{"id":2598,"date":"2019-11-06T10:26:42","date_gmt":"2019-11-06T10:26:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/?p=2598"},"modified":"2019-11-06T10:26:45","modified_gmt":"2019-11-06T10:26:45","slug":"robot-e-intralogistica-cosa-cambia-con-lintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/assemblaggio\/robot-e-intralogistica-cosa-cambia-con-lintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"Robot e intralogistica, cosa cambia con l\u2019intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019applicazione delle logiche di intelligenza artificiale porta con s\u00e9 prospettive impensabili fino a poco tempo fa, ma anche dubbi e riserve di carattere etico. Nell\u2019intralogistica, e in particolare nello sviluppo dei veicoli a guida automatica come quelli realizzati da MiR<\/strong><\/a>, l\u2019IA si combina con motion control e robotica per ottimizzare la navigazione dei robot mobili, potenzialmente in grado di prendere decisioni sul percorso da effettuare praticamente in tempo reale. Ne ha parlato Davide Boaglio, a capo della filiale italiana di MiR.<\/p>\n\n\n\n

di Davide Boaglio<\/em><\/p>\n\n\n\n

L\u2019unione fra robotica, automazione e tutte le pi\u00f9 recenti tecnologie sta ridisegnando nuovi modelli di business industriali, cambiando in modo radicale gli schemi e i flussi di lavoro. Nel mezzo di questo insieme si inserisce una nuova componente che promette di fare da collante, con l\u2019obiettivo di implementare e ottimizzare i processi di funzionamento: l\u2019intelligenza artificiale (IA).
\nL\u2019IA sta originando un forte impatto nella sfera tecnologica di fine decennio, affacciandosi gi\u00e0 da un po\u2019 di tempo in tantissimi ambiti, oltre che nell\u2019automazione e nella robotica. In ambito automotive, per esempio, con lo sviluppo delle vetture a guida autonoma \u00e8 necessario quel qualcosa in pi\u00f9 che sappia valutare e decidere meglio di quanto non possa fare un, seppur sofisticato, software. Anche nell\u2019ambito della sicurezza, l\u2019IA traccia nuovi percorsi, trovando largo impiego: quanti sistemi di antintrusione o antincendio sono governati da un sistema che vede, pensa, valuta e agisce autonomamente? Viene addirittura ampiamente utilizzata nell\u2019universo finanziario per l\u2019analisi dei flussi di denaro, lo studio dei pattern comportamentali del cliente, previsioni e consulenza in tempo reale tramite robot advisor, tanto per citarne alcuni.
\nL\u2019ultimo traguardo della robotica ha permesso di coniare il vocabolo che identifica l\u2019unione fra robot e collaborazione: cobot. Cobot significa robot collaborativo, che collabora a stretto contatto con l\u2019uomo. Con l\u2019IA, il cobot osserva e impara dai gesti umani creando un archivio dei processi appresi: il machine learning. I robot lavorano cos\u00ec in affiancamento con i colleghi umani per creare ambienti di lavoro altamente produttivi automatizzando la produzione o, addirittura, la movimentazione di materiali.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019uomo sar\u00e0 sempre al centro di tutto<\/strong>
Come tutte le innovazioni tecnologiche, anche l\u2019IA riscuote una certa diffidenza e preoccupazione verso tutti i possibili utilizzi futuri, specialmente in campo lavorativo, dove impera il pensiero che – proprio come i robot – possa \u201ctogliere il lavoro all\u2019uomo\u201d.
Ogni nuova tecnologia va utilizzata con etica e responsabilit\u00e0 per essere di ausilio e per migliorare la vita. Nel caso specifico della logistica, l\u2019IA rappresenta solo una singola tessera di un mosaico ben pi\u00f9 grande, poich\u00e9 la robotica e l\u2019automazione, tramite l\u2019utilizzo dell\u2019Intelligenza Artificiale, andranno a sostituire la figura umana nelle sue mansioni pi\u00f9 elementari, ma allo stesso tempo permetter\u00e0 ai lavoratori di svolgere compiti di maggior valore.
In MiR abbiamo saputo combinare motion control, robotica e intelligenza artificiale per creare un prodotto destinato alla logistica che guarda verso la sicurezza, l\u2019affidabilit\u00e0 e la completa autonomia. I nostri robot mobili autonomi (AMR) sono in grado infatti di sollevare e trasportare diversi tipi di carichi, alleviando il personale da compiti di trasporto pesanti, monotoni e ripetitivi. Tuttavia, da solo il robot non pu\u00f2 pi\u00f9 bastare e, sebbene possa disporre del pi\u00f9 sofisticato software, non sar\u00e0 mai in grado di reagire correttamente a seconda delle situazioni percepite, ma lo far\u00e0 prevedibilmente sempre allo stesso modo.
In ambienti complessi e altamente dinamici, come quelli in cui coesistono veicoli a guida automatica (AGV) che non possono deviare dal loro percorso fisso o carrelli elevatori guidati dal personale, la capacit\u00e0 di manovra del robot pu\u00f2 essere limitata. I meccanismi di sicurezza degli AGV sono generalmente limitati a soste forzate quando si incontrano ostacoli; lo stesso pu\u00f2 succedere per gli AMR.<\/p>\n\n\n\n

Le telecamere fisse fungono da \u201cterzo occhio\u201d<\/strong>
Con l\u2019introduzione dell\u2019IA nella programmazione nei AMR, ogni dispositivo pu\u00f2 avere molte pi\u00f9 reazioni generate dalla possibilit\u00e0 di valutare la situazione di volta in volta. Ad esempio, su un percorso di movimentazione stabilito, nell\u2019arco temporale di 8 ore, il robot si pu\u00f2 trovare davanti a moltissime variabili: incroci con altri dispositivi, materiale temporaneamente presente sulla linea di percorso, persone in movimento e cos\u00ec via. Normalmente il robot \u00e8 costretto a tentare di aggirare l\u2019ostacolo, oppure fermarsi o retrocedere e attendere la condizione favorevole; invece, il robot dotato di IA pu\u00f2, in tempo reale, decidere in base alla situazione se deviare il percorso, ricalcolarlo completamente oppure attendere brevemente per poi riprendere il movimento.
Grazie a funzionalit\u00e0 di IA incorporate nel software, in MiR sviluppato un sistema che utilizza, oltre che sensori, telecamere e scanner laser presenti sui robot, anche delle telecamere fisse posizionate in punti strategici. Interagendo con gli AMR, le telecamere fisse MiR AI Camera fungono da \u201cterzo occhio\u201d e sono in grado di comunicare tutte le variabili di percorso da una prospettiva fissa, fornendo in anticipo al robot i dati utili per prevedere gli ostacoli e decidere ogni tipo di manovra differente da quelle di routine. Eventuali incroci con angolo di visuale cieca, avvicinamento di persone o altre situazioni possono essere superate senza problemi massimizzando il livello di sicurezza e ottimizzando la pianificazione di percorso.<\/p>\n\n\n\n

Trasformare i luoghi di lavoro in ambienti dinamici, guidati dai dati<\/strong>
Se parliamo di telecamere, non si pu\u00f2 non pensare al GDPR e alla normativa sulla privacy in fatto di immagini e video. Le telecamere MIR sono conformi a tutte le normative di tutela della privacy, dal momento che non vengono effettuate riprese video vere e proprie e non vi \u00e8 acquisizione di immagini. Le sequenze riprese vengono elaborate in forme, dimensioni e colori, quindi classificate in categorie specifiche, come oggetti fissi o in movimento, e utilizzate per le decisioni che il robot dovr\u00e0 prendere per proseguire l\u2019itinerario. I dati video acquisiti non violeranno mai le normative sulla privacy, poich\u00e9 per l\u2019occhio umano rappresentano informazioni impossibili da utilizzare per un ipotetico riconoscimento.
I robot mobili autonomi che incorporano funzionalit\u00e0 di IA aiuteranno a trasformare i luoghi di lavoro in ambienti dinamici, guidati dai dati. Le scansioni di percorso e le variabili acquisite tramite sensori del singolo robot o da sensori remoti saranno condivise in tempo reale tra i robot della flotta. Grazie a questo modello di condivisione dei dati, ogni robot ha essenzialmente accesso ai sensori di ogni altro robot o telecamere fisse che gli forniranno una visione molto pi\u00f9 dettagliata dell\u2019ambiente. Questo processo permetter\u00e0 alla flotta di robot di prendere decisioni sugli itinerari o di conoscere eventuali ostacoli consentendo una pianificazione di percorso pi\u00f9 efficiente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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