Quale sarà il ruolo della robotica nella manifattura del prossimo futuro? Ebbene, già oggi l’automazione industriale sta vivendo una fase di trasformazione profonda, trainata dall’adozione sempre più diffusa dell’intelligenza artificiale. Tradizionalmente, i sistemi robotici erano caratterizzati da una struttura rigida e da processi specializzati, limitati a compiti prestabiliti e ripetitivi. Oggi, grazie all’IA, questi sistemi stanno diventando molto più flessibili, adattabili e potenti, consentendo alle macchine di assumere un ruolo sempre più centrale e autonomo all’interno delle linee produttive. La robotica moderna non è più vincolata a percorsi predefiniti o strutture operative inflessibili, ma è in grado di apprendere e di migliorare continuamente in base ai dati raccolti in tempo reale.
Grazie all’IA, i robot possono ottimizzare le loro traiettorie, interagire in modo più sicuro e intuitivo con gli esseri umani e adattarsi rapidamente a nuove esigenze produttive, riducendo i costi e i tempi di programmazione. L’IA migliora anche la qualità produttiva, con monitoraggio in tempo reale e correzione degli errori. In futuro, l’IA sarà cruciale per affrontare sfide come la carenza di manodopera qualificata, garantendo competitività e innovazione. Infatti, l’intelligenza artificiale semplifica la programmazione dei robot, rendendoli accessibili anche a operatori con competenze tecniche limitate. Interfacce intuitive e l’uso del linguaggio naturale o della programmazione automatica riducono la necessità di formazione avanzata per gestire e mantenere i robot.
Questo articolo trae spunto dalla tavola rotonda “AI e Robotica, soluzioni per l’innovazione e l’efficienza industriale”, tenuta giorni fa allo stand del Competence Center Made4.0 in occasione di BI-MU, la Biennale delle macchine utensili, dei robot e dell’automazione. All’incontro hanno partecipato esponenti di importanti multinazionali impegnate nella robotica: Comau, Kuka, Fanuc e Abb.
Integrazione dell’intelligenza artificiale per semplificare e potenziare i processi industriali
L’integrazione dell’IA nei processi produttivi industriali rappresenta un cambiamento di paradigma. Tradizionalmente, l’automazione industriale si basava su algoritmi deterministici e rigide regole prestabilite, il che significava che i robot erano in grado di eseguire operazioni ripetitive solo in condizioni molto specifiche e pre-programmate. Tuttavia, in ambienti produttivi sempre più complessi, dove la variabilità dei prodotti e delle condizioni operative è una norma, l’IA consente di affrontare compiti altamente dinamici e diversificati, eliminando molte delle limitazioni della robotica tradizionale.
L’intelligenza artificiale rende possibile ottimizzare i processi industriali attraverso l’elaborazione in tempo reale dei dati ambientali. Questo non solo permette ai robot di adattarsi automaticamente a nuove situazioni, ma apre la strada a processi decisionali autonomi, riducendo il carico operativo sugli esseri umani. Ad esempio, può essere impiegata per determinare in modo autonomo i migliori percorsi di lavoro, migliorando l’efficienza e riducendo il tempo ciclo. Questo è particolarmente utile in applicazioni come il bin picking o la depallettizzazione, dove l’IA può riconoscere forme e oggetti variabili e adattarsi al compito in tempo reale.
In questo contesto, un sistema come RobotStudio di Abb utilizza l’intelligenza artificiale per ottimizzare i movimenti dei robot, riducendo il numero di assi coinvolti e accelerando le operazioni senza compromettere la sicurezza. In pratica, RobotStudio è software avanzato per la simulazione e programmazione offline dei robot industriali. Il suo scopo principale è quello di permettere agli utenti di programmare e testare i robot in un ambiente virtuale 3D realistico, senza interrompere la produzione reale. Per il market development & channel manager di Abb Robotics Italia, Michele Pedretti «grazie a questo strumento, gli ingegneri possono sviluppare, modificare e ottimizzare i programmi dei robot, visualizzando in tempo reale come questi interagiranno con l’intero impianto produttivo. L’IA analizza i movimenti dei robot e identifica le soluzioni migliori per eseguire compiti complessi nel minor tempo possibile, migliorando sia l’efficienza che la sicurezza operativa».
Un altro esempio è fornito dalla tecnologia AI Error Proofing di Fanuc, che per Chiara Talignani Landi, application engineer – collaborative robots di Fanuc, «bypassa i limiti del riconoscimento delle forme tradizionali, utilizzando set di immagini per controllare la conformità dei prodotti». In pratica, a differenza dei sistemi tradizionali, che si basano su regole rigide o sul riconoscimento di forme geometriche predefinite, AI Error Proofing utilizza l’analisi delle immagini per verificare se un pezzo o un componente è conforme agli standard richiesti. Questo processo consente di migliorare il controllo qualità senza necessitare di specifiche rigide per la forma o la posizione del prodotto, riducendo gli scarti e migliorando l’efficienza complessiva del sistema.
Inoltre per l’head of products and solutions management di Comau Alessandro Piscioneri «va considerato il nostro Mi.Ra/Depalletizer, una soluzione avanzata che automatizza il processo di depallettizzazione utilizzando intelligenza artificiale e sensori di visione 2D e 3D. Il sistema è in grado di scansionare i pallet, riconoscendo la posizione e le caratteristiche degli oggetti come scatole di diverse forme e dimensioni. Grazie agli algoritmi di IA e alle reti neurali, il Mi.Ra/Depalletizer identifica l’oggetto migliore da prelevare, ottimizzando il processo di presa e riducendo il rischio di errori». In pratica, Il robot associato esegue il prelievo analizzando il punto migliore per afferrare l’oggetto, anche nel caso di scatole molto compatte o non conosciute. Questa flessibilità è garantita dall’IA, che si adatta in tempo reale a oggetti non precedentemente programmati, migliorando la velocità e la sicurezza del processo. Inoltre, l’intelligenza artificiale organizza la sequenza ottimale di depallettizzazione, assicurando un flusso di lavoro efficiente e riducendo il rischio di danneggiare il carico.
Mi.Ra/Depalletizer rileva e distingue i diversi tipi di Sku misti dall’ambiente circostante per gestire automaticamente le operazioni di depallettizzazione, garantendo precisione e offrendo una maggiore produttività.
Miglioramento dell’interazione uomo-robot
Storicamente, la programmazione e il controllo dei robot richiedevano competenze tecniche avanzate. Questo rappresentava una barriera per molte aziende, specialmente le piccole e medie imprese, che non potevano permettersi di investire in risorse umane altamente specializzate. Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale, questa barriera sta progressivamente scomparendo, grazie alla possibilità di creare robot che siano non solo più facili da programmare, ma anche in grado di interagire in modo più intuitivo e sicuro con gli esseri umani.
L’IA consente ai robot di interpretare le azioni umane, di adattarsi al loro comportamento e di reagire in modo intelligente a stimoli esterni. Questo non significa soltanto migliorare la sicurezza, ma anche rendere più fluida e naturale l’interazione tra uomo e macchina. I cosiddetti robot collaborativi (o cobot) sono un esempio perfetto di come l’intelligenza artificiale possa migliorare la sinergia tra uomo e robot. Grazie ai sensori avanzati e agli algoritmi di IA, questi robot sono in grado di riconoscere il contatto umano e adeguare immediatamente il loro comportamento per evitare rischi di infortuni, migliorando così la sicurezza dell’ambiente di lavoro. Fanuc, ad esempio, ha introdotto cobot che non solo si fermano automaticamente in caso di contatto umano, ma che utilizzano l’AI per adattare le loro traiettorie in tempo reale quando vengono spostati da una macchina all’altra, riducendo drasticamente la necessità di riprogrammare il robot manualmente.
Un altro esempio di miglioramento dell’interazione uomo-robot è fornito dalla generazione automatica del codice di Kuka, che utilizza l’intelligenza artificiale per creare programmi robotici a partire da istruzioni semplici, come “prendi un oggetto e posizionalo”. In pratica, grazie all’AI, il robot può apprendere autonomamente dai dati e dagli input ricevuti dall’operatore, riducendo la necessità di programmare ogni singola azione. In questo modo, anche gli operatori senza competenze tecniche avanzate possono interagire con i robot in modo intuitivo, senza dover affrontare la complessità della programmazione tradizionale. Secondo l’head of business development di Kuka Digital Alberto Pellero «questa soluzione non solo abbassa la barriera d’accesso all’automazione, ma rende i processi molto più veloci e accessibili, aumentando la produttività complessiva».
Flessibilità e adattabilità delle soluzioni robotiche
Un’altra dimensione fondamentale offerta dall’intelligenza artificiale è la capacità di rendere i robot più flessibili e adattabili. Le moderne catene produttive devono spesso affrontare l’esigenza di adattarsi rapidamente a prodotti diversi, condizioni di lavoro variabili e ambienti dinamici. Tradizionalmente, questo richiedeva l’intervento di operatori umani per riprogrammare e riconfigurare i robot ogni volta che le condizioni cambiavano. L’intelligenza artificiale elimina in gran parte questa necessità, consentendo ai robot di apprendere autonomamente e di adattarsi rapidamente a nuovi compiti.
La nuova cella di item picking di Abb è destinata a settori come la logistica e il retail. Combina due sistemi di visione: uno 2D e uno volumetrico, così da percepire le distanze.
Nel settore della logistica, ad esempio, i robot devono essere in grado di gestire una vasta gamma di prodotti diversi, spesso senza avere informazioni precise sulle loro caratteristiche. Si accennava aI bin picking, una tecnologia avanzata che permette ai robot di riconoscere e afferrare oggetti non standardizzati, adattandosi a variazioni impreviste nel tipo di prodotto e nella sua disposizione. In questo contesto, l’IA svolge un ruolo cruciale nel combinare le informazioni ottenute da diversi sensori, come quelli visivi e tattili, per determinare il miglior punto di presa e la traiettoria ideale per evitare collisioni. Comau ha integrato IA, sensori di visione 3D e sistemi di machine learning nelle sue soluzioni di bin picking, rendendole capaci di riconoscere e prelevare oggetti senza doverli pre-programmare. I sensori avanzati e l’algoritmo di intelligenza artificiale consentono al robot di analizzare le superfici degli oggetti e di determinare il miglior punto di presa, evitando collisioni con gli altri elementi all’interno del contenitore.
Peraltro, anche la robotica collaborativa di Fanuc migliora ulteriormente la flessibilità operativa consentendo ai robot di riconfigurarsi rapidamente in base ai compiti e alle macchine disponibili, riducendo i tempi di fermo tra una produzione e l’altra e aumentando la reattività del sistema produttivo nel suo complesso.
Riduzione dei tempi e costi di programmazione
L’intelligenza artificiale non solo rende i robot più flessibili, ma permette anche di ridurre drasticamente i tempi e i costi di programmazione, che tradizionalmente rappresentano una delle principali sfide nell’automazione industriale. La programmazione dei robot industriali richiedeva tempo e competenze altamente specializzate, ma con l’AI i robot possono essere programmati più velocemente e in modo più intuitivo.
Si accennava alla generazione automatica del codice sviluppata da Kuka. Per Alberto Pellero «l’uso dell’AI potrebbe ridurre significativamente i 7 miliardi di dollari che ogni anno vengono spesi a livello globale per la programmazione e installazione dei robot».
Fanuc, con il suo industrial Pc (ipc), ha incrementato ulteriormente la potenza di calcolo dei suoi robot, permettendo loro di risolvere rapidamente problemi complessi come la depallettizzazione e migliorando la produttività. Per Chiara Talignani Landi «L’ipc riduce i tempi di configurazione e setup, consentendo una programmazione più veloce e un’efficienza operativa superiore».
Miglioramento della precisione e della qualità dei processi
La precisione è un aspetto cruciale in molti settori industriali, e l’intelligenza artificiale ha reso possibile un miglioramento significativo in questo ambito. I robot intelligenti sono in grado di eseguire compiti con una precisione e una coerenza senza precedenti, grazie alla capacità di apprendere dai dati e di adattarsi alle condizioni ambientali.
In operazioni come la saldatura automatica, l’IA consente al robot di analizzare la geometria del pezzo e di generare autonomamente il percorso ottimale per eseguire la saldatura, garantendo precisione anche in condizioni difficili. Fanuc ha sviluppato un sistema che utilizza una scansione 3D per determinare il percorso di saldatura ideale, riducendo il rischio di errori e garantendo un risultato di alta qualità.
Allo stesso modo, Kuka ha implementato un algoritmo avanzato basato su modelli fisici per migliorare la precisione nelle operazioni di fresatura. Questo consente al robot di mantenere tolleranze molto strette, riducendo gli errori e migliorando la qualità del prodotto finale. L’IA permette di monitorare costantemente le condizioni operative e di regolare i parametri per garantire una lavorazione ottimale, anche in ambienti complessi e con prodotti di alta precisione.
Ruolo strategico dell’intelligenza artificiale nel futuro dell’automazione
Infine, l’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia operativa, ma rappresenta una frontiera strategica per il futuro dell’automazione industriale. Sebbene molte applicazioni siano ancora nelle fasi iniziali, il potenziale dell’IA per trasformare radicalmente i processi produttivi è già evidente. Nei prossimi anni, si prevede che l’adozione dell’IA crescerà in modo esponenziale, permettendo alle aziende di affrontare nuove sfide, come la carenza di manodopera qualificata e l’aumento della complessità produttiva.
Nel settore della logistica, l’IA giocherà un ruolo cruciale. Per Piscioneri la logistica sarà uno dei primi settori a beneficiare della diffusione dell’IA: «L’IA migliora la scalabilità e la flessibilità delle operazioni logistiche, rendendo possibile la gestione di grandi volumi di articoli e l’adattamento rapido ai cambiamenti nelle richieste dei clienti. E grazie ai sensori avanzati e all’AI, le loro soluzioni robotiche sono in grado di riconoscere e prelevare oggetti, anche in condizioni di disordine, adattandosi alle variazioni dei prodotti senza bisogno di una programmazione rigida. Questo è particolarmente rilevante per attività come il sorting (smistamento), dove l’IA consente una gestione più rapida e precisa degli articoli». In sintesi, l’intelligenza artificiale non solo automatizza i processi, ma consente anche di prevedere le esigenze logistiche e ottimizzare continuamente le prestazioni, riducendo tempi e costi.
Peraltro, secondo Pedretti «l’IA di Abb è già utilizzata per migliorare l’efficienza nei processi logistici e nella gestione dei magazzini. Grazie all’AI, le aziende possono ridurre i tempi di ciclo, ottimizzare la gestione dell’inventario e abbattere i costi, automatizzando operazioni che prima richiedevano un alto livello di intervento umano».
Queste soluzioni di Comau e Abb mostrano già come l’IA possa migliorare l’efficienza delle catene di fornitura, riducendo i tempi di ciclo e abbattendo i costi operativi. Grazie all’IA, i robot non solo possono eseguire operazioni ripetitive, ma possono adattarsi dinamicamente a condizioni in continua evoluzione, permettendo alle aziende di rispondere rapidamente alle richieste del mercato.
Made e l’intelligenza artificiale: l’iniziativa Draive
Made 4.0 Competence Center è un’iniziativa per supportare la trasformazione digitale delle aziende manifatturiere italiane, offrendo un ventaglio di servizi innovativi per guidarle verso un futuro più tecnologico e sostenibile. Situato a Milano in una struttura di 2.500 metri quadrati, il centro si distingue per la presenza di oltre 100 dimostratori di tecnologie avanzate, che rappresentano soluzioni applicabili in vari settori dell’automazione, della robotica, e del controllo numerico.
L’obiettivo di Made è quello di essere un punto di riferimento per tutte le aziende italiane, in particolare per le Pmi, che necessitano di orientamento e assistenza nel loro percorso di transizione digitale. Per Gabriele Mangiafico, innovation & technology transfer in Made4.0, «il centro non solo offre consulenza e formazione, ma accompagna le aziende nello sviluppo di progetti industriali personalizzati, permettendo loro di implementare soluzioni che sfruttano tecnologie emergenti come l’Intelligenza Artificiale). Un altro servizio chiave è il supporto nella ricerca di finanziamenti, fondamentale per facilitare l’accesso delle imprese alle risorse necessarie per l’innovazione».
Un aspetto centrale dell’offerta di Made è il focus sull’Intelligenza Artificiale. Attraverso l’iniziativa “Draive” (Data-Driven Roadmap for AI Vision and Excellence), il Competence Center aiuta le aziende a sviluppare una strategia di adozione dell’AI in tre fasi: diagnosi, definizione degli obiettivi strategici e pianificazione. Questo approccio metodico consente di affrontare le sfide legate all’AI, tra cui la mancanza di competenze e l’assenza di una chiara visione strategica, accompagnando le imprese passo dopo passo.
L’IA generativa per le aziende manifatturiere ha un grande valore aggiunto. Permette di analizzare rapidamente documenti lunghi e complessi, restituendo velocemente risposte a problemi complessi. Riduce gli errori umani e darà un’ulteriore spinta alla servitizzazione. Il punto di Marco Taisch, presidente del Made4.0.
Sebbene l’adozione dell’AI rappresenti una grande opportunità, non è priva di sfide. Secondo Gabriele Mangiafico di Made «molte aziende debbano ancora sviluppare le competenze necessarie e delineare una chiara strategia per trarre il massimo vantaggio dall’AI. Tuttavia, le imprese più mature dal punto di vista digitale sono già ben posizionate per adottare l’AI su larga scala e concretizzare il potenziale di valore che queste tecnologie offrono».
