La fiera di Hannover ha dato a Festo l’occasione di mostrare alcuni “proof of concept” particolarmente interessanti nei settori della robotica e dell’Intelligenza Artificiale.

La macchina più particolare era sicuramente la “Bionic Soft Hand”, ovvero mano bionica morbida. Si tratta di una pinza pneumatica per bracci robotizzati, creata a somiglianza della mano umana: le “dita” della pinza sono infatti costituite da cilindri di gomma morbida a forma di dita, con al loro interno una serie di camere d’aria controllate da microvalvole piezoelettriche proporzionali, controllate digitalmente.

Le dita sono rivestite da una sorta di guanto tessuto in 3D usando fibre resistenti ed elastiche, che con la sua forma consente di “guidare” i movimenti delle varie camere d’aria, rendendoli simili a quelli delle dita umane.

La mano può essere montata su un braccio robot, anch’esso in tecnologia pneumatica/bionica (il BionicSoftArm) andando a costituire un vero e proprio cobot pneumatico intelligente.

Della serie di macchine sperimentali fa parte anche una “bionic fin wave”, una sorta di “pinna robotica” pensata per spostare un robot che opera in acqua.

La componente bionica della mano si concentra soprattutto nell’ambito del sistema di programmazione e istruzione del robot, che sfrutta il cosiddetto “reinforcement learning”, che potremmo interpretare come insegnamento mediante prove ed errori. In pratica, invece che imitare una specifica azione, alla mano viene ordinato di raggiungere un determinato risultato. Essa procede quindi per tentativi e, basandosi sui feedback ricevuti, ottimizza gradualmente la sua azione fino a che non riesce a completare con successo l’incarico.

Allo stand di Festo era presente una demo nella quale la mano robotica vedeva, tramite sensori, i movimenti di una mano umana, e li riproduceva. Maggiori dettagli potete trovarli in questa videointervista con Timo Schwarzer, Spezialist Corporate Bionic Project di Festo.

IA e manutenzione predittiva

Per quanto siano interessanti i prototipi di robot “morbidi” mostrati da Festo, il vero punto focale per l’azienda tedesca è l’applicazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale, e in particolare del progetto Bionico, al lavoro di tutti i giorni, ai macchinari e alle linee di produzione.

Un ambito, in particolare, risulta promettente: l’utilizzo dell’IA e dei processi bionici nella realizzazione di macchine dotate di auto-apprendimento, capaci di eseguire in tempo reale l’analisi dei dati raccolti dai sensori, sia sul campo (AI on edge), sia a livello di centro di controllo/impianto di produzione (AI on premises). Macchine di questo tipo, e ad Hannover Festo ne mostrava due esempi, sono in grado di risolvere problemi in modo autonomo basandosi solo sui dati raccolti e analizzati in loco. Il tutto lasciando a chi controlla l’impianto il pieno controllo sui dati in arrivo dalla macchina.

Le competenze nel settore dell’AI di Festo sono tra l’altro aumentate con l’acquisizione, avvenuta giusto un anno fa, di Resolto Informatik GmbH, che ha portato in dote il suo sistema SCRAITEC, una soluzione software capace appunto di analizzare in tempo reale i dati, segnalando eventuali anomalie.

Il primo esempio mostrato da Festo ad Hannover, basato appunto su SCRAITEC, mostrava una linea per il controllo di qualità delle batterie, che vengono sollevate da un sistema di movimentazione. Combinando il nuovo controllo modulare CPX-E-CEC e il nuovo servo drive controller CMMT-AS, è possibile sorvegliare l’impianto in tempo reale, con il software di Resolto a controllare il funzionamento del motore e il posizionamento degli assi, pronto a segnalare ogni eventuale anomalia.

Questa macchina per testare le batterie guaste è monitorata tramite il software SCRAITEC, che usa tecniche di IA e autoapprendimento per rilevare in tempo reale eventuali problemi di funzionamento dell’impianto.

I vantaggi

Mantenere i dati on premises, ovviamente, ha una serie di conseguenze positive. Per esempio riduce i rischi per la sicurezza dei dati stessi, che rimanendo “in casa” non corrono il rischio di essere intercettati e rubati; inoltre si eliminano eventuali ritardi di propagazione e risposta dovuti a variazioni di latenza della rete. Ma soprattutto, l’Intelligenza Artificiale riduce in modo consistente il lavoro di programmazione per il monitoraggio dei processi e per la gestione degli errori, e al tempo stesso fornisce all’utilizzatore informazioni di elevato valore in tempo reale. Questo permette, per esempio, di individuare fin dalle prime fasi, o anche prevenire, componenti difettosi, processi irregolari o guasti ai macchinari. Il tutto con la capacità di tracciare l’anomalia fino a individuare il componente che l’ha originata. Con una tecnologia di questo tipo, i richiami di grandi lotti di prodotto, costosi sia economicamente sia dal punto di vista del danno d’immagine, potrebbero diventare un ricordo del passato.

La seconda unità demo presentata mostrava invece un’applicazione di AI che girava su cloud Festo, comprendente l’algoritmo di sorveglianza e il monitoraggio dei dati raccolti. Si trattava di un algoritmo in grado di apprendere, capace di identificare componenti guasti, tramite dati raccolti da un controller CMMT. L’algoritmo di apprendimento viene alimentato con dati storici delle normali condizioni di funzionamento, oppure direttamente durante il normale funzionamento. La valutazione dei dati poteva essere eseguita immediatamente via cloud, e l’utente può quindi riconoscere rapidamente ogni scostamento dalla media e tracciare direttamente le cause del problema, risparmiando tempo, riducendo eventuali downtime e costi di manutenzione.

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