AI e robotica mobile autonoma, il futuro delle fabbriche

L’Intelligenza Artificiale (AI) si è proposta sul mercato come una tecnologia disruptive in grado di supportare lo sviluppo delle imprese. Dalla sua discussione alla reale implementazione, soprattutto nel campo della robotica mobile autonoma, il salto è, però, lungo.

Serve promuovere maggiore consapevolezza e casi di reale utilizzo: per questo MADE Competence Center Industria 4.0, realtà che orienta le imprese verso progetti di innovazione, ha organizzato mercoledì 20 novembre, l’evento dal titolo “Il futuro dell’AI applicata alla robotica mobile autonoma: i benefici per l’industria manifatturiera e la sanità” insieme ai partner Fanuc (azienda giapponese con divisioni di robotica), Tesar (capogruppo di aziende specializzate nello sviluppo software) e Rockwell Automation (azienda specializzata in automazione industriale).

L’evento, che si inserisce nel ciclo “Demo Experience” - una serie di incontri organizzati da MADE4.0 per trattare in maniera concreta argomenti legati all’Industria 4.0 – ha previsto la presentazione di alcune demo a cura dei partner tra le quali Spot, l’agile cane robot per il campionamento ambientale superficiale con tamponi, robot autonomi per il trasporto industriale e un robot implementato con un’applicazione di verifica di componenti, realizzata con l’AI, per discretizzare i pezzi buoni dai pezzi da scartare.

L’iniziativa, moderata da Alessia Stucchi, Redattrice di Sistemi&Impresa – rivista specializzata in Tecnologia di Edizioni ESTE che ha accompagnato MADE4.0 in questo progetto – ha avuto l’obiettivo di mettere in luce i benefici dell’integrazione tra AI e robotica autonoma nei settori manifatturiero e sanitario.

Fanuc, Tesar e Rockwell i protagonisti dell’evento

A presentare, attraverso alcune dimostrazioni pratiche, le applicazioni concrete dell’AI alla robotica mobile autonoma sono stati i partner tecnologici di MADE4.0. Chiara Talignani Landi, Application Engineer Collaborative Robots di Fanuc, ha illustrato le capacità avanzate dei robot autonomi collaborativi nel migliorare i processi produttivi. Questi robot eseguono azioni come il picking, la depalletizzazione e la selezione precisa dei componenti, contribuendo a ottimizzare l’efficienza e a ridurre gli sprechi di tempo e risorse. Grazie alla demo presentata, è stato mostrato come i cobot siano in grado di effettuare una preselezione intelligente dei componenti, classificandoli in base alla qualità e individuando eventuali difetti, migliorando così il controllo qualità in modo rapido e accurato.

Tra i numerosi vantaggi della robotica mobile autonoma anche il miglioramento dell’efficienza operativa, la riduzione dei rischi per gli operatori e una maggiore fluidità nei processi produttivi. Simone Cerizza, Account Manager End User di Rockwell Automation, ha evidenziato questi benefici attraverso il connubio tra robotica mobile e Internet of Things (IoT). Un esempio concreto è stato il Boston Dynamics Spot Robot, un robot quadrupede capace di muoversi agilmente negli spazi, rilevare ostacoli e supportare attività di controllo e sicurezza.

Anche i veicoli autonomi per il trasporto industriale portano vantaggi significativi, come la semplificazione della logistica interna e l’integrazione dinamica con i processi produttivi. Davide Mannone, CIO Mobile Robotics di Tesar, ha descritto come questi robot mobili siano in grado di automatizzare l’avanzamento della produzione, attivandosi autonomamente o rispondendo alle richieste degli operatori. Questa capacità di collaborazione e adattamento li rende fondamentali per la trasformazione delle fabbriche in ambienti più sicuri e produttivi.

Il 36% delle PMI non sa come abbracciare l’AI

Come mostrato dalle sue molteplici applicazioni, l’intelligenza artificiale (AI) rappresenta il cuore della trasformazione digitale in atto e un'opportunità cruciale per le PMI italiane. Tuttavia, i dati mostrano che molte imprese sono ancora lontane dal coglierne il potenziale. Secondo un’indagine condotta su un campione di 280 PMI, solo il 20% ha già avviato progetti legati all’AI, mentre il 36% manifesta interesse ma non dispone delle competenze necessarie per iniziare.

Per supportare le aziende, MADE4.0 propone la Data-driven roadmap for AI vision and excellence (Draive), un approccio personalizzato che considera le specificità delle varie realtà aziendali, che presentano modelli di business, processi ed esperienze differenti.