AIロボット「Re:ゲイン」とは?
1台で複数作業が可能!GPU24GB以下で、AIを何個でも動かすことができる技術です。
メリットその1 夜間の無人運用が可能
マルチステップAIロボットなら、夜間も含めた24時間連続稼働が可能です。
メリットその2 作業者が不要
マルチステップAIロボットなら、単純作業をAi学習をして人と同じ作業をしてくれます。
こだわりポイント!
- 段取り時間は5分(簡単操作)
- 小型(一人用の事務机ほど)
- 台車になっていて、使う時にだけ持ってくる
こんな作業に使えます!
- 夜中の品出し(コンビニの飲料など)
- 良品不良品の選別作業
- 洗い物、掃除
- 品わけ作業
- 単純作業
動画でみるAIロボット「Re:ゲイン」の特徴
一般的なAIロボットの工程
よくある一般のAIロボット
バラ積みされたワークのピッキングを行い、整列させていく
カメラが固定位置で3つ取付られている
ロボットAIのカメラ
①バラ積みワークの位置を割り出してピッキングする
②ワークの裏表を認識し方向を合わせる
③ピッキングしたワークを整列させる
ここが違う!マルチステップAIロボット
一般のAIロボットとの違い①
複数種類のバラ積みでも判断できる
マルチステップAIロボットは、バラ積みが1種類ではなく、複数種類あっても判断する能力を持っています。
一般のAIロボットとの違い②
ワークごとにピッキングポイントとアングルを判断
マルチステップAIロボットは、ワークごとにピッキングポイントとアングルを判断する能力を持っています。
つまりそれぞれのワーク種類、位置、角度判別できなければワークを掴む事もできないからです。
マルチステップAIロボットの具体例
ピッキングポイント
ワークは丸印のピッキングポイントとアングルを正確にキャッチしなければ掴めない。
一般のAIロボットは吸盤ピッキングが多いが、掴んでピッキングをする場合はピッキングポイントとアングルの情報が必要
マルチステップAIロボットのAI工程
全体把握してキャッチワークを選定、アングル算出してからキャッチポイントを算出
①全体把握
②キャッチワーク選定
③アングル算出
④キャッチポイント算出
①+②+(③+④)✕種類数
人工知能①②③④の学習と種類の数だけAI学習が必要
この工程は7種類のワークがあり、16個のAI学習が必要
- AIはGPUが必要でGPUメモリがAIの規模を決定する
- 1番高性能メモリが24GBでAIは4個程しか通常使えない
- 16個のAIとは、GPU24GBのPCが4台必要
そのため、一般のAIロボットは複数種類のバラ積みワークピッキングは現実的不可能だが、マルチステップAIロボットは、16個のAIをGPU24GB以下で動かすことができる技術です。
AIロボットの開発事例と作業の流れ
加工機を使って材料を加工して完成品を作る
最初の作業の流れ
2個目以降の作業の流れ
2個目以上の単純作業の場合
- 加工機スタンバイ状態確認
- 扉開閉状態確認
- 取手位置確認
- ピッキングワーク確認
- 扉ロック確認
- スタート位置確認
- スタート状態確認
- 警告表示監視
- 終了状態確認
- リリースワーク確認
10種類ものAI学習が必要だが、問題なく人の作業を減らすことに成功。
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