Industry 4.0 Design Magazine è una pubblicazione di Quine Business Publishers. L’editoriale del numero di maggio 2019, firmato dal direttore tecnico Franco Canna, si intitola “Visione e meccatronica evolvono nel segno di IoT e machine learning”. Ve lo riportiamo qui di seguito. In fondo potete sfogliare l’intera rivista.
Indice degli argomenti
Visione e meccatronica evolvono nel segno di IoT e machine learning
Visione e meccatronica sono i due focus di questo numero di Industry 4.0 Design Magazine. Due temi i cui fili si intrecciano nelle più avanzate applicazioni di controllo qualità e guida robot e che, a loro volta, si propongono come piattaforme d’elezione per lo sviluppo di soluzioni nelle quali dispiegare il potenziale dell’IoT e dell’intelligenza artificiale.
Partiamo dalla meccatronica: un approccio che non è certamente nuovo, ma che dallo sviluppo delle più recenti tecnologie sta traendo grandissimi benefici. Nato dall’intersezione di meccanica, elettronica e informatica, l’approccio meccatronico propone una visione d’insieme del progetto in tutte le fasi della vita del prodotto, dalla progettazione alla realizzazione, fino all’utilizzo in campo del prodotto e all’assistenza. L’integrazione delle tecnologie IoT, che aggiungono alle tre radici della meccatronica anche la capacità di comunicazione, è in grado di portare le applicazioni meccatroniche in una reale dimensione “4.0”.
Anche la visione applicata alle macchine non è una scoperta di questi anni. Le novità sono però tante. In primo luogo la crescente maturazione della componente sensoristica, nella quale il focus è oggi sulla qualità dell’immagine più che sui megapixel, alla quale fa buona compagnia lo sviluppo sempre più attento di soluzioni di illuminazione specifiche per gli ambienti industriali e sempre più spesso integrate con il sensore. C’è poi il tema della comunicazione, con velocità ormai standardizzate nell’ordine dei gigabit al secondo, quello dei sistemi di programmazione, che evolvono con l’intento di rendere sempre più semplice la configurazione delle applicazioni grazie all’integrazione di librerie pronte all’uso, spesso e volentieri nei linguaggi tipici dei controllori industriali.
Ultimo, ma solo in ordine di esposizione, l’enorme progresso che si sta verificando nelle capacità di riconoscimento degli oggetti grazie all’applicazione di tecnologie di machine learning. Nell’area dedicata al futuro dell’industria allo stand di Siemens nella scorsa fiera di Hannover, sistemi di visione di questo genere consentivano a robot collaborativi di manipolare tanto oggetti conosciuti quanto materiali ignoti alla macchina. Questo è uno step di fondamentale importanza nel percorso di evoluzione verso sistemi manifatturieri in grado di apprendere dal (e adattarsi al) contesto in cui operano, una vera e propria chiave di volta per lo sviluppo di sistemi realmente flessibili e autonomi.
