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Robotica e intelligenza artificiale per la produzione e la logistica

L’intelligenza artificiale (AI) – sottolinea OnRobot – rappresenta un grande potenziale per il settore della robotica, soprattutto quando si tratta di gestire variabilità e imprevedibilità dell’ambiente esterno, anche in tempo reale, come sottolineato dalla Federazione Internazionale di Robotica (IFR) nel suo ultimo report “Artificial Intelligence in Robotics”.

L’intelligenza artificiale offre ulteriori vantaggi agli operatori della logistica che devono gestire prodotti che cambiano di frequente, confezionare molte unità ed evadere ordini che variano a seconda delle esigenze del mercato e degli approvvigionamenti, nei cosiddetti ambienti “high-mix/low-volume” (HMLV).

Maggiore variabilità e imprevedibilità dell’ambiente, maggiore la probabilità che gli algoritmi di intelligenza artificiale forniscano una soluzione rapida ed economica.

Enrico Krog Iversen, CEO di OnRobot, ha affermato: “I cobot sono già diventati strumenti indispensabili in questi ambienti di produzione, offrendo flessibilità, velocità, versatilità, sicurezza e, naturalmente, collaborazione uomo-robot”.

Enrico Rigotti, Area Sales Manager di OnRobot Italia, ha sottolineato: “Con l’applicazione dell’intelligenza artificiale nei robot collaborativi, avremo assistenti in grado di apprendere che ci permetteranno di ottimizzare i processi e ottenere prodotti di qualità superiore”.

La qualità è fondamentale negli ambienti HMLV che richiedono l’implementazione di processi rigorosi, poiché gestendo lotti più piccoli, eventuali modifiche nel prodotto potrebbero causare errori o ritardi.

Applicazioni di intelligenza artificiale nel campo della robotica

Attualmente l’IFR distingue due tipi di applicazioni AI nel settore della robotica:

  1. Applicazioni di rilevamento e risposta in cui il robot identifica e risponde in tempo reale all’ambiente esterno in ciclo chiuso, come le applicazioni di pick and place.
  2. Ottimizzazione delle prestazioni, in cui l’intelligenza artificiale consente di migliorare lo sviluppo dei processi mentre il robot ottimizza qualità, programmazione e manutenzione. L’AI individua i difetti che potrebbero risultare impercettibili all’occhio umano in ogni fase del ciclo di produzione. Di conseguenza, l’ispezione robotizzata della qualità aggiunge valore e riduce al minimo gli scarti, eliminando precocemente i pezzi difettosi dalla linea di assemblaggio.

In Italia, l’intelligenza artificiale sta crescendo, soprattutto nelle applicazioni in cui il robot prende decisioni ed esegue un’azione in base alle informazioni che riceve principalmente dai sistemi di visione”, ha affermato Rigotti.

Previsioni a breve e medio termine

A breve – afferma OnRobot –, AI e robotica si uniranno per eseguire la manutenzione delle macchine, riciclo, saldatura, controllo qualità, ottimizzazione dei processi e applicazione di precisione di pesticidi e fertilizzanti in agricoltura.

Senza dimenticare gli screening medici, come la misurazione della temperatura o della pressione sanguigna che, oltre allo scanning, analizzeranno i risultati dei test.

Enrico Rigotti, Area Sales Manager di OnRobot Italia
Enrico Rigotti, Area Sales Manager di OnRobot Italia

Conclude Rigotti: “La medicina è un campo con un grande potenziale per l’intelligenza artificiale, dove apporta un valore reale.

Ad esempio, in fisioterapia esistono già sistemi che aiutano i pazienti a recuperare dagli infortuni e, allo stesso tempo, raccolgono dati sulla loro evoluzione, aiutando così il professionista sanitario a valutare nel modo più efficiente se il processo di recupero stia avendo successo.

O, ancora, i robot sono già utilizzati per individuare i melanomi: scansionano la pelle del paziente e l’immagine ottenuta viene confrontata con un database per identificare possibili casi di cancro della pelle.

Tra dieci anni vedremo l’AI applicata ad attività di assemblaggio, produzione di abbigliamento e raccolta delle colture nei campi. L’intelligenza artificiale aiuta a riconoscere il livello di maturazione dei frutti o le dimensioni ottimali per coglierli e, grazie ai dati, il robot può imparare e migliorare il suo processo decisionale”.

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