MAskinInlärning för Design av industriRobotar MAID-Robot

Syfte och mål

Målet för projektet MAID-robot är att drastiskt minska utvecklingstiden för industrirobotar genom användning av maskininlärning baserat på virtuella simuleringsmodeller och stora mängder kunddata. Projektet har visat att det är möjligt att automatiskt konfigurera individuella robotar där statistiska metoder används för att driva ett optimeringsramverk utifrån hur kunderna verkligen använder roboten i sin produktion idag.

Resultat och förväntade effekter

Projektet MAID-robot har skapat ett ramverk som gör det möjligt att automatiskt sätta samman en virtuell simuleringsmodell, en digitaltvilling, av drivlinan hos en industrirobot och sedan låta en optimeringsalgoritm variera dess parametrar så att den på bästa sätt kan lösa de uppgifter som kunderna använder roboten för idag. Därmed kan en produkt utvecklas som passar kunden perfekt på en kortare tid än idag.

Upplägg och genomförande

Projektets första arbetspaket bestod i att genomföra en nulägesanalys inom området. Baserat på denna utvecklades ett digitalt ramverk för att sätta samman en virtuell simuleringsmodell av drivlinan hos en industrirobot, en typ av produktkonfigurator. Nästa steg var sedan att utveckla en sökalgoritm där maskininlärning och optimering knyts samman så att optimeringsalgoritmen söker efter lösningar som bäst uppfyller de krav som maskininlärningsalgoritmen identifierat hos kunderna. Slutligen har ramverket implementerats och testas i ABB:s programvara.