Automazione

Sebbene si tenda a concentrarsi sulla digitalizzazione, solo il 10% del fatturato totale viene speso dalle PMI in investimenti digitali. Il cloud rimane la tecnologia più impiegata dalle imprese con l’82%, seguita dalle applicazioni aziendali (62%) e dalla cybersecurity (53%).

Per ottenere il massimo dalla trasformazione digitale ci sono sette driver da seguire per sviluppare al meglio il cloud e le altre tecnologie. L’adozione di soluzioni cloud-based e la digitalizzazione delle funzioni amministrative, finanziarie e di controllo hanno un impatto cruciale sulle aziende italiane.

I dati sugli investimenti per la trasformazione digitale

Secondo gli ultimi dati concernenti la trasformazione digitale, la relazione tra budget investito e fatturato è la seguente:

• Le aziende che impiegano l’1% del fatturato in trasformazione digitale sono il 16%
• Si sale al 65% con investimenti che oscillano tra l’1% e il 10%
• Appena l’11% delle imprese dedicano tra il 10% e il 20% del fatturato
• Solo l’8% delle imprese si spinge oltre il 20%.

Se parliamo di cifre il prospetto è come segue:

• Circa il 25% delle aziende hanno impiegato meno di 100.000 euro;
• Il 26% ha utilizzato un budget compreso tra 100.000 e 500.000 euro;
• L’8% delle imprese hanno speso tra 500.000 e un milione di euro in nuove tecnologie;
• Mentre una quota che si aggira al 41% ha investito cifre importanti pari a più di un milione di euro.

Le tecnologie su cui puntano le aziende italiane

Inoltre dai dati è emerso qual è lo status di implementazione delle tecnologie digitali fondamentali da parte delle imprese: l’82% delle PMI sul suolo nazionale ha optato per soluzioni di cloud computing per snellire le procedure e ottimizzare la gestione in termini finanziari e di forza lavoro/produttiva. I metodi di lavoro agile sono sempre più presenti nelle aziende e le rendono innovative.

Non è solo il cloud computing ad attirare l’interesse e gli investimenti delle PMI, oltre ad esso ci sono altre tecnologie su cui si punta:

• Business Application (62%)
• Cybersecurity (53%)
• Big Data e intelligenza artificiale (46%)
• Internet delle cose (38%)
• Robotica e automazione (36%)
• Calcolo ad alte prestazioni (HPC) (11%)

Trasformazione digitale: cosa ne impedisce la diffusione

Il vero ostacolo all’implementazione di nuove soluzioni tecnologiche non è dovuto all’assenza di infrastrutture adeguate, cosa che sarebbe molto più ostica da superare poiché prevederebbe ingenti investimenti; ma nella maggior parte dei casi il problema è rappresentato da elementi cosiddetti “soft”. Questi ultimi sono per esempio la cultura aziendale e imprenditoriale, le competenze e la formazione.

In secondo piano ci sono altri fattori che bloccano l’innovazione:

• Insicurezza dovuta al dubbio valore del ROI (ritorno degli investimenti)
• Mancanza di fondi da destinare agli investimenti
• Assenza di una adeguata rete di approviggionamenti dovuta all’indisponibilità dei fornitori.

7 driver per sviluppare e attuare un piano aziendale di trasformazione digitale

Per sviluppare e attuare efficacemente un piano aziendale di trasformazione digitale ci sono 7 driver, ossia 7 punti chiave da seguire:

• Relazione con l’ecosistema aziendale circostante: il modello di business deve tenere in considerazione altre aziende come eventuali partner e/o competitor
• Finance sempre più centrale: la branca finanziaria dell’azienda deve partecipare in maniera attiva alla stesura della strategia aziendale, possibilmente intercettando fondi nazionali e comunitari a disposizione delle imprese per l’innovazione.
• Misurazione delle metriche: la misurazione delle performance in base alla produzione di valore vanno considerate di pari passo con i più moderni Key Performance Indicator (KPI).
• Rischi crescenti: l’aspetto della consapevolezza e del calcolo del rischio non deve essere solo una caratteristica dell’imprenditore, ma va estesa a tutti i livelli. In questo modo eventuali rischi aleatori possono essere individuati più facilmente
• Risorse umane al centro del progetto: vera forza di ogni azienda è il suo personale. Per raggiungere gli obiettivi prefissati occorre avere dei team di lavoratori davvero motivati, per cui vanno sempre valorizzati
• Contaminazione delle abilità: i vari team non devono lavorare in maniera stagna, ma collaborare tra loro. In questo modo acquisiscono e condividono le competenze gli uni con gli altri
• Tecnologia innovativa: al fine di raggiungere e applicare il modello di business progettato occorre il supporto delle infrastrutture migliori. Bisogna quindi che garantiscano un altissimo livello di flessibilità in modo da evolversi insieme al mercato e al target di riferimento.

Leggi anche l’articolo: Iperautomazione industriale: definizione, vantaggi e applicazioni per le PMI

L’iperautomazione industriale è la nuova frontiera di alta digitalizzazione analitica delle aziende. Digitalizzazione basata, non solo su tecnologie avanguardistiche, ma strettamente connesse tra loro, capaci di interagire, di comunicare, di prevedere, di analizzare e di automatizzare le più importanti funzioni e comparti di un’intera azienda.

Iperautomazione – cos’è

Cos’è l’iperautomazione? È l’utilizzo razionale di strumenti digitali, software e hardware, IA, IoT (internet of Things), machine learning, processi robotici (RPA) che permettono di svolgere un’attività e di portare a compimento un progetto, ottimizzando i processi interni. Migliorano al contempo la sicurezza del personale aziendale, incidendo in positivo sugli sprechi di risorse economiche, di materiali, di forza lavoro, di budget e di tempo.

Un’opportunità per riunire in un unico ecosistema digitale, in continua fase di apprendimento e perfezionamento, tutta la struttura industriale: dai macchinari ai collaboratori. L’hyperautomation affina le capacità dei lavoratori elevandone le competenze e l’esperienza professionale attraverso una mirata collaborazione macchina-uomo in una precisa ottica di automazione dei processi. L’intelligenza artificiale alla base dell’hyperautomation è concepita come un apparato neuronale simile a quello umano che apprende dalle operazioni quotidiane, dalle informazioni e dai dati che ricava dagli strumenti ad essa collegati. Nonchè dalle interazioni con gli altri macchinari lungo le linee di produzione e con gli operatori.

Iperautomazione industriale – come funziona

In che modo funziona l’iperautomazione industriale? Il funzionamento si basa sull’integrazione di tecnologie altamente elaborate le cui diverse operatività si muovono in sinergia gestendo tutta la rete dei sistemi produttivi, dalla ricezione di un ordine fino al completamento del prodotto per la consegna. Il suo corretto funzionamento è il risultato della digitalizzazione di ogni pezzo della filiera produttiva. Se ogni tassello è in ordine l’iperautomazione esprime il suo intero potenziale.

Hyperautomation – vantaggi per le PMI

I vantaggi dell’hyperautomation per le PMI sono innumerevoli, viste le infinite potenzialità di usi e applicazioni in molteplici contesti produttivi, dagli uffici alle linee di produzione.

In primo luogo, i 10 più importanti sono:

1. riduzione dei costi operativi, presenti e futuri
2. miglioramento dell’efficienza dei processi di lavoro sia informatici, che umani
3. perfezionamento delle competenze professionali del personale addetto
4. riduzione di errori, fermi macchina, ritardi
5. rispetto delle tempistiche di lavoro
6. riduzione del time to market: produzione ottimizzata e resa più scorrevole
7. maggior competitività sul mercato di riferimento dell’azienda
8. maggiori mezzi disponibili per estrapolare e valutare informazioni
9. fidelizzazione dei lavoratori esperti grazie a mansioni più stimolanti e in evoluzione
10. pianificazione dello sviluppo aziendale

Con tanti e tali benefici le PMI possono gestire al meglio la mole dei dati ricavati al fine di effettuare analisi accurate, dettagliate e predittive ricercando sempre nuovi e maggiori stimoli per rafforzare la propria posizione sul mercato.

Iperautomazione industriale – applicazioni

Le applicazioni dell’iperautomazione industriale possono riguardare numerosi settori. La trasformazione coinvolge ogni ramo dell’azienda visto come un unicum che opera fattivamente per raggiungere nuovi obiettivi, grazie all’ausilio di questa tecnologia. Questa tecnologia è stata già implementata con successo in specifiche aree:

• Supply chain
• Banche e finanza
• Retail
• Assicurazioni
• Sanità
• Produzione
• Settore pubblico
• Life Science

Per esempio in ambito sanitario, il paziente diventa il fulcro di un’esperienza migliorata in termini di comunicazione e gestione dei dati personali. La tecnologia semplifica anche i processi di fatturazione quindi giova anche da un punto di vista amministrativo. Può anche suggerire trattamenti calibrati sulla singola persona, controllare l’inventario e coordinare gli approvvigionamenti in modo efficiente.

In aziende di fornitura materiali, l’iperautomazione può automatizzare il magazzino tenendo traccia di ordini, giacenze e fatturazione in maniera precisa, rapida ed efficiente. Eliminando l’elaborazione manuale dei dati si scongiurano eventuali errori.

In ambito finanziario i professionisti possono essere supportati da software che, esaminando tutti i dati utili allo scopo, è in grado di fornire soluzioni personalizzate ai clienti e in linea con il loro profilo di investimenti.

Un ulteriore giovamento che può stimolare questa scelta aziendale, sicuramente impegnativa, è dato dalla disponibilità di software realizzati per facilitare le PMI ad affrontare il passaggio verso l’hyperautomation con tranquillità. L’implementazione può seguire un iter programmato e personalizzato in base alle esigenze della singola azienda: non tutte le aziende partono chiaramente dallo stesso livello di tecnologia e quindi di macchinari. Una leva fondamentale per decidere se intraprendere la via dell’iperautomazione è il parametro FTE ossia Full Time Equivalent: bisogna cioè misurare il vantaggio, in termini di tempo, che la tecnologia apporta ai lavoratori che faranno sempre meno compiti ripetitivi di tipo time-consuming, in favore di mansioni più creative.

Leggi anche l’articolo: MES Manufacturing Execution System: software fondamentale nell’industria 4.0

La digitalizzazione industriale stimola il mercato, non solo ad adeguarsi alle nuove tecnologie, ma anche a personalizzarle per inserirle nel proprio contesto aziendale così da offrire soluzioni non standardizzate. Miglioramento delle prestazioni, ottimizzazione del lavoro, filiera produttiva, risultati, livelli di sicurezza, riduzione costi e sprechi delle risorse coinvolte, sono solo alcune delle conseguenze derivanti dall’innovazione in corso. Innovazione che ha nel MES, Manufacturing Execution System, il suo apice in termini di controllo produttivo e verifica del funzionamento del sistema di generazione del prodotto.

MES Manufacturing Execution System – cos’è

Cos’è il MES? Il Manufacturing Execution System è indispensabile per ottenere in tempo reale tutti i dati analitici sulle performance degli impianti produttivi di un’azienda. Si tratta di un complesso sistema robotizzato che memorizza, documenta e schematizza le informazioni elaborate da un impianto di produzione, in ogni sua fase, in modo da poter monitorare le attività svolte e in esecuzione. Permette di controllare la catena produttiva dall’inizio alla fine.

Il software del MES è costantemente collegato in rete e comunica con le attrezzature deputate all’elaborazione di uno o più specifici prodotti dei quali analizza ogni passaggio, dalla ricezione degli ordini alla creazione. Registra tutte le fasi, comprese le eventuali criticità che possono essere rimosse in maniera tempestiva, senza ritardi. Il sistema MES è un prezioso alleato della catena di produzione che rende più efficiente con risultati di alta precisione e, soprattutto sempre migliorabili.

Manufacturing Execution Systems – come funziona

I Manufacturing Execution Systems sono gestionali informatici sofisticati dall’interfaccia intuitiva adatti ad ogni tipologia di azienda e processo manifatturiero. Semplificano alcuni fattori del lavoro che spesso sono difficili da amministrare: monitoraggio operatività e tempi di intervento in caso di fermo macchina, rendimento lavoratori, pianificazione e organizzazione produzione, rispetto tempistiche di consegna, liquidazione ostacoli.

Il MES consente di assegnare al sistema gestionale la risoluzione di tali gravosi impegni padroneggiando i vari step della produzione e raggiungendo gli obiettivi prefissati in maniera più lineare. Riassumendo verifica il funzionamento manifatturiero a cui viene collegato, presentando un’analisi dettagliata delle fasi del lavoro, di cosa sia migliorabile e come.

È grazie ai dati del MES che la direzione aziendale può comprendere facilmente in che direzione andare e con quali esiti. Il binomio MES – produzione diventa inscindibile per l’ottenimento di risultati verificabili in tempi calcolati a priori. Inoltre, crea uno storico delle prestazioni che possono essere oggetto di studio al fine di valutare l’evoluzione dell’azienda stessa e del suo rendimento.

Sistemi MES – caratteristiche principali

Le principali caratteristiche dei sistemi MES possono essere raggruppate in 13 punti determinanti.

Cosa fa il sistema MES:

1. Attinge dati dai macchinari e dai sistemi informatici a cui è collegato.
2. Elabora le informazioni ricavate: dall’inventario magazzino alle esigenze finali di produzione.
3. Perfeziona l’inventario adeguando le giacenze alle reali opportunità di lavoro.
4. Elude costi di deposito per rimanenze eccessive e oscillazioni del mercato che incidono sui prezzi.
5. Evita sprechi di materie, manodopera e tempi.
6. Ottimizza la produzione, dall’approvvigionamento all’ultimazione prodotto, individuando errori, ritardi, problemi.
7. Limita spese non necessarie monitorando il carico di ogni reparto produttivo.
8. Riconosce difetti e non conformità degli articoli finiti.
9. Verifica lo stato delle apparecchiature affinché operino in modo efficiente limitando eccesso di usura.
10. Permette una più idonea manutenzione dei macchinari.
11. Effettua il tracciamento degli ordini per consentire la rapida evasione.
12. Risulta di facile integrazione con i sistemi informatici già presenti in ogni area funzionale.
13. Digitalizza la produzione con minimizzazione dell’uso del cartaceo.

Questo si traduce in costi minori, eliminazione dei tempi morti, miglioramento del prodotto in uscita, raggiungimento degli obiettivi. Abbiamo parlato dell’integrazione del MES alle altre componenti industriali affinché il software possa interconnettersi sempre con la produzione nel suo insieme. Vediamo quindi in che modo opera.

Sistema MES – integrazione

L’integrazione del sistema MES è uno dei più importanti elementi da valutare. Il software, infatti, è personalizzabile e reso a misura dell’azienda fruitrice. È “sartoriale” e le sue applicazioni possono essere rese specifiche per un determinato scopo.

Grazie alle sue capacità di dialogo con tutti i macchinari e sistemi restituisce informazioni con rapidità, efficienza ed efficacia. Il MES “collabora” con gli altri programmi e i sensori. Una maggiore integrazione permette il monitoraggio dei processi manifatturieri perfezionando la presenza aziendale sul proprio mercato di riferimento. L’interoperabilità che ne scaturisce fa la differenza tra un’azienda al passo coi tempi, ovvero un’azienda 4.0, e una che non è in grado di riconoscere le potenzialità del suo stesso settore.

MES produzione – vantaggi nell’industria 4.0

Oggi la digitalizzazione capillare dell’azienda facilita l’interconnessione tra apparecchiature, rende il lavoro più fluido e performante con risultati analizzabili. Ogni linea produttiva può essere collegata ai software in modo da osservare la filiera interna in toto. La rivoluzione industriale digitale è in corso da anni e va acquisita nella quotidianità professionale con le tecnologie più in linea con le esigenze dell’azienda in modo che questa faccia pienamente parte dell’industria 4.0. Per le PMI si traduce non in un modo di dire, ma di lavorare e di essere presenti sul mercato con automatismi efficienti per il raggiungimento degli obiettivi aziendali.

Leggi anche l’articolo: Meccatronica e industria 4.0: significato, vantaggi, applicazioni e dati

La meccatronica è un approccio teorico-produttivo che applica diverse materie contemporaneamente e, nonostante sia relativamente recente, viene già applicato con successo in diversi ambiti dell’industria 4.0.

Meccatronica: significato

Il termine meccatronica apparve per la prima volta sul finire degli anni sessanta, utlizzato dall’azienda giapponese Yaskawa Electric Company, come naturale fusione delle due parole meccanica e elettronica. Tuttavia, fu necessario attendere fino al 1996 prima di ricevere una definizione esauriente, quella proposta da Fukada e Harashima. I due esplicano la meccatronica come l’integrazione sinergica tra:

• Ingegneria meccanica
• Elettronica
• Sistemi di controllo automatici

Quest’importante definizione evidenzia la rilevanza dell’integrazione tra queste tre discipline, facendo emergere come queste tre componenti non siano subordinate tra di loro, ma si bilanciano correttamente in fase di progettazione. Più precisamente la meccatronica è la disciplina che si occupa della creazione di processi d’integrazione cyber-fisica con lo scopo di poter migliorare determinate caratteristiche di sistemi, quali affidabilità e sicurezza, assieme alla loro flessibilità e produttività. Nelle applicazioni odierne il campo della meccatronica ha subito un’interessante evoluzione, aggiungendo anche l’informatica a questa formula con l’implementazione di tutta una serie di processi digitali. Utilizzata prevalentemente per la modellistica e per i sistemi di controllo, la meccatronica fa riferimento al Motion Control, applicato soprattutto nel campo della robotica.

Meccatronica – vantaggi e figure professionali

Le innovazioni apportate dalla meccatronica sono innumerevoli:

• Riduzione del time-to-market: i costruttori hanno la necessità di offrire la migliore qualità possibile in ciascuna fase di sviluppo del prodotto. Il time-to-market può essere ridotto grazie alla progettazione meccatronica, permettendo alle aziende di riadattare i loro processi per aumentare la flessibilità di progetto.
• Sviluppo di nuove tecnologie: in particolare sensoristica, visione industriale e intelligenza artificiale.
• Sviluppo di sistemi riprogrammabili: creazione e sviluppo di sistemi in grado di comunicare con l’esterno il proprio stato di funzionamento.
• Trasmissione veloce: attraverso il potenziamento del 5G.
• Sistemi connessi in ambiente virtuale: perfetti per il testing digitale di prototipi.

L’adozione di sistemi meccatronici ha fatto sì che nascessero anche delle figure professionali adeguate a svolgere determinati compiti. In particolare troviamo:

• Meccatronico: figura cardine del settore ed esperto di tutte e tre le discipline. Si occupa di riparare e scambiare in maniera autonoma i veicoli, con particolare considerazione a quelli più complessi e dotati di un motore sofisticato.
• Ingegnere meccatronico: si occupa della realizzazione di sistemi di controllo automatico facendo leva su particolari software come MATLAB e a centraline elettroniche per l’implementazione del sistema reale. Inoltre, è presente all’interno di ogni fase del progetto, dalle bozze fino alla definizione dei circuiti, passando per le simulazioni dei test.
• Tecnico meccatronico delle autoriparazioni: figura professionale incaricata di gestire l’aspetto tecnico di un’officina meccatronica. É in grado di riconoscere le esigenze del cliente e di sapere come pianificare e diagnosticare gli interventi necessari alla risoluzione di vari problemi.
• Elettrauto: lavora sia con attrezzi tradizionali, che con strumenti software e si occupa della parte elettronica di ogni macchina.

 

Meccatronica – applicazioni nell’industria 4.0

La meccatronica trova applicazione in numerosi settori:

• Oleodinamica: la meccatronica si applica in questo campo con l’integrazione intelligente, ossia tramite l’implementazione di sensori intelligenti, capaci di misurare vari parametri, quali temperatura e velocità. Oltre a un integrazione più smart, ritroviamo anche l’efficienza energetica, mostrando come la meccatronica venga impiegata in determinati sistemi per fornire costantemente lo stato del fluido idraulico. Infine, l’oleodinamica si serve di sistemi meccatronici per lo sviluppo di soluzioni in grado di gestire in maniera integrata sistemi distribuiti.
• Automotive: un elemento ormai di serie nelle automobili nasce dalla meccatronica ovvero l’ABS. Così come i computer di bordo che consentono al guidatore di avere un resoconto a 360 gradi dello stato del veicolo.
• Ingegneria robotica: in questo settore la meccatronica viene utilizzata per progettare e realizzare dispositivi ad alto livello di automazione. Interviene per un efficace connubio di sistemi meccanici, componenti elettronici e software informatici.
• Industria aerospaziale: qui la meccatronica viene impiegata per la fornitura di materiale militare e sviluppo di tecnologie per l’aviazione.

Meccatronica: alcuni dati

Nei prossimi anni il settore meccatronico troverà largo impiego in svariati ambiti come economia circolare, energy management e tech transfer.

Negli ultimi anni, inoltre, le aziende hanno iniziato a investire progressivamente sempre di più in questo settore: nel triveneto, circa il 75% delle aziende ha cominciato ad ampliare la proprie strutture di ricerca e sviluppo, assegnandogli tra il 2% e il 5% del loro fatturato. Inoltre, tra queste aziende, più del 51% si serve della robotica all’interno dei loro apparati. I processi meccatronici vengono suddivisi in:

• 75% destinati alla creazione dei prodotti
• 17,5% per processi interni di produzione
• 7,5% per altri utilizzi

Le tecnologie meccatroniche verranno accostate sempre di più a quelle digitali col graduale sviluppo di due macroaree: digital twins e big data/cloud.

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Il 2013 è riconosciuto come l’anno di nascita della moderna industria 4.0. 

Tale data segna anche l’arrivo di macchinari all’avanguardia, differenti da quelli che erano stati sviluppati fino a quel momento: velocità ed estrema accuratezza dei processi vengono considerati requisiti di base. Questo perfezionamento dei macchinari ha una delle sue massime espressioni nelle macchine CNC, macchine a controllo numerico computerizzato designate per lavorazioni di oggetti di forma particolare con alta precisione.

 

Macchina a CNC: cosa è

Nonostante abbiano preso rapidamente piede nel settore industriale negli ultimi anni, i primi prototipi di macchine a controllo numerico vennero progettati e sviluppati presso il Massachusetts Institute of Technology, nella seconda metà degli anni quaranta. Queste macchine erano concepite per cicli di lavorazione sia fissi, che manuali. Nonostante contenevano notevolmente i tempi del processo lavorativo, l’operatore doveva ancora effettuare le scelte riguardanti l’utensile, la velocità e tutti i processi di lavorazione veri e propri. I decenni successivi sono stati fondamentali per una gestione più flessibile delle macchine a controllo numerico: nascono i primi linguaggi di programmazione tra cui il G-Code, utilizzato ancora oggi all’interno delle macchine CNC.

La macchina CNC è un utensile i cui movimenti vengono gestiti direttamente da un dispositivo digitale interno. Il software di questo dispositivo dona alla macchina funzioni e movimenti prestabiliti: questa è la caratteristica fondamentale che permette alle macchine CNC di svolgere delle lavorazioni molto precise e per lunghi periodi di tempo. La macchina a CNC è in grado di realizzare pezzi di forma complessa e con tolleranza ristretta.

Macchine CNC: struttura e componenti

La macchina a CNC, solitamente realizzata con materiali quali acciaio e ghisa, deve essere opportunamente equipaggiata con: strutture, come bancali o teste montanti, e meccanismi, per esempio dei mandrini. Eroganti potenze e velocità nettamente superiori alle macchine tradizionali, le macchine CNC sono costituite da particolari componenti, quali: 

• Computer centrale: centro nevralgico dell’intero apparato meccanico, il computer si occupa di decodificare tutte le istruzioni del linguaggio di programmazione. Il computer è composto da due parti fondamentali: la prima si colloca all’interno della macchina stessa e la seconda è un’interfaccia operativa a disposizione dell’operatore. 

• Encoder: sono montati su ciascun asse della macchina a controllo numerico. L’obiettivo dell’encoder è di monitorare ogni singola posizione e l’intero movimento che va da un punto A a un punto B, dell’asse preso come riferimento. L’encoder e il computer centrale lavorano a stretto contatto: l’encoder manda costantemente queste informazioni al computer di bordo il quale, a sua volta, notifica eventuali errori.

• Motori: sono presenti su ogni asse e permettono di controllarne ogni movimento.

• Azionamenti: controllori montati all’interno della macchina, gli azionamenti vengono impiegati al fine di ottimizzare le prestazioni di ogni singolo motore.

 

Macchine utensili a controllo numerico – integrazione

Le principali caratteristiche delle macchine utensili a controllo numerico dell’industria 4.0 derivano dall’essere smart, accessibili, adattive e autonome. Ne esistono di 3 tipi:

• Macchine utensili CPMT e sistemi CPPS: le macchine ciberfisiche (Cyber-Physical Machine Tools, CPMT) sono integrate nei Sistemi Ciberfisici di Produzione (in acronimo CPPS). Questi ultimi comprendono macchinari connessi in rete che supervisionano i processi e le varie fasi della lavorazione. Le macchine CPMT comprendono macchinari per lo stoccaggio e soluzioni di produzione basati su sistemi di tipo end-to-end di tecnologie IT. 

• Integrazione verticale: particolare tipo di macchina a CNC che supporta l’integrazione digitale end-to-end, partendo dalla fase di progettazione fino a quella dell’assemblaggio. Per una corretta realizzazione del progetto è ideale costituire un ambiente di produzione basato su modelli con le seguenti caratteristiche: fanno parte dei valori tecnici, evolvono seguendo lo sviluppo produttivo, si integrano trasversalmente nelle materie impiegate per la stesura del progetto medesimo.

• Integrazione orizzontale: sono macchine che possono interconnettersi non solamente tra loro, ma anche con altre risorse di produzione, come i robot industriali. Un attributo essenziale per raggiungere un’ottima integrazione orizzontale riguarda l’acquisizione di flussi di dati sia dalle macchine, che dai loro componenti: queste misurazioni sono poi interpretate dai sistemi di controllo.

Macchina CNC: implementazione nel’industria 4.0

La macchina CNC, come abbiamo visto, equilibra in maniera ottimale la produttività e la flessibilità: due cardini essenziali nell’industria 4.0. Riesce nell’intento grazie alla garanzia di tempi brevi di esecuzione e tempi morti ridotti al minimo. Il parametro produttività si evince dall’abilità nel realizzare un gran numero di prodotti finiti entro un tempo e un costo prestabilito non sacrificando la qualità; quello della flessibilità emerge dalla possibilità di modificare repentinamente il tipo di pezzo prodotto.

Sicuramente in futuro le macchine CNC saranno ancora più adattabili e fondamentali nelle linee di produzione.

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L’innovazione che un prodotto industriale è in grado di portare all’interno di un mercato dipende alle sue caratteristiche: dall’elettronica alla meccanica, passando per software informatici, attualmente i costruttori hanno la necessità di adattarsi agli standard del settore. Complessità, sicurezza e prestazioni sono solamente alcune delle caratteristiche che gli addetti ai lavori hanno necessità di soddisfare.

Per un efficace trattamento della complessità di prodotto, è recentemente nato il modello MBSE, Model-Based System Engineering, necessario per una sua semplificazione e per garantire un elevato standard in termini di qualità e sicurezza.

Model Based Systems Engineering – cos’è e caratteristiche

Il Model Based System Engineering è un approccio collaborativo orientato alla gestione dei requisiti, alla progettazione, all’analisi, alla verifica e alla validazione nei processi di progettazione e sviluppo di sistemi complessi. Contrariamente a quanto avviene con l’industria tradizionale, il MBSE ha il focus principalmente sulla creazione e l’utilizzo di modelli di dominio, come mezzo principale per la progettazione. 

Metodologia già affermata in alcuni campi, da quello aerospaziale fino ad arrivare a quello della mobilità, pian piano sta iniziando a farsi spazio anche negli ambienti dell’high tech, della costruzione di impianti, cosi come quello dei macchinari industriali. 

L’ingegneria dei sistemi Model-Based Systems Engineering, si basa su 3 parti fondamentali:

• Linguaggio
• Strumento
• Metodologia

Infatti, il MBSE trova il suo spazio principalmente nel supporto delle fasi di progettazione e sviluppo, dunque andando ad assistere anche chi non ha una particolare conoscenza di stampo tecnico. Altre peculiarità della metodologia MBSE che permettono un’ottima combinazione di varie tecniche implementate all’interno del prodotto finale sono: 

• Utilizzo di un Database multiutente: soluzione aziendale che concede, ai tecnici ed ingegneri coinvolti, di poter operare nello stesso momento su più progetti senza la necessità di dover richiedere specifici file di altri progetti o di mandare delle richieste.
• Possibilità di avere delle simulazioni visive: il prodotto viene simulato e cosimulato durante le fasi iniziali del suo ciclo di vita per la rilevazione, ed eventuale correzione, di errori. 
• Possibilità di avere una revisione automatizzata dei progetti: Il progetto può essere correttamente convalidato nella sua fase iniziale tramite l’ausilio di revisioni automatizzate. 
• Gestione degli asset: L’ingegneria dei sistemi MBSE permette la progettazione modulare di sistemi, basata su asset, per sistemi di sistemi.

Model Based Systems Engineering vs processi tradizionali

Se i canoni industriali tradizionali operavano basandosi principalmente sui documenti, ora di fronte a sistemi alquanto complessi e con l’evoluzione dell’industria 4.0, vi è la necessità di andare a sviscerare un sistema generale in tutti i suoi sottosistemi. Il nuovo approccio ottenuto grazie ad MBSE, permette di andare a porre i modelli di architettura al centro della progettazione di sistema. Come naturale conseguenza dell’adozione di vari sistemi digitali, ingegneri, tecnici e professionisti hanno optato per una soluzione innovativa che fosse proprio orientata al Model Based Systems Engineering. 

Alcuni dei vantaggi che favoriscono l’ingegneria dei sistemi MBSE rispetto all’ausilio di canoni tradizionali sono i seguenti: 

• Coordinamento team e sviluppo prodotto: l’MBSE aiuta il processo di gestione andando a fornire un modo all’avanguardia per acquisire informazioni riguardo a tutte le discipline coinvolte nella costruzione del prodotto, condividendo i dati col resto dei progettisti.

• Maggiore ritorno sull’investimento: il Model Based Systems Engineering permette non solo di acquisire le informazioni in modo tale che siano tracciabili ma anche per verificare il funzionamento di tutti i modelli. 

• Diminuzione dei rischi in fase di sviluppo: impostando correttamente il progetto, vi é la possibilità di eseguire varie analisi sul sistema già nelle prime fasi di progettazione, inviduando tutte le soluzioni necessarie.

Ingegneria dei sistemi – vantaggi

L’Ingegneria dei sistemi è quella branca dell’ingegneria definita come l’approccio multidisciplinare tra sistemi di natura diversa che concorrono ad una corretta realizzazione di un sistema unico. Per questa sua importante peculiarità, l’utilizzo di un approccio basato su questo tipo di ingegneria può portare a vari benefici, tra i quali:

• Progettazione di sistemi efficienti: i vari attori coinvolti si avvalgono non solo di strumenti tecnici per raggiungere questo fine, ma anche di leadership e coordinamento delle varie discipline.

• Focus sui bisogni del cliente: in prima analisi i progettisti pongono particolare attenzione sul cliente, cosi come sulla documentazione necessaria, per poi procedere con la validazione dell’intero sistema. 

• Considerazione del lato business e lato tecnico: la soluzione proposta dagli ingegneri deve rispettare tutte le richieste del cliente da un lato, mentre dall’altro deve anche avere una sua corretta applicazione del mondo reale. 

 

Ingegneria dei sistemi – applicazioni in industria 4.0

Grazie all’ausilio che l’ingegneria dei sistemi apporta nella creazione di un prodotto industriale, sono diverse le applicazioni che si trovano nell’industria 4.0.

Un primo esempio è dato dall’industria dell’automotive. Infatti, come naturale conseguenza della transizione da motore endotermico ed elettrico, l’ingegneria dei sistemi interviene su tutte le parti riguardanti i sistemi di bordo, la connettività e la sicurezza. 

Questo tipo di ingegneria, inoltre, trova applicazione anche nel campo aerospaziale: ad esempio quando si parla di sistemi propulsivi, per quanto riguarda l’implementazione di una strategia di sviluppo prodotto, dalle fasi iniziali fino alla fase di testing del prodotto stesso. 

Leggi anche l’articolo: Machine vision nell’industria 4.0: cosa è, come funziona, applicazioni

Il mondo della tecnologia cresce a vista d’occhio ed il settore della robotica non fa eccezione. Al giorno d’oggi, negli ambienti lavorativi sempre di più si ha la necessità di introdurre dei robot che possano aiutare gli operatori.

Robot mobili: cosa sono

I robot mobili sono dei dispositivi intelligenti che hanno la capacità di spostarsi in completa autonomia all’interno di spazi limitati, riuscendo ad eseguire alcune attività che, normalmente, spetterebbero ad un operatore umano, come l’evasione di ordini o il trasporto di merci.

L’autonomia di spostamento è dovuta all’installazione di sensori, software di mappatura digitale e di intelligenza artificiale, che permettono al robot non solo di fargli conoscere la sua posizione nello spazio, ma anche le prossime azioni da compiere e i percorsi che deve seguire.

I robot mobili, anche detti Autonomous Mobile Robots (AMR), hanno la capacità di connettersi in modalità wireless con gli altri sistemi che si trovano all’interno della fabbrica: ciò permette che si possano interfacciare con le macchine già presenti. Inoltre queste connessioni verranno ulteriormente potenziate grazie all’introduzione della tecnologia 5G.

Esistono vari tipi di AMR, per esempio:

• Robot per il picking: A seconda della logica di prelievo, ne esistono due sottogruppi:
  • AMR per prelievo “uomo alla merce”: Robot che accompagna l’operatore, il quale è incaricato di prelevare i prodotti dagli scaffali e depositarli nel robot stesso. Una volta fatto questo, il robot si occupa di trasferirli nell’area di confezionamento.
  • AMR per prelievo “merci all’uomo”: Robot in grado di sollevare l’intero scaffale su cui il prodotto si trova e spostarlo in una posizione di picking, permettendo al magazziniere di procedere con gli ordini.
• Robot per catalogo e smistamento articoli: Questi robot si occupano della classificazione dei prodotti, grazie ad un vassoio reclinabile e un lettore di codici che permette loro di ordinare i pacchetti e sistemarli nella posizione corretta.

Robot autonomi: la tecnologia alla loro base

A differenza di altri dispositivi, gli Autonomous Mobile Robots non hanno alcun bisogno di cavi esterni o particolari sensori per muoversi nello spazio, fanno affidamento al loro sistema di mappatura di bordo, software che definisce il tragitto di un robot man mano che si sposta tra un punto e l’altro del magazzino. Come risultato, gli AMR riescono ad essere autonomi grazie alle informazioni che ricevono durante il tragitto, permettendo in tempo reale di cambiare rotta se in presenza di ostacoli, o persone.

In particolar modo per l’operatore umano, questo rappresenta un aspetto molto importante dal punto di vista della sicurezza. Infatti, gli AMR sono dispositivi che sono stati progettati appositamente per collaborare con l’essere umano. Come conseguenza, gli AMR sono chiamati al rispetto delle linee guida sulla sicurezza dei prodotti destinati ai robot avanzati, in aggiunta alla normativa UNI EN 1525-1999, riguardante i carrelli industriali.

Le differenze tra Autonomous Mobile Robots (AMR) e Automated Guided Vehicles (AGV)

Prima dell’introduzione dei robot autonomi, nelle fabbriche erano ampiamente utilizzati altri dispositivi, ossia gli Automated Guided Vehicles (AGV). Se i primi costituiscono dei sistemi in grado di prendere delle decisioni in autonomia grazie ad una tecnologia a bordo molto sofisticata, i secondi sono dei dispositivi più semplici che obbediscono solamente ad una serie di istruzioni.

Gli AVG sono in grado di muoversi solamente lungo un tragitto predefinito, affidando la loro capacità di spostamento a cavi, sensori e bande magnetiche. Inoltre, se gli AMR sono in grado di rilevare un ostacolo, un AVG rimane in attesa che ciò che ha davanti venga rimosso dal suo percorso. Per quanto riguarda la merce che viene trasportata, un AMR è in grado di trasportare delle unità leggere, differentemente da un AVG, destinato prevalentemente alla movimentazione di pallet.

Un’altra rimarcabile differenza riguarda la gestione di questi dispositivi: un AMR è manovrabile tramite l’interfaccia o il software che gestisce la flotta di più robot contemporaneamente che collaborano tra loro. La flessiblità degli Autonomous Mobile Robots li rende perfetti ad essere impiegati nelle linee di produzione dove ci sono modifiche quotidiane.

Robot mobili autonomi: applicazioni nell’industria 4.0

Le caratteristiche che fornisce un Autonomous Mobile Robots si sposano perfettamente coi principi dell’industria 4.0. I robot autonomi sono facilmente implementabili in tutti quei settori che necessitano movimentazione interna: Per esempio, si va dall’industria dell’automotive a quella della logistica, nel reparto produzione allo stoccaggio in magazzino.

Proprio per quanto riguarda il settore logistico, con la proliferazione delle piattaforme di e-commerce, gli AMB verranno sempre più usufruiti all’interno di nuovi hub logistici. In conclusione, nonostante i robot mobili siano gia utilizzati, nel futuro potremmo avere la possibilità di averne sempre più multitasking, con tassi di affidabilità e flessibilità particolarmente elevati. 

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Un aspetto fondamentale nell’Industria 4.0 è sicuramente la Machine Vision, ovvero la capacità da parte delle IA di “vedere” come se avessero occhi umani. Le possibili applicazioni di questa tecnologia sono molteplici: dal pick che consiste nel posizionamento e orientamento dei pezzi lungo la linea di produzione, alla misurazione, fino al controllo qualità.

Machine vision – cos’è

La machine vision è la possibilità, da parte di un’intelligenza artificiale, di acquisire ciò che la circonda attraverso il senso della vista, esattamente come facciamo noi umani. Il flusso dei dati delle immagini raccolte dalle telecamere viene elaborato da algoritmi matematici che sottintendono all’image processing. I sistemi di machine vision identificano le caratteristiche dell’immagine, basandosi su alcune caratteristiche come forme, dimensioni e spigoli. Possono inoltre misurare un oggetto nelle diverse dimensioni: lunghezza, altezza, profondità, area o volume.

In questo modo i robot sono in grado di percepire il mondo esterno in modo molto più preciso rispetto ai precedenti modelli basati sui sensori. Le applicazioni dei sistemi di visione nell’Industria 4.0 sono spesso integrate in un’unica soluzione: per esempio è possibile verificare la conformità dei prodotti ed al contempo effettuarne il conteggio utilizzando lo stesso programma di acquisizione immagini.

Le tecnologie di visione artificiale sono sempre più nel mirino delle aziende e i dati in merito confermano questo trend. Infatti, dopo un inevitabile calo nel 2020 a seguito della pandemia, la machine vision ha ripreso a crescere: in Europa l’aumento nel 2021 è stato del 17% e si stima un ulteriore 8% al termine del 2022.

Machine vision industria 4.0: come funziona

Come vengono acquisite le immagini dai sistemi di Machine Vision industria 4.0? Esistono due differenti sistemi di visione: 2D e 3D.

• Machine Vision 2D: Due sono i modi per ottenere immagini a due dimensioni. Nel primo viene impiegata una camera matriciale, che esegue un’istantanea di un campo bidimensionale. Nel secondo si utilizza invece una camera lineare la quale, attraverso un movimento tra camera e oggetto, esegue una scansione del secondo acquisendone linee di pixel. In entrambi i casi l’illuminazione è fondamentale che può essere diretta, diffusa o retroilluminazione. La Machine vision 2D è indicata per impieghi in cui è richiesto un contrasto elevato o qualora siano importanti texture e colore.
• Machine Vision 3D: Le tecniche della machine vision 3D possono essere raggruppate in due differenti modalità: nella prima viene utilizzata la scansione, nella seconda le istantanee.
  La scansione prevede l’utilizzo di sistemi a triangolazione laser tramite i quali l’oggetto viene accuratamente ricostruito in tre dimensioni. Nel caso delle istantanee si utilizzano invece tecniche volte a ricostruire la forma e la posizione degli oggetti nello spazio e ottenere una forma approssimata dell’oggetto: questa tecnica risulta meno precisa dell’altra.

Una volta acquisite le immagini, sono gli algoritmi di image processing ad eleborarne i dati a seconda delle task assegnate alla macchina. Vediamo di seguito come le possibilità date dalla Machine Vision offrono un ampio spettro di funzionalità.

Machine vision: applicazioni

La machine vision industria 4.0 è una tecnologia che prevede svariati usi:

• Pick-and-place: il robot calcola la traiettoria da effettuare in base alla posizione e all’orientamento del pezzo lungo la linea di produzione.
• Ispezione: attraverso l’analisi delle immagini è possibile verificare le condizioni del prodotto e individuare eventuali difetti o problemi.
• Identificazione: i sistemi di Machine Vision permettono la lettura di barcode permettendo di identificare e tracciare i prodotti.
• Misurazione: se consideriamo come esempio la fase di carico della merce, la conoscenza delle misure di un oggetto è necessaria.
• Affidabilità e rapidità: il monitoraggio eseguito da un operatore umano non può replicare la precisione dei sistemi di Machine Vision. I sistemi di visione sono in grado di controllare ogni prodotto senza essere soggetti a cali di attenzione nel tempo. I check sono rapidissimi.
• Svolta green: obiettivo fondamentale nell’industria 4.0 è la riduzione dell’impatto ambientale. Attraverso la machine vision si compie l’ennesimo passo verso soluzioni meno dannose per l’ambiente. Se consideriamo l’ambito logistico, la capacità di analizzare il livello di riempimento del rimorchio e lo stato del carico permetterà di utilizzare meno camion. Oltre ad una riduzione in termini di inquinamento si ha una riduzione di tempi e costi.

Non va inoltre sottovalutata la capacità di raccolta dati di questi sistemi. Le imprese di industria 4.0 seguono una logica data-driven al fine di perseguire un miglioramento continuo attraverso informazioni da elaborare. Il flusso di dati si converte in correzioni volte ad aumentare l’efficienza della propria impresa.

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Il settore IoT (Internet of Things), trasformando il rapporto tra intelligenza umana e artificiale, sta creando nuovi stimoli per l’innovazione industriale. Ci si orienta sempre di più verso un’industria che sia 4.0, in cui gli operatori specializzati possono avvalersi delle avanguardie dell’intelligenza artificiale, della realtà aumentata e della realtà virtuale, avendo la possibilità di accedere ad informazioni dettagliate e Big Data.

HMI 4.0 Siemens: come funzionano

In futuro, i sistemi operativi avranno un ruolo chiave nell’automazione industriale e nella transizione digitale, quindi sarà essenziale proporre prodotti con grandissima flessibilità e interoperatività. L’evolversi sempre più rapido dei sistemi che permettono l’interazione tra individui e macchine richiede un’interfaccia uomo macchina (HMI) sempre più complessa, avanzata e interattiva. Per rispondere a questo bisogno, Siemens ha progettato SIMATIC Win CC Unified: una nuova generazione di interfacce HMI che rappresenta una risposta concreta alle richieste del mercato che arrivano sia dai costruttori, che dai gestori degli impianti.

I vantaggi di questa tecnologia sono:

• Migliore connettività hardware.
• Scalabilità dei sistemi operativi.
• Time-to-market più veloce.
• Visibilità operativa ottimizzata.

WinCC Unified Siemens: caratteristiche tecniche

Il sistema WinCC Unified Siemens offre agli operatori una grande flessibilità nelle applicazioni che possono essere fatte nelle lavorazioni, grazie alla comoda programmazione tramite il dispositivo TIA Portal (SIMATIC Totally Integrated Portal). Questo sistema supporta formati web nativi: 

• L’HTML5.
• L’SVG: Scalable Vector Graphics, estensione relativa alle immagini vettoriali.
• Il Javascript: usato come linguaggio principale di scripting, in modo da dare la possibilità di personalizzare gli HMI e massimizzare la portabilità.

I SIMATIC WinCC Unified Comfort Panel sono dotati di applicazioni che permettono a chi li utilizza di lavorare sui documenti e visualizzare video tutorial senza dover installare altre app o plugin. Le app perimetrali consentono grande flessibilità, perché possono essere gestite sia in sede, che in remoto tramite Industrial Edge Management System o altre tecnologie di cloud.

Il WinCC Unified System utilizza questo nuovo livello di comunicazione tra macchine, scambiando una mole elevata di dati in modo rapido e flessibile, favorendo analisi avanzate rese possibili dal match di dati di diversa provenienza, in modo da migliorare il monitoraggio delle prestazioni. Inoltre, i SIMATIC HMI Unified Comfort Panel, tramite l’apposita app SIMATIC Notifier, possono inviare notifiche a smartwatch e smartphone ed essere connessi a dispositivi esterni, come stampanti e lettori di codici a barre.

Molte realtà industriali fanno fatica a integrare queste nuove tecnologie per via della mancanza di flessibilità dei loro attuali flussi di lavoro. La tecnologia WinCC Unified permette di valutare in che modo semplificare questi processi. Essa fa in modo di automatizzare molti flussi di lavoro, connettendosi a dispositivi esterni:

• Telecamere.
• Visori 3D.
• Sensori.
• Localizzatori GPS.

La user experience è molto intuitiva sia per operatori, che per programmatori veri e propri poiché il linguaggio di programmazione .NET consente di configurare la macchina in pochi secondi e di collegarla, gestendo l’interazione tramite un’interfaccia hmi molto intuitiva.

È possibile connettere i dispositivi anche tramite WinCC Unified Open Pipe che mette in comunicazione un’app esterna grazie ad un linguaggio in codice compatibile con la tecnologia Pipe. Open Data Kit (ODK) consente la raccolta di dati offline, inviati ad un server in locale durante il runtime, permettendo una supervisione su più macchine molto avanzata.

L’interfaccia utente di Unified Comfort Panel Siemens SIMATIC HMI impiega la tecnologia multitouch capacitiva. Il pannello dispone di una leggibilità molto elevata grazie non solo al trattamento antiriflesso, ma anche all’utilizzo della grafica vettoriale con colori definiti e alle funzioni di zoom e panoramica. Inoltre il pannello è di vetro temprato e di notevole compatibilità elettromagnetica che ne permette l’utilizzo ovunque.

Interfaccia uomo macchina: applicazioni

Le realtà industriali più all’avanguardia destinano circa il 10% del loro fatturato ad investimenti relativi allo sviluppo e alla ricerca tecnologica. Realtà come Siemens si mettono a disposizione per contribuire e collaborare con queste aziende illuminate. Tecnologie come WinCC, e in generale le tecnologie HMI permettono di realizzare macchinari più innovativi, funzionali e di più facile utilizzo.

L’attività del lavoratore specializzato si è evoluta abbandonando processi manuali, possibili solo con una formazione lunga e specifica del personale. Oggi, le interfacce uomo macchina permettono di personalizzare l’interfaccia, configurandola in modo differente in base a diversi utenti: il pannello sblocca più o meno funzionalità a seconda se l’operatore è admin, manutentore oppure operatore.

Vi è inoltre la possibilità di creare librerie personalizzate, favorendo la creazione di nuovi progetti di automazione. Altre funzioni dell’HMI, che hanno reso maggiormente efficienti le aziende 4.0 sono la parametrizzazione automatica delle caratteristiche del prodotto e la diagnosi automatica che ha velocizzato l’individuazione di guasti.

Ormai, la digitalizzazione industriale non è più solo un vantaggio competitivo, ma un imperativo per la sopravvivenza in un mercato in costante evoluzione.

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Gli smart sensor rivestono un ruolo chiave nella ripresa economica e nello sviluppo tecnologico e vengono utilizzati in moltissimi settori industriali in tutto il mondo. Le aziende che hanno impiegato questa tecnologia hanno visto un tasso di crescita medio annuo (CAGR) di circa il 19%.

Smart sensor: come funzionano

In questo periodo storico, in cui l’Unione Europea spinge per una transizione digitale, gli smart sensor sono l’elemento cardine per una crescita esponenziale della digitalizzazione, che garantirà standard più elevati di sicurezza, una maggiore sostenibilità ambientale e dei flussi produttivi notevolmente più snelli.

Per capire come funzionano, facciamo riferimento ad uno degli utilizzi più importanti della sensoristica intelligente: la robotica.
Infatti, grazie agli smart sensor, è stato possibile dare vita a una nuova generazione di robot più sicuri e utilizzabili negli stessi spazi fisici che utilizzano gli operatori. Questo tipo di robot, chiamato robot collaborativo o cobot, si sta diffondendo velocemente, anche per i suoi costi accessibili.

Umani e cobot lavorano fianco a fianco, ma con ruoli decisamente diversi: ai robot collaborativi vengono affidati compiti ripetitivi, usuranti, alienanti e che richiedono forza fisica, mentre gli operatori possono dedicarsi a mansioni per cui l’intelligenza umana e la competenza maturata sul campo sono indispensabili. Per rendere possibile la lavorazione in tandem, occupando le stesse aree di lavoro, sono necessari dei sensori che permettano al cobot di percepire la realtà che lo circonda. Devono anche comprendere le intenzioni dei movimenti umani ed è qui che entrano in gioco i sensori intelligenti, che permettono ai cobot non solo di “vedere”, ma soprattutto di imparare tramite la tecnologia machine learning e l’intelligenza artificiale. Infatti, i sensori sono ormai in grado di riconoscere oggetti e persone anche quando il loro aspetto varia.

Un altro impiego dei sensori smart nella robotica è la gestione del gripping e la manipolazione fine, controllata pneumaticamente: si tratta di sensori magnetici che regolano le pinze nei movimenti di posizionamento e presa di un oggetto.

Oltre che nei sistemi robotici, gli smart sensor hanno il loro impiego anche nei dispositivi per il risparmio energetico e in piccoli strumenti elettronici per monitorare la salute. Sono anche utilizzati nell’integrazione delle tecnologie di rilevamento nella supply chain e nell’automotive ecologicamente sostenibile.

Smart sensor: caratteristiche

Gli smart sensor si distinguono per quattro importanti caratteristiche:

• Flessibilità: possono essere programmati e riprogrammati in remoto tramite un’interfaccia, con aggiornamenti in real time. Il comando in remoto permette inoltre, se si dovesse verificare un guasto, di riconfigurare automaticamente il sensore entrato in gioco nella sostituzione.
• Intelligenza: i sensori possono rilevare ed elaborare in autonomia dati grezzi senza passare dal processore centrale, creando un notevole risparmio di tempo nell’analisi dei dati.
• Autocalibrazione e diagnosi: gli smart sensor possono rilevare automaticamente le anomalie, riducendo i momenti dei fermi impianto e favorendo una manutenzione predittiva.
• Affidabilità: i risultati di misurazione sono sempre estremamente precisi, favorendo un’elevata produttività.

Sensori industria automatizzata: vantaggi

Le caratteristiche dei sensori industria automatizzata permettono a chi li utilizza di usufruire dei seguenti vantaggi:

• Aumento della produttività dello stabilimento.
• Taglio dei costi di manutenzione degli impianti.
• Tracciamento degli asset, in ogni fase di lavorazione.
• Utilizzo dei robot in mansioni collaborative.
• Sicurezza degli ambienti di lavoro.
• Miniaturizzazione.
• Standardizzazione dei protocolli.
• Continuità operativa.
• Maggiore sostenibilità dei processi tramite il monitoraggio delle emissioni nocive.
• Stretta collaborazione tra uomo e macchina.

Un altro vantaggio, che riguarda soprattutto le ultimissime generazioni di sensori, è la facilità di installazione e rimozione: ciò permette di riconfigurare i sensori per adattarli a nuove funzioni.

Industria 4.0 – Sensori e applicazioni

Nel paradigma Industria 4.0, i sensori intelligenti trovano applicazione in tantissimi settori tecnologici:

• IoT (internet of things).
• Machine learning.
• Analytics.
• Intelligenza artificiale.
• Big Data.

Uno dei problemi dell’Industria 4.0 è quello di dover gestire una quantità elevata di informazioni da cui è difficile ricavare e separare le informazioni rilevanti in modo da poterle utilizzare. La pratica di interpretare e gestire in tempo reale questi dati prende il nome di Big Data. Inizialmente utilizzati per il settore petrolifero, oggi i Big Data sono utilizzati in diversi ambiti:

• Settore metereologico.
• Settore militare.
• Estrazione di gas e petrolio.
• Agricoltura.
• Telecomunicazioni.

Il settore Big Data utilizza vari tipi di sensori: si va dai semplici contatori e interruttori a sensori molto evoluti, capaci di misurare le operazioni cicliche delle macchine, come la coppia generata da un albero rotante. Un sensore può rilevare i seguenti parametri:

• Temperatura.
• Velocità.
• Velocità di produzione.
• Colore.
• Viscosità.
• Peso.
• Pressione.
• Coppia.

Alleggerendo il lavoro del sistema di controllo centrale, i sensori intelligenti elaborano i dati grezzi localmente: questa tecnologia si chiama intelligenza distribuita. In alcuni casi viene creata una vera e propria LAN di sensori che può essere composta anche da smart sensor che rilevano dati diversi. In tal modo si è in grado di gestire informazioni diverse contemporaneamente: mentre un sensore rileva la temperatura, un altro rileva la coppia dell’albero di trasmissione.

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