Micropsi IndustriesのAIベースの制御システムは、複雑で正確なロボットのトレーニングと実装を高速化します

産業用および協働ロボットは、Micropsi IndustriesのMIRAIロボット制御システムの最新バージョンを使用して、カメラ誘導動作をより迅速に実行する方法を学びます。

MIRAIは、人工知能（AI）を使用して、ロボットが人間から学習することにより、タスクの変動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、または照明条件の違いは、機械の手入れ、組み立て、またはテストアプリケーションのロボット自動化にとって一般的な課題です。

MIRAIの新しい「ポジショニングスキル」機能により、ロボットに質の高い動きの例を示すことがはるかに簡単になり、ロボットはより迅速に何をすべきかを一般化して理解できるようになります。

新機能により、MIRAIのお客様は、セットアップ時間が1スキルあたり2〜3日から約3時間に短縮されたことに気付くでしょう。さらに、ロボットの速度が向上したため、サイクルタイムも短縮できます。

MicropsiIndustriesのCEOであるRonnieVuineは、次のように述べています。

「しかし、ワークステーションを自動化するという決定は、多くの場合、優れたビジネスケースだけに基づくものではないことに気づきました。また、このプロジェクトは、それに取り組むエンジニアにとって最も手に負えない自動化の成果である必要があるため、第2世代のMIRAIでこれらの成果を下げることにしました。

「私たちの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わずかな労力で柔軟にするという市場のニーズを満たしています。」

短い計算時間、速いプロジェクトフロー、速いROI

ロボットを使用して、ケーブルなどの曲げ可能なコンポーネントや柔らかいコンポーネントをつかんで、さまざまに配置されたソケットに挿入するなど、正確で複雑なスキルを実行したい企業は、主に製造ステップの最初と最後の決定的なセンチメートルでMIRAIコントローラーを使用します。 。

MIRAIを使用すると、分散を含むタスクを実行するロボットを準備するには、人間の作業員が、自由にぶら下がっているケーブルを挿入する必要があるソケットなど、ロボットを目的地まで表示するために、通常発生するシナリオを通じてロボットアームを数回ガイドする必要があります。

次に、機械学習プロセスは、与えられた例からロボットの動きの直感を導き出します。

タスクを実行するために特定のパスをたどる必要のないロボットの場合、人間の作業者はMIRAIにターゲットの周囲を表示するだけでよいため、MIRAIユーザーは新しいポジショニングスキルを展開して、ロボットに目的地をさらに速く見つけるように教えることができます。カメラ。

次に、ロボットはオブジェクトへの最短経路を独自に検索します。

デモンストレーションを通じて、ロボットは、線をトレースしたり、異なる位置にあるネジをボルトで固定したり、さまざまな位置ではんだ接合部をチェックしたりするなど、差異を伴うすべての正確なタスクを含む、ほぼすべてのタスクを学習できます。

これにより、以前は人間の労働者が手動でしか実行できなかった組み立てや品質検査などの業界での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って、このユニークな方法でロボットをトレーニングすることは、バリアントが豊富な生産を行うメーカーにとって大きな利点です。ロボットがタスクの実行をより早く開始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とハードウェアの両方のコストを節約できます。

投資収益率（ROI）が12か月未満であるため、MIRAIがサポートするロボットは中小企業にとっても手頃な価格であり、新しいタスクに迅速に対応できるため、3か月の生産実行の自動化でさえ価値があります。 。

要約すると、MIRAIは以下を提供します：

• 必要に応じてMicropsiIndustriesのローカル配布および統合ネットワークからの外部サポートを利用できるため、AIの知識が不要で、外部のエンジニアリングコストがかからない、迅速で簡単な社内トレーニング。
• 新しいハードウェアを購入することなく、単一のロボットとコントローラーでさまざまなアプリケーションを自動化する機会。
• ワークピースの配置の違い、照明条件の変更、不安定な形状の材料の把持、反射または透明な材料の把持など、以前は人間の同僚だけが習得できた複数のバリエーションによる生産ステップの自動化。