Micropsi IndustriesがAI搭載MIRAI制御システムでロボットトレーニングを加速

産業用および協働ロボットが、Micropsi IndustriesのMIRAIロボット制御システムの最新版により、カメラガイド付き動作をより迅速に学習できるようになりました。

人工知能（AI）を使用し、MIRAIはロボットが人間から学習することで、タスクのばらつきにリアルタイムで柔軟に対応できるようにします。

位置、形状、表面特性、照明条件のばらつきは、機械の手入れ、組立、テストアプリケーションのロボット自動化における一般的な課題です。

MIRAIの新機能「ポジショニングスキル」により、ロボットに質の高い動作例を示すことがはるかに容易になり、ロボットが何をすべきかをより速く一般化して理解できるようになります。

この新機能により、MIRAIの顧客はセットアップ時間が短縮されることに気づくでしょう。スキルあたり2〜3日から約3時間に短縮されます。また、ロボット速度も向上し、サイクルタイム短縮も可能になります。

Micropsi IndustriesのCEOであるRonnie Vuine氏は、「お客様が第1世代MIRAIを大きな成功で導入し、小規模自動化プロジェクトを初めて商業的に実行可能にできました」と述べています。

「しかし、ワークステーションの自動化を決断する際、優れたビジネスケースだけでなく、そのエンジニアにとって最も手の届きやすい自動化の果実である必要があると気づきました。そこで、MIRAI第2世代ではこれらの果実を低くしました。」

「新しいポジショニングスキルは、ロボットアプリケーションを迅速かつ少ない労力で柔軟にするという市場ニーズに応えます。」

短い計算時間、高速なプロジェクトフロー、迅速なROI

ケーブルのような曲げやすい柔らかい部品を、異なる配置のソケットに把持・挿入するなど、精密で複雑なスキルをロボットに実行させたい企業は、製造ステップの最初と最後の決定的な数センチメートルで主にMIRAIコントローラーを使用します。

MIRAIでは、ばらつきを含むタスクをロボットに実行させる準備として、人間の作業者がロボットアームを通常発生するシナリオで何度かガイドし、ケース内に自由に垂れ下がるケーブルを挿入する必要があるソケットなど、ロボットに目的地を示します。

その後、機械学習プロセスが与えられた例からロボットの動作直感を導き出します。

タスク実行に特定の経路を必要としないロボットの場合、MIRAIユーザーは新しいポジショニングスキルを導入し、人間の作業者がカメラでターゲットの周囲をMIRAIに示すだけで、ロボットがより速く目的地を見つけられるようにできます。ロボットは物体への最短経路を自律的に探索します。

デモンストレーションを通じて、ロボットはラインのトレース、異なる位置に配置されたネジのボルティング、変化する位置での半田接合部のチェックなど、ばらつきを伴うほぼあらゆる精密タスクを学習できます。

これにより、以前は人間の作業者のみが実行可能だった組立や品質検査などの業界における生産ステップの自動化が可能になります。

純粋なデモンストレーションによるこのユニークなロボットトレーニング方法は、バリエーション豊富な生産を行うメーカーにとって大きな利点です。ロボットがより早くタスクを実行できるようになるだけでなく、メーカーはエンジニアリングコストとハードウェアコストの両方を削減できます。

ROI（投資収益率）が12ヶ月未満であるため、MIRAI対応ロボットは中小企業でも購入可能で、新しいタスクへの対応が非常に速いため、3ヶ月の生産ランであっても自動化する価値があります。

まとめると、MIRAIは以下を提供します：

• AI知識不要で社内での迅速かつ簡単なトレーニング、外部エンジニアリングコスト不要（Micropsi Industriesのローカル販売・統合ネットワークからの外部サポートは必要に応じて利用可能）
• 単一のロボットとコントローラーで多様なアプリケーションを自動化可能、新しいハードウェア購入不要
• ワークピースの配置違い、照明条件の変化、不安定な形状の材料把持、反射・透明材料の把持など、以前は人間のみが習得可能だった複数のバリエーションを含む生産ステップの自動化