工業機器人隨處可見，它們制造著我們消費的物品以及我們駕駛的車輛。對于眾多人而言，這些技術常常被視作簡化的存在。畢竟，盡管它們具備快速、高質量生產產品的獨特本領，但其活動范圍卻存在一定局限。那么，為工業機器人進行編程到底需要多少工夫呢？
實際上，雖說工業機器人的復雜程度確實有所不同，然而哪怕是工業機器人最為簡單的應用，也并非如即插即用那般簡便。換句話說，需要在 X、Y 和 Z 軸范圍內進行有限運動，且日復一日執行任務的機械臂，所需要的遠不止幾行代碼。隨著工業機器人技術不斷進步，傳統工廠向智能工廠轉變，培訓這些人工制造者的工作強度和專業知識要求也會相應提高。下面我們來探究一下現代機器人的若干種編程方式。
示教系統
“機器人”這個詞匯能夠引發諸多不同的想象。雖然公眾或許會把機器人聯想成他們在影視中看到的模樣，但在多數行業中，機器人是由一個機械臂構成，這個機械臂經過編程，能夠以可接受的質量水平完成不同復雜程度的任務。有時，在生產過程中能夠明確效率問題，并且需要對機器人的動作做出細微的調整。停止生產來重新編程設備將會是一項代價高昂且不切實際的舉動；傳統看法認為，這些動作的每一處變化都需要逐行精心編寫到計算機中；但這與實際情況相差甚遠。示教箱，或者通常被稱為示教器或示教槍，是一種堅固耐用的工業化手持設備，允許操作員實時掌控機器人，并輸入邏輯指令，將信息記錄到機器人的計算機里。
工業機器人的運行速度常常會對人眼形成挑戰，不過使用示教器的操作員能夠降低設備速度，以便他們能夠描繪機器人的運動來適應程序的變化。對于任何曾經使用過視頻游戲控制器的人來說，這個過程聽起來似乎不難，但并非僅僅知道如何輸入操作。例如，操作員需要能夠設想出機器人采取的最有效路徑，從而將運動嚴格限制在必要的范圍之內。不必要的移動或者時間的增加，不論看起來多么細微，都會對生產線的產出能力產生連鎖反應。隨著時間的推移，描繪到機器人中的低效路徑或許會給制造商帶來重大的經濟損失。
當然，還需要考慮每次運動的速度，以便機器人能夠盡可能多地進行關節活動。從移動的角度來看，這些移動會更有效，前提是程序員具備實現的經驗。實際上，這類編程對于了解該流程的人來說可能看似簡單，但實際上，可能需要數年時間才能熟練掌握。示教器已經存在許久，并持續成為機器人編程領域的重要產品。
離線模擬
在工廠車間為工業機器人編程的最大風險之一就是所導致的停機時間。程序員需要與機器互動，對代碼進行修改，并在生產環境中測試設備的運動，之后才能恢復運行。幸運的是，離線仿真軟件能夠用于近似操作員打算合并的任何代碼變更，可以在編程更新上線之前修復錯誤，并且所有這些操作都不會造成生產停止。運行離線仿真不存在財務損失，也不會對操作員構成危險，因為仿真能夠在遠離工廠車間的 PC 上運行。存在許多不同類型的程序提供離線模擬功能，但原理是相同的，創建一個代表制造過程的虛擬環境，并使用復雜的 3D 模型對運動進行編程。
需要注意的是，沒有哪一個程序比其他程序更出色，但是根據應用的復雜程度，某個程序可能更合適。這種編程的吸引力在于，它不但允許程序員對機器人運動進行編程，還允許程序員實現和查看碰撞和未遂檢測功能的結果，并記錄循環時間。由于該程序是在外部計算機上獨立于設備創建的（而不像示教器學習那樣手動創建），所以它允許制造商在不影響正常運作的情況下迅速實現自動化流程，從而利用短期生產。雖然吊墜編程教學為工廠車間的機器人調整提供了一種極為細致的方法，但在更新物理設備中的代碼之前，能夠在測試環境中運行編程更新可以說具有更大的優勢。
演示編程
這種方式大體上類似于示教器過程。例如，和示教器相同，操作員能夠以高精度“展示”機器人的一系列新動作，并將這些信息存儲到機器人的計算機中。然而，存在一些優點在兩者之間產生了一些差異點。例如，示教器是一種復雜的手持設備，包含眾多不同的控制和功能。通過演示編程通常要求操作員使用操縱桿（而非鍵盤）操縱機械臂。這使得編程過程更加簡便快捷——這兩件事能夠減少停機時間。這種類型的機器人編程也需要更少的時間讓操作員熟練掌握；因為任務本身的編程方式與人類操作員完成任務的方式大致相同。
機器人編程的未來
所有這些編程方法在工業機器人領域都有其存在的價值，但沒有一種是毫無瑕疵的。以各自的方式，每種產品的開發和運用都會阻礙生產并增加制造商的成本。需要花費時間來教導機器人如何執行任務。在許多情況下，操作員或技術人員的技能可能會因應用而有所不同。然而，想象一下，如果工業機器人僅僅需要“看到”正在完成的任務，就能夠一遍又一遍完美地執行它。與工業機器人編程相關的成本和時間將會大幅降低。倘若這看起來美好得令人難以置信，您或許想更深入地了解機器人行業；這種類型的機器人培訓已經在工業機器人設計師的腦海中。該技術背后的理論是合理的；讓操作員向機器人展示如何執行特定任務，并允許機器人分析該信息，以確定復制任務所需的最有效的運動序列。當機器人學習任務時，它有機會發現新的方法來改進任務的執行方式。
為更復雜的機器人進行編程
隨著越來越多的工廠向智能工廠過渡以及安裝更多自主設備，分配給機器人的任務將會變得更為復雜。也就是說，我們當下用于對這些機器人進行編程的方法將不得不發展。雖然當代編程活動的表現值得稱贊，但毫無疑問，人工智能將會在機器人的學習方式中發揮重要作用。
