All'avanguardia dell'automazione industriale c'è la robotica, potenziata dall'intelligenza artificiale. Ecco i motivi che ne fanno uno dei motori del cambiamento.
Automazione industriale e robotica, le innovazioni più promettenti
10-mar-2022
L'automazione industriale e la robotica sono oggi una coppia inseparabile. I vantaggi della seconda in questo ambito sono immediati: la robotica, soprattutto se potenziata dall'intelligenza artificiale (AI), è l’espressione più evoluta dell’automazione industriale e consente una maggiore standardizzazione produttiva, la riduzione dei costi e dei margini di errore e, importantissimo, solleva l’uomo da mansioni pesanti e pericolose.
Grazie all’AI, nella programmazione dei sistemi automatizzati, si possono migliorare ulteriormente le performance delle macchine, ottimizzare i percorsi di movimentazione e di assegnazione dei gruppi di lavoro e predire rischi di collisioni o di incidenti uomo-macchina. A rendere possibile l’interconnessione tra robot e PLC ci sono gli smart sensor ai quali è affidato il monitoraggio, la localizzazione, la misurazione delle distanze e una prima raccolta ed elaborazione dei dati.
I Cobot protagonisti della fabbrica 4.0
Secondo le ultime elaborazioni della SIRI – Associazione Italiana di Robotica e Automazione, dal 2010 al 2020 la popolazione di robot industriali installati nel mondo è cresciuta del 10%. In Italia, tra il 2015 e il 2020, si è assistito a un incremento medio annuo del 5% e il nostro paese è il 2° a livello europeo e il 6° nel mondo sia per vendite che per robot in lavoro nel triennio 2018-2020.
In un contesto di automazione industriale dove la robotica mobile autonoma prenderà sempre più piede, i sensori permettono di superare le problematiche di sicurezza dell’interazione uomo-macchina senza ripercussioni sui flussi produttivi, anzi rendendoli più flessibili. La previsione di crescita annuale media 2019-2027 dei Cobot, robot collaborativi, è del 39,8%. Che i Cobot siano ormai parte della fabbrica 4.0 lo dimostra anche la redazione di uno standard ISO specifico TS15066 che ne definisce i requisiti di sicurezza.
Automazione industriale e robotica, un supporto in ogni fase industriale
Grazie ai diversi sistemi di sensoristica applicabili, i robot sono in grado di posizionare, ispezionare, misurare gli oggetti sia in ambito produttivo che di magazzino con grande precisione, evitando danni meccanici, e in piena sicurezza per gli operatori. Diverse le tecnologie di funzionamento dei sensori, da scegliere in base alle esigenze ambientali (indoor, outdoor), alla mansione che deve svolgere il robot, alla posizione (fissa o in movimento). Si va dalle telecamere al LiDAR (Laser Detection and Ranging – sistema basato sull’emissione di raggi laser che permette di misurare o rilevare una superficie), alle soluzioni di lettura e di RTLS (Real time location system) RFID e UWB (Ultra Wideband).
I sensori di visione consentono al robot di localizzare un oggetto definito e di afferrarlo autonomamente e in maniera corretta senza più la necessità di utilizzare dispositivi meccanici come guide per oggetti. Possono anche effettuare controlli di qualità, come misurazioni in fase produttiva o verifica del posizionamento in fase di imballaggio.
I sensori di sicurezza (laser scanner e barriere di sicurezza) consentono invece la compresenza anche in aree ristrette di macchine e operatori. Si possono abbattere così i rischi di incidenti sul lavoro e ridurre i costi per la locazione dei locali. Il principio di funzionamento è valido sia per i veicoli a guida automatica (AGV) nei magazzini sia in ambito produttivo: nel momento in cui l’operatore si dovesse avvicinare oltre una certa distanza, il robot rallenterà, fino a fermarsi, per poi riprendere velocità una volta che l’uomo si sia allontanato senza dover bloccare completamente il flusso di lavoro.
Diagnostica e soluzione automatica
Nella fabbrica interconnessa si possono ipotizzare diversi livelli di soluzione automatica dei problemi. Alla base ci sono sempre i sensori intelligenti che raccolgono i dati dal campo e ne fanno una prima elaborazione di base che li rende, per esempio, in grado di bloccare il robot o il muletto in caso di avvicinamento di una persona. In un livello superiore, i dati vengono inviati al cloud o alla rete informatica aziendale per un’ulteriore analisi o per il deep learning, cioè per arrivare ad avere dei sistemi di visione, safety e di integrazione che vadano verso un’autonomia di analisi e di risultato della macchina robotica.
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