Intelligenza artificiale, deep e machine learning, droni e robot, IoT e cyber sicurezza: il mix di ingredienti che sviluppa l’automazione industriale di oggi darà forma e farà lievitare, con ricette e ‘dosi’ diverse, anche le soluzioni e la machine automation di domani.
Del resto, digital transformation e machine automation nel prossimo futuro, ancora di più che nel recente passato, rappresenteranno una priorità per le aziende. E questo perché hanno un impatto su ogni ambito dell’attività, dalla supply chain alla customer experience.
Il percorso di evoluzione è solo agli inizi, il livello delle applicazioni in corso nelle aziende spesso è ancora circoscritto principalmente ad attività a bassa complessità, e anche i settori più tradizionali devono raccogliere la sfida e cambiare il proprio approccio industriale.
Ma il mondo dell’automazione “non potrà basare il proprio futuro solo sul miglioramento o la modifica di tecnologie e processi già a disposizione dell’automazione industriale contemporanea”, come rimarca Adam Geitgey, specialista americano di Automazione industriale, in una serie di articoli dal titolo Machine Learning Is Fun. E prevede: “lo sviluppo più importante e originale verrà da direzioni e risultati completamente nuovi, come è sempre stato, e come dimostrano i momenti di vero impulso e cambiamento del passato”.
Il futuro dell’automazione industriale sarà caratterizzato, ad esempio, da nanotech connesse in rete, interamente basate sul wireless, Cloud e Edge computing, evoluzione della robotica collaborativa e mobile, Real time intelligence, Edge analytics e sistemi adattativi complessi.
“Il mercato richiede prodotti sempre più personalizzati, che non costino troppo e che garantiscano il massimo della qualità”, fa notare Geitgey: “per questo le macchine devono essere in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni della domanda”, e la fabbrica tutta deve diventare, in un certo senso, ‘adattiva’. Tra nuovi sistemi di visione che si integrano con la machine automation, strumenti di trasporto modulare intelligente, soluzioni Cloud per raccogliere le informazioni e portarle dove servono, interfacce per l’operatore ergonomiche e intuitive.
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Fabbriche completamente automatizzate
L’avvento del 5G, poi, oltre a migliorare le attuali applicazioni che già sfruttano le reti 3G e 4G, permetterà per la prima volta l’effettivo impiego di tecnologie senza fili in applicazioni di controllo industriale, senza rinunce in termini di affidabilità e performance. Il 5G comporta un’ulteriore accelerazione nel percorso innovativo verso il paradigma di Connected factory, con, ad esempio, sistemi di 5G intent based networking, 5G smart video-surveillance, 5G collaborative robot.
“L’obiettivo finale è avere fabbriche completamente automatizzate, che possano essere facilmente configurabili, gestibili a distanza, e con un’alta flessibilità di funzionamento, così da evitare alti costi di riprogrammazione e modifica dei processi produttivi”, sottolinea James Bessen, docente alla Yale University, nel suo libro Learning by Doing. Tutto ciò “in modo da avere sistemi di produzione più veloci, precisi e flessibili, con un vantaggio economico”, ma non solo.
Nel campo della machine automation più evoluta e dinamica, la prospettiva di fabbriche completamente automatizzate esiste già da qualche tempo, ma “la possibilità di arrivare a un’automazione completamente controllata in remoto, e facilmente adattabile, si sta concretizzando sempre più, e nel prossimo futuro promette di diventare la norma nei processi produttivi”, anticipa il docente della Yale University.
L’intelligenza artificiale per controllare e gestire
L’intelligenza artificiale sarà un partner importante per chiunque nel prossimo futuro si troverà a lavorare nel manufacturing e con l’automazione industriale: algoritmi di IA saranno utilizzati, ad esempio, per rilevare anomalie di produzione, eseguire il monitoraggio delle condizioni dell’impianto, implementare funzionalità di manutenzione predittiva. Insieme all’utilizzo di tecnologie per la realtà aumentata (AR).
Un altro aspetto rilevante è costituito dall’impiego di infrastrutture flessibili e TSN (Time sensitive networking): l’idea di base è di impiegare un’infrastruttura facilmente scalabile, per esempio di tipo modulare, in modo da poter facilmente aggiungere o sostituire moduli per modificare le caratteristiche dell’impianto. L’utilizzo di reti TSN serve a garantire la qualità dei dati scambiati fra l’infrastruttura e i server.
Ci sono poi altre tendenze e prospettive di sviluppo rilevanti dell’Automazione industriale, come i robot collaborativi, le soluzioni hi-tech indossabili (dispositivi wearable ed esoscheletri), e i veicoli a conduzione autonoma (Agv, Automated guided vehicle), innanzitutto per la logistica.
Robot sempre più agili, mobili, sofisticati
Il robot diventa sempre più agile e, quindi, risulta interessante anche per industrie ‘leggere’ come il Packaging o il Food. I co-bot industriali e mobili saranno sempre più dotati di sensori di forza, contatto, prossimità, visori che riconoscono oggetti nel campo d’azione e sistemi che percepiscono anche le vibrazioni acustiche, in uno sviluppo continuo tra sicurezza, velocità, versatilità e precisione. La robotica mobile, in particolare, sta sviluppando robot su carrelli a guida autonoma, che gli permettono di muoversi in autonomia.
Questi nuovi settori della robotica, però, non andranno a sostituire le macchine che già conosciamo e che vengono utilizzate nelle grandi fabbriche, ma andranno a incrementare l’offerta, ampliando il mercato. Sono macchine che rispondono a necessità manifatturiere differenti; se si ha bisogno di performance elevate sicuramente non si cerca un robot collaborativo, che si sceglie invece se si ha bisogno di flessibilità. Sono due target di mercato totalmente diversi, e quindi due prodotti che tendenzialmente non si cannibalizzano uno con l’altro.
Un’ulteriore evoluzione è quella di soluzioni robotiche indossabili per sostenere movimenti ripetitivi, come quelli di chi si occupa dell’avvitamento nell’assemblaggio finale di un’automobile o di un prodotto più piccolo, in posizioni scomode che richiedono ancora operazioni manuali per l’alto livello di minuziosità e precisione, operazioni che non conviene affidare a sistemi automatici. Per ora queste soluzioni sono più diffuse nell’industria che in altri settori, come quello medicale, ma non appena la tecnologia sarà più diffusa potrebbero avere un ampio mercato.
Miglioramento continuo e innovazione radicale
Nel variegato mondo della machine automation, poi, anche l’area dei veicoli industriali a guida automatica è in forte evoluzione. La ricerca è continua per rendere più sofisticati questi Automated Guided Vehicle, e con loro i Mas (Mobile assistance system, cioè degli Agv intelligenti), perché si muovano tra le linee di produzione e logistiche per movimentare i lotti senza più marker ottici a terra o elettrici, raccogliendo invece informazioni dall’ambiente e riconoscendo gli elementi di disturbo. L’evoluzione sarà quella di avere il carrello semovente con montato sopra il braccio robotizzato, per riunire sullo stesso veicolo presa e spostamento. Sono in corso delle applicazioni pilota, ma il vero limite è ancora la durata delle batterie, soprattutto aumentando il peso da trasportare.
In pratica, e in prospettiva, vincere la resistenza al cambiamento, portare novità concrete su prodotti e servizi, efficientare i processi: ecco le strategie da adottare perché Industria 4.0 e Automazione industriale abbiano un impatto sempre più rilevante.
Chi fa da sé innova prima
Ma le nuove tecnologie sono solo il fondamento dello sviluppo tecnologico, non il suo punto di arrivo: questa trasformazione dovrà ridisegnare processi e modelli organizzativi, nel difficile equilibrio tra gestione operativa, miglioramento continuo e innovazione radicale.
Per fare un esempio tra i tanti possibili, nel settore Automotive gli economisti Sharon Novak e Scott Stern hanno verificato che i costruttori d’auto in grado di fabbricare da sé i diversi componenti miglioravano più rapidamente i modelli da un anno a quello successivo.
I due ricercatori hanno misurato i miglioramenti dalla parte del cliente, e sono arrivati alla conclusione che, conservando il controllo della produzione, i costruttori potevano apportare modifiche alle auto, adattandole in base al feedback dei clienti. Al contrario, coloro che affidavano all’esterno la componentistica non presentavano la stessa capacità di apportare migliorie.
