robô.

É quase certo que ocorrerão problemas. O robô pode não conseguir alcançar um determinado local, as peças podem estar no lugar errado ou o tempo de ciclo previsto pode não ser atingível.

Em todos esses casos, a única solução é redefinir os pontos problemáticos na célula. Inevitavelmente, isso atrasa o início da produção, às vezes em várias semanas, e resulta em custos adicionais significativos.
O aprendizado dos pontos usando um controle remoto geralmente exige que o programador entre na célula: essa é, por vezes, a única maneira de ver para onde a ferramenta está indo ou de verificar colisões. Colocar o robô em modo de "aprendizado" deve garantir sua segurança, mas sempre existe o risco de movimentos inesperados, seja do próprio robô ou de algum dos outros mecanismos da célula.

Por fim, enquanto o programador está aprendendo os pontos dentro da célula de trabalho, o robô não pode fazer mais nada. Esse é um tempo improdutivo até que o programador termine e o programa seja testado. E mesmo os melhores programadores tendem a subestimar o tempo necessário para a tarefa!