Robot collaborativi e veicoli autonomi sono alcune tra le tecnologie più dinamiche e promettenti dei paradigmi industriali 4.0 e 5.0. Sempre più diffusi nei contesti manifatturieri, stanno cambiando il modo in cui si progettano ed eseguono i processi, abilitando nuovi livelli di automazione e una collaborazione evoluta tra uomo e macchina, guidata dall’intelligenza artificiale.
Robot collaborativi: la nuova intelligenza al fianco dell’uomo
I robot collaborativi, o cobot, sono robot progettati, realizzati e certificati per operare fianco a fianco con l’uomo, senza la necessità di barriere o infrastrutture di protezione. Si tratta di una svolta concettuale rispetto alla robotica tradizionale, pensata per lavorare isolata e in spazi rigidamente delimitati.
Cobot: a cosa servono e quanti sono
Nell’ultimo decennio, i cobot sono stati la frontiera più avanzata della robotica industriale, nonché l’ambito nel quale i principali produttori stanno concentrando i propri investimenti in ricerca e sviluppo. I motivi non sono così ovvii: da un lato, certamente, i cobot offrono benefici in termini di produttività e sicurezza, ma dall’altro rappresentano anche una via accessibile alle PMI per abilitare forme avanzate di automazione, superando il paradigma – molto complesso e costoso – della robotica tradizionale. Dati recenti dichiarano che il 10% (430 mila) di tutti i robot industriali presenti nel mondo sia di tipo collaborativo.
Il cobot nasce come strumento di supporto all’operatore umano (come gli esoscheletri, la realtà virtuale…) e nella sua applicazione più evoluta diventa un compagno di lavoro. Collabora nello stesso spazio e nello stesso processo, facendosi carico delle attività più pesanti, ripetitive, logoranti o potenzialmente pericolose, anche nel lungo periodo.
Verso la robotica adattiva: il ruolo dell’AI nei Cobot
Da qualche tempo, parlare di innovazione significa, inevitabilmente, parlare di AI. Ma qual è il legame con i robot collaborativi? E in che modo l’AI può davvero potenziarne le capacità, oltre le applicazioni tradizionali?
Molto dipende dalla prospettiva con cui si osserva il fenomeno. Tra le evoluzioni più interessanti c’è la collaborazione adattiva: grazie al machine learning, un cobot può non solo affinare le proprie performance nel tempo, ma farlo in chiave collaborativa. Significa, ad esempio, apprendere dalle azioni dell’operatore, riconoscerne i ritmi, i gesti ricorrenti o persino i limiti fisici, e di conseguenza adattare il proprio comportamento: prendere in carico più operazioni, anticipare un movimento, modulare la forza applicata. Un’intelligenza, quindi, non solo esecutiva ma davvero al servizio della persona.
Nel macrocosmo dell’AI rientrano anche tante altre tecnologie e soluzioni. Per esempio, la computer vision consente ai cobot di riconoscere oggetti, leggere etichette o identificare difetti nei componenti da manipolare, adattando il gesto in tempo reale. In ambienti dinamici, dove i pezzi cambiano e l’operatore si muove liberamente, l’AI permette al robot di reagire con precisione, senza fermarsi o richiedere una programmazione esplicita.
I veicoli autonomi nella fabbrica intelligente
Uno degli obiettivi primari delle operation industriali e della logistica interna è l’ottimizzazione degli spostamenti: materiali da portare alle linee di produzione, semilavorati da trasferire tra reparti, pallet da movimentare verso le aree di stoccaggio oppure tanti piccoli ordini da spostare all’interno del centro logistico di un grande e-commerce per ottimizzare i tempi di consegna. I mezzi per farlo ci sono sempre stati, ma se parliamo di innovazione, entrano in campo i veicoli autonomi.
Veicoli autonomi AGV, cosa sono e la loro evoluzione
A differenza dei robot collaborativi, i veicoli a guida autonoma non sono una novità nel contesto industriale. Infatti, vengono impiegati da decenni con l’obiettivo di ottimizzare le operazioni logistiche sotto il controllo diretto di sistemi esecutivi come i MES (Manufacturing Execution System) e i WMS (Warehouse Management System). Ne esistono di diverse tipologie: dai carrelli elevatori automatici ai veicoli da trasporto su ruota, fino ai sistemi mini-load che operano all’interno di scaffalature automatiche per il picking.
La vera distinzione, però, riguarda il modo in cui si muovono e raggiungono le loro destinazioni. I primi modelli erano vincolati a percorsi rigidi, definiti da binari fisici o virtuali, con scarsa capacità di scostamento. Con il tempo, l’evoluzione ha portato alla diffusione di veicoli guidati da sistemi di localizzazione in tempo reale (RTLS), basati su laser, marker ottici, telecamere e tag RFID, che permettono loro di navigare con maggiore flessibilità, pur restando coordinati da un sistema centrale. È stata un’evoluzione molto importante, che ha reso possibile l’adozione di questi veicoli anche in contesti produttivi e logistici più dinamici e affollati.
AMR, ovvero intelligenza in movimento
Negli ultimi anni, la svolta è arrivata con l’introduzione degli AMR (Autonomous Mobile Robots), la naturale evoluzione degli AGV. A differenza dei predecessori, gli AMR sono in grado di prendere decisioni autonome grazie all’integrazione di telecamere, computer vision e machine learning. Non si limitano a seguire un tracciato o a ricevere comandi centralizzati: acquisiscono l’ordine, percepiscono l’ambiente, calcolano percorsi ottimali in tempo reale e si adattano agli ostacoli, anche imprevisti. La differenza è sostanziale: non si tratta più di un sistema centrale che impone un percorso predefinito, seguito dal veicolo grazie a tecnologie di campo, ma di un sistema intelligente in grado di calcolare autonomamente il tragitto più efficiente in base al contesto.
Questo salto qualitativo li rende ideali per ambienti variabili e ad alta complessità, come i magazzini e-commerce, dove la configurazione degli spazi può cambiare rapidamente, o dove la coesistenza con operatori e altri mezzi rende necessaria una navigazione flessibile. Gli AMR sono capaci, ad esempio, di modificare autonomamente il tragitto in caso di ingombri temporanei, di riconoscere corsie o scaffalature modificate o di ottimizzare i percorsi per ridurre i tempi di missione.
Secondo Markets and Markets, nel 2025 il mercato globale degli AMR supererà i 2,25 miliardi di dollari e raggiungerà i 4,56 miliardi nel 2030, con una crescita annua media del 15,1%. Un segnale chiaro: il futuro della movimentazione industriale sarà sempre più autonomo, intelligente e adattivo.
