Vi siete mai fermati a pensare a come l'Intelligenza artificiale (IA) possa avere un impatto rivoluzionario sul mondo attuale - e in particolare sulle applicazioni di automazione nella fabbrica sempre più smart e digitalizzata - cambiando definitivamente il modo di estrapolare conoscenza dai dati di impianto?
Lo abbiamo fatto anche noi, con Marco Filippis e Simone Farruggio di Mitsubishi Electric, Divisione Factory Automation, che ci hanno proposto alcune riflessioni interessanti. Se poi desiderate ulteriori informazioni, scaricate anche la guida!
- Intelligenza artificiale nel controllo logico in produzione
- Intelligenza artificiale nel controllo qualità
- Prospettive dell'Intelligenza artificiale nella diagnostica di impianto
- Intelligenza artificiale e robotica industriale
- Conclusioni: un bilancio sulle applicazioni di Intelligenza artificiale in fabbrica
Intelligenza artificiale nel controllo logico in produzione
Gli algoritmi di Intelligenza artificiale nel controllo logico permettono di introdurre diverse innovazioni a livello di produzione, conferiscono maggiore autonomia e adattabilità ai sistemi di produzione, garantendo una completa integrazione e un controllo del processo in tempo reale.
In tale ottica, Mitsubishi Electric non si identifica come produttore di robot ma come partner di soluzioni, soluzioni in grado di abilitare nuovi livelli di fabbrica, come l’Edge Computing che permette di processare i dati di produzione e ottenere feedback in tempo reale.
Queste soluzioni possono identificarsi con moduli intelligenti, che integrati all’interno della piattaforma di automazione iQ-R Mitsubishi Electric danno vita ad applicazioni IoT, che consentono di sviluppare sistemi di manutenzione predittiva legati al Cloud e di risolvere problemi di ottimizzazione della produzione grazie all’IA.
Inoltre, è possibile inviare i dati dal livello shopfloor direttamente ai database gestionali grazie al modulo MES Interface e lo si può fare in modo sicuro attraverso il protocollo Opc UA, che garantisce una comunicazione immune da eventuali cyberattacchi.
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Intelligenza artificiale nel controllo qualità
Il controllo qualità è una delle operazioni con maggiori margini di sviluppo per l'IA, in quanto i nuovi algoritmi di Intelligenza artificiale permettono di eseguire funzioni di controllo e diagnostica del sistema in real-time, tenendo sotto controllo “statistico” il processo.
In ambito qualità, Mitsubishi Electric ha presentato il nuovo MELIPC che, attraverso algoritmi di carattere statistico e tecnologie di Intelligenza artificiale, collega il livello shopfloor alla dimensione IT.
Il nuovo PC industriale è parte di “MAISART” (Mitsubishi Electric’s AI creates the State-of-the-ART in technology), brand che racchiude in sé le ultime evoluzioni della ricerca su Deep Learning e Artificial Intelligence.
L’Intelligenza artificiale del MELIPC acquisisce off-line i dati raccolti ed estrapola la forma d’onda caratteristica per i parametri significativi del processo. La comparazione tra le forme d’onda permette l’analisi e la diagnostica in tempo reale dei dati in arrivo dal sistema, secondo una formula predittiva.
Ciò permette di prevedere l’andamento dei valori ottimali del processo e segnalare eventuali anomalie in tempo reale, dando la possibilità all’azienda di tenere sotto controllo il processo in ogni momento.
Prospettive dell'Intelligenza artificiale nella diagnostica di impianto
Tra le peggiori perdite che si possano stimare in azienda vi è sicuramente il fermo della produzione: gli effetti negativi di un fermo non si limitano al costo del componente, ma tra i danni figurano anche la mancata produzione e il costo correlato del personale rimasto inattivo.
La manutenzione predittiva rappresenta la soluzione a tali criticità, grazie ad algoritmi di IA, il sistema è in grado di prevedere potenziali anomalie prima che esse avvengano, garantendo la continuità della produzione.
Per ciò che concerne l’applicazione ai sistemi robot, l’innovazione parte dai dati “reali”, quindi dall’assorbimento dei singoli motori del robot, ciò permette di tenere in conto fattori determinanti come la velocità, l’accelerazione e lo stato di carico previsti dall’applicazione.
Tali dati popolano i modelli di usura dei singoli componenti, che di fatto diventano dinamici, generando un modello digitale, un digital twin del robot che presenta tutte le caratteristiche operative del robot reale. Ciò permette di effettuare simulazioni di manutenzione direttamente dal software, dato uno specifico pattern di movimento, quindi è possibile simulare quale sarà il tempo residuo fino alla successiva manutenzione.
In questo modo si evitano fermi di produzione con una semplice notifica di sistema che visualizzerà il grado di consumo percentuale dei singoli componenti, comunicando con largo anticipo le attività di manutenzione da eseguire.
La manutenzione predittiva è già disponibile sul mercato grazie a una scheda chiamata MELFA Smart Plus che integrata nel controller robot, abilita le funzioni di IA sviluppate sotto MAISART.
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Intelligenza artificiale e robotica industriale
Un robot, grazie all’integrazione dell’Intelligenza artificiale, non si limita a rappresentare un "semplice componente" del sistema di produzione, ma si risolve completamente con la soluzione di automazione. L’integrazione orizzontale e verticale abilita una nuova visione dei livelli aziendali, caratterizzata da nuove dinamiche di gestione del robot, che dotato di IA, presenta maggiore autonomia e adattabilità alle condizioni dell’ambiente circostante.
Sarà possibile gestire il robot da remoto attraverso dashboard intuitive dedicate e sviluppare sistemi di manutenzione predittiva legati al Cloud, spostando progressivamente il focus verso la trasformazione digitale, in ottica smart factory.
Tale processo determina un profondo mutamento delle competenze richieste: i profili orientati al processo si aprono ad una visione olistica dell’azienda e la manutenzione delle macchine si evolve in termini “predittivi”, spingendo gli addetti ai lavori verso competenze legate all’interpretazione di dati e grafici.
Conclusioni: un bilancio sulle applicazioni di Intelligenza artificiale in fabbrica
L’Intelligenza artificiale pervade dunque diversi ambiti applicativi nella produzione industriale:
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- Controllo qualità del processo in tempo reale in ambito di realtà produttive (ad esempio industria alimentare);
- Applicazioni che prevedono la collaborazione uomo-robot: il sistema grazie all’AI permette al robot di adattarsi in tempo reale ai movimenti dell’operatore (in virtù di una collaborazione di Mitsubishi Electric con Real Time Robotics, a breve sarà disponibile il Motion Planning, un sistema per la collaborazione tra uomo e robot in un ambiente completamente destrutturato; il robot pertanto eviterà in tempo reale qualsiasi ostacolo all’interno dello spazio di lavoro, collaborando con l’uomo in completa sicurezza);
- Attività di ispezione e controllo qualità del prodotto: in questo caso il robot potrebbe ispezionare il pezzo attraverso l’utilizzo di un sistema di visione, collaborando in completa autonomia e sicurezza con l’operatore;
- Applicazioni di assemblaggio o inserzione di piccoli componenti (elettronica di precisione, industria dei gioielli e orologi, ad esempio); tali attività possono essere ottimizzate in termini di velocità (tempo ciclo ridotto) e costi di sviluppo associati.
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Grazie all’Intelligenza artificiale, infine, è possibile ottimizzare il controllo della velocità durante le operazioni di inserzione e assemblaggio: un algoritmo di "optimized learning" determina infatti il valore ottimale della velocità per le fasi dell’operazione che richiedono maggiore accuratezza, attraverso una serie di test che rappresentano l’esperienza (ovvero i dati necessari al sistema per migliorare le performance attraverso l’IA).
Le applicazioni dell’IA però non si limitano agli esempi sopra citati: i campi applicativi sono in costante crescita, ogni giorno emergono nuovi ambiti per l’utilizzo dell’Intelligenza artificiale.
In futuro sarà sempre più necessario prevedere figure professionali pluridisciplinari, che integrino le conoscenze tecniche tradizionali alle più innovative skill digitali, attraverso strumenti di statistica avanzata, che permettono di modellizzare e analizzare l’enorme quantità di informazioni estrapolate dalle aziende.
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