Micropsi Industries의 AI 기반 제어 시스템은 복잡하고 정밀한 로봇 교육 및 구현을 가속화합니다.

산업 및 협동 로봇은 최신 버전의 Micropsi Industries의 MIRAI 로봇 제어 시스템을 통해 카메라 안내 이동을 보다 빠르게 수행하는 방법을 배웁니다.

MIRAI는 인공 지능(AI)을 사용하여 로봇이 인간에게서 학습하여 실시간으로 작업의 변화에 ​​유연하게 대응할 수 있도록 합니다.

위치, 모양, 표면 속성 또는 조명 조건의 변화는 머신 텐딩, 조립 또는 테스트 애플리케이션의 로봇 자동화에 대한 일반적인 문제입니다.

MIRAI의 새로운 "포지셔닝 기술" 기능을 사용하면 로봇에 고품질 움직임의 예를 제공하는 것이 훨씬 쉬워지고 로봇은 일반화하고 수행할 작업을 훨씬 더 빠르게 이해할 수 있습니다.

새로운 기능을 통해 MIRAI 고객은 기술당 2-3일에서 약 3시간으로 단축된 설정 시간을 알 수 있습니다. 또한 로봇 속도가 빨라져 사이클 시간도 단축되었습니다.

Micropsi Industries의 CEO인 Ronnie Vuine은 다음과 같이 말했습니다.

“하지만 우리는 워크스테이션 자동화에 대한 결정이 좋은 비즈니스 사례만을 기반으로 하지 않는 경우가 많다는 것을 깨달았습니다. 또한 이 프로젝트는 해당 작업을 수행할 엔지니어에게 가장 낮은 자동화 과일이 되어야 하므로 2세대 MIRAI에서 이러한 과일을 낮추기로 결정했습니다.

"우리의 새로운 포지셔닝 기술은 적은 노력으로 로봇 애플리케이션을 빠르고 유연하게 만들어야 하는 시장의 요구를 충족합니다."

짧은 계산 시간, 빠른 프로젝트 흐름 및 빠른 ROI

로봇을 사용하여 케이블과 같은 구부릴 수 있거나 부드러운 구성 요소를 잡고 다른 소켓에 삽입하는 것과 같이 정확하고 복잡한 기술을 수행하려는 회사는 제조 단계의 첫 번째 및 마지막 결정적인 센티미터에서 주로 MIRAI 컨트롤러를 사용합니다. .

MIRAI를 사용하면 로봇이 다양한 작업을 수행하도록 준비하려면 자유롭게 매달린 케이블을 삽입해야 하는 소켓과 같이 로봇을 목적지까지 보여주기 위해 일반적으로 발생하는 시나리오를 통해 인간 작업자가 로봇 팔을 여러 번 안내해야 합니다.

그런 다음 머신 러닝 프로세스는 주어진 예제에서 로봇에 대한 모션 직관을 도출합니다.

작업을 수행하기 위해 특정 경로를 따라갈 필요가 없는 로봇의 경우 MIRAI 사용자는 새로운 위치 지정 기술을 사용하여 로봇이 목적지를 더 빨리 찾도록 가르칠 수 있습니다. 카메라.

그런 다음 로봇은 물체까지의 최단 경로를 독립적으로 검색합니다.

로봇은 시연을 통해 라인 추적, 다르게 배치된 나사 볼트 체결, 다양한 위치의 땜납 접합 검사 등 편차를 포함하는 모든 정밀 작업을 포함하여 거의 모든 작업을 학습할 수 있습니다.

이를 통해 이전에는 사람이 수동으로만 수행할 수 있었던 조립 또는 품질 검사와 같은 산업의 생산 단계를 자동화할 수 있습니다.

순수한 시연을 통해 이러한 독특한 방식으로 로봇을 훈련시키는 것은 다양한 생산품을 보유한 제조업체에게 엄청난 이점입니다. 로봇이 작업을 더 빨리 시작할 수 있을 뿐만 아니라 제조업체는 엔지니어링 및 하드웨어 비용을 모두 절약할 수 있습니다.

투자 수익(ROI)이 12개월 미만인 MIRAI 지원 로봇은 중소기업에도 적합하며 새로운 작업에 신속하게 대처할 수 있어 3개월 동안의 생산 실행을 자동화하는 것조차 가치가 있습니다. .

요약하자면 MIRAI는 다음을 제공합니다.

• Micropsi Industries의 로컬 유통 및 통합 네트워크에서 외부 지원을 원하는 곳에서 사용할 수 있기 때문에 AI 지식이 필요하지 않고 외부 엔지니어링 비용이 필요하지 않은 빠르고 쉬운 사내 교육입니다.
• 새 하드웨어를 구입할 필요 없이 단일 로봇과 컨트롤러로 다양한 애플리케이션을 자동화할 수 있는 기회
• 공작물의 다른 배치, 조명 조건의 변화, 형태가 불안정한 재료 그립, 반사 또는 투명 재료 그립을 포함하여 이전에는 인간 동료만 마스터할 수 있었던 다양한 변형이 있는 생산 단계의 자동화