Quando si parla di intelligenza artificiale nella manifattura il pensiero va quasi subito a chatbot, copilot e sistemi che analizzano i dati di produzione. Il passaggio più interessante, però, è un altro: quello in cui l’AI esce dal mondo digitale e comincia a percepire l’ambiente, prendere decisioni e agire sulla realtà fisica.
È il territorio della Physical AI, e la robotica industriale è uno dei primi ambiti in cui questa evoluzione diventa concreta. L’obiettivo, almeno per ora, non è popolare le fabbriche di robot umanoidi generalisti, ma qualcosa di molto più pratico: rendere le automazioni esistenti capaci di gestire la variabilità, interpretare ciò che accade attorno a loro e adattare il proprio comportamento.
Su questa strada FANUC sta costruendo una parte importante della propria strategia tecnologica, unendo soluzioni AI già disponibili, piattaforme aperte, Digital Twin e collaborazioni con alcuni dei principali attori dell’AI e del computing.
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Dalla macchina programmata alla macchina che capisce il contesto
L’automazione tradizionale dà il meglio quando il mondo è prevedibile: il pezzo arriva sempre nella stessa posizione, il robot segue una traiettoria definita, la macchina lavora con parametri stabiliti. I problemi iniziano quando aumenta la variabilità. Un componente si presenta in una posizione diversa, un contenitore è leggermente disallineato, le condizioni di processo cambiano nel tempo, un operatore dà un’indicazione che la programmazione originale non prevedeva.
Qui l’AI può aggiungere un livello di flessibilità che con i sistemi tradizionali è difficile ottenere. FANUC ha già a portafoglio diverse soluzioni che vanno in questa direzione.
Sul lato robotica ci sono l’AI Bin Picking, che riconosce e preleva pezzi disposti alla rinfusa, l’AI Error Proofing, che verifica la presenza di componenti, viti o etichette, e l’AI Box Locator, che permette al robot di individuare i contenitori e adattarsi alle variazioni di posizione.
Sul fronte delle macchine utensili, AI Servo Monitor, AI Servo Tuning e AI Thermal Displacement Compensation applicano l’AI a monitoraggio, ottimizzazione e stabilità delle prestazioni.
Sono applicazioni diverse tra loro, ma con un tratto in comune: partono da un problema reale del processo, non dall’idea di aggiungere tecnologia per il gusto di farlo.
Un robot aperto all’ecosistema AI
Il secondo tema è l’architettura. Con un’AI che evolve così in fretta, un robot industriale difficilmente può restare un sistema chiuso, limitato alle funzioni sviluppate dal suo costruttore. Deve poter dialogare con software, sensori, framework e modelli sviluppati anche da terzi.
Per questo FANUC sta investendo sulla propria Open Platform, che comprende interfacce e tecnologie come Python, ROS 2 e Streaming Motion. Le applicazioni esterne possono così interagire con il robot, mentre gli aspetti industriali, a partire dalla sicurezza, restano sotto controllo. Cambia anche il ruolo del robot, che da prodotto finito diventa una piattaforma su cui costruire nuove applicazioni.
In questo scenario le collaborazioni con altri player tecnologici diventano centrali.
Il robot nel mondo virtuale
Un primo esempio è la collaborazione con NVIDIA. L’integrazione tra FANUC ROBOGUIDE e NVIDIA Isaac Sim, nell’ecosistema Omniverse, consente di creare Digital Twin ad alta fedeltà in cui simulare il comportamento del robot prima di portarlo sulla macchina reale. Una cella robotizzata può essere studiata, testata e verificata in ambiente virtuale, con meno prove fisiche in fase di progettazione e di messa in servizio.
La simulazione, però, può servire anche a qualcosa di più. Grazie alla simulazione fisica si possono affrontare scenari difficili da riprodurre nella realtà, come il bin picking di pezzi disposti casualmente o la manipolazione di oggetti flessibili. Il mondo virtuale diventa come una palestra in cui sviluppare e validare nuove capacità prima di trasferirle al robot: un passaggio chiave della Physical AI, perché riduce la distanza tra ciò che l’AI impara nel digitale e ciò che il robot deve fare nel mondo reale.
Dare al robot istruzioni in linguaggio naturale
Un altro fronte è l’interazione tra uomo e macchina. Insieme a Google, FANUC ha presentato un sistema robotico basato su Gemini Enterprise in cui un AI Agent interpreta le istruzioni dell’operatore, riconosce gli oggetti e coordina le attività dei robot.
Più che la possibilità di parlare con un robot, interessante è il cambio di prospettiva: invece di tradurre ogni operazione in una sequenza di istruzioni specifiche, si parte dall’intenzione dell’operatore e l’AI fa da interfaccia con l’automazione. Nell’esempio mostrato da FANUC, un’attività di kitting guidata da AI Agent, il sistema interpreta un ordine, individua i componenti necessari e coordina il robot nella preparazione del materiale. Si tratta di una dimostrazione, non di un prodotto a catalogo, che ben indica la direzione in cui si sta muovendo l’interazione con l’automazione.
Dalla singola applicazione alla fabbrica
Con Fujitsu lo sguardo si allarga all’intero ambiente produttivo. Le due aziende collaborano per combinare le tecnologie robotiche di FANUC con l’infrastruttura AI di Fujitsu e con i dati raccolti sul campo.
L’obiettivo dichiarato è collegare robot, apparecchiature, persone e applicazioni aziendali, estendendo l’automazione lungo tutto il ciclo produttivo, dalla pianificazione alla qualità fino alla manutenzione, spostando il ragionamento dalla singola macchina al sistema fabbrica.
Da dove iniziare
Per le imprese, e in particolare per le PMI, la domanda utile non è tanto come sarà il robot del futuro, ma quale problema della propria produzione si possa affrontare già oggi con l’AI.
Anche l’approccio suggerito da FANUC parte da qui: individuare le attività ripetitive, variabili o difficili da automatizzare con i metodi tradizionali e procedere per gradi. Il primo passo può essere un sistema di visione, un’applicazione di AI Bin Picking o una soluzione di palletizzazione e depalletizzazione; da lì si possono introdurre progressivamente livelli più avanzati di Physical AI. È un percorso meno spettacolare della promessa di una fabbrica autonoma, ma probabilmente più utile a chi deve decidere dove investire.
In questa prospettiva la Physical AI non sostituisce l’automazione industriale, ma la fa evolvere: robot e macchine che percepiscono meglio il contesto, gestiscono l’incertezza e interagiscono più facilmente con le persone.
Per vederla all’opera c’è un appuntamento: il 18 novembre il Technovation Forum di FANUC, presso la sede di Lainate (MI), evento di innovazione tecnologica aperto a tutti, si aprirà con una tavola rotonda su come le imprese stanno affrontando la trasformazione AI, tra opportunità e sfide reali. Nel pomeriggio spazio alle soluzioni già disponibili, con applicazioni concrete e testimonianze di clienti come United Symbol, che utilizza soluzioni AI abbinate al cobot CRX per un controllo del robot più facile e intuitivo.
