Si chiama Fanuc Experience Center 5.0 il nuovo spazio che la filiale italiana della multinazionale giapponese ha deciso di dedicare, nella sua sede di Lainate (MI), alle tecnologie emergenti che possono già trovare applicazioni concrete nell’industria.
In questo spazio, oltre alla possibilità di toccare con mano i prodotti Fanuc – robot, robot industriali, CNC, celle di lavoro e molto altro – il visitatore ha la possibilità di vedere in azione alcune delle cosiddette tecnologie di frontiera, come le reti private 5G che ampliano la connettività per rendere la fabbrica ancora più flessibile, soluzioni basate su additive manufacturing e l’AI al servizio delle operations.
Tra le demo presenti nello spazio appena inaugurato, c’è una stazione di pallettizzazione e depallettizzazione in cui dei robot collaborativi della gamma CR-X vengono guidati nelle operazioni di presa delle scatole proprio da algoritmi di intelligenza artificiale.
“L’AI è sicuramente un vantaggio competitivo per le aziende che la sanno utilizzare, ma è anche un attivatore di sviluppo economico e benessere sociale nel rispetto dell’ambiente”, sottolinea Marco Delaini, Managing Director Fanuc Italia. Del resto il focus sulla sostenibilità, soprattutto nelle sue declinazioni sociale e ambientale, è al centro della strategia di sviluppo della multinazionale giapponese.
“Vogliamo lavorare in sinergia con tutti gli stakeholders, clienti, fornitori, partner, collaboratori, per poter anticipare i mega trend posizionando sul mercato prodotti, soluzioni, servizi e progetti sostenibili dal punto di vista della competitività, del rispetto dell’ambiente e della valorizzazione del fattore umano”, spiega Delaini.
L’AI per l’industria: la visione di Fanuc
A spiegare come concretamente Fanuc sta integrando l’AI nei propri prodotti è Yasusuke Iwashita, manager e ricercatore di Fanuc Corporation.
L’azienda giapponese usa ormai da diversi anni tecniche di Machine learning e Mathematical optimization.
“L’AI non è un fine, ma uno strumento parte di un processo più ampio”, spiega Iwashita. “Serve a offrire risultati concreti: migliorare le performance, le attività di manutenzione, la qualità e la facilità d’uso”, dice.
Sono diverse le applicazioni testate e consolidate e già in uso nei prodotti Fanuc. Una è l’AI-based automatic servo tuning, che serve a ottenere superfici più lisce e a ridurre le vibrazioni attraverso controllo di velocità, feed forward e AICC Acc/Dec.
C’è poi la compensazione automatica del thermal displacement che consente lavorazioni di maggiore precisione grazie alla riduzione dei surriscaldamenti, oggi possibile senza necessità di competenze specifiche.
L’AI Servo Monitor esegue verifiche degli scostamenti dalla norma per il rilevamento di anomalie.
In ambito robotico c’è il controllo degli errori. Nelle operazioni di machining il Backflow Monitor usa il deep learning per controllare l’usura.
Ma tante sono le novità in arrivo nei prossimi mesi: dall’integrazione dei comandi vocali (Voice UI Operation) all’uso della realtà aumentata per l’ispezione visiva in produzione, fino alla generative AI nelle attività di service.
L’approccio delle best pracrice
Integrare tecnologie di frontiera nei processi manifatturieri non è banale. Per farlo con successo, suggerisce Marco Ghirardello, Presidente e CEO di Fanuc Europe, occorre conoscere alcune regole che si sono dimostrate utili in diverse best practice.
La prima è identificare e concentrarsi sui processi aziendali più critici. Poi bisogna investire nelle persone e nei nuovi modi di lavorare. Terzo, incoraggiare la collaborazione interfunzionale (interna) e con i partner (esterna). Infine bisogna far evolvere il proprio approccio d’investimento alla ricerca di valore aggiunto in grado di far crescere (TCO) la propria competitività globale.
Inoltre è opportuno raccogliere l’esperienza dei singoli o dei partner forti e incorporarla nella progettazione dell’implementazione tecnologica, prendere in considerazione e sviluppare le capacità tecnologiche del proprio personale, dare priorità alla comunicazione all’interno dell’organizzazione durante l’implementazione di modifiche legate alla tecnologia.
Proprio nell’ottica di diffondere best practice, aziende come Michelin e Leonardo hanno messo a disposizione della platea presente all’inaugurazione del Fanuc Experience Center 5.0 le proprie esperienze con l’AI.
Migliorare il rilevamento dei difetti degli pneumatici: il progetto IRIS di Michelin
Michelin ha raccontato il progetto IRIS come esempio di AI utilizzata per valutare la qualità degli pneumatici, riconoscendo i difetti di aspetto.
Un problema non semplice quando s tratta di pneumatici caratterizzati da una superficie non piana e da difettosità da rilevare “nero su nero” (ci sono ben 200 possibili difetti di aspetto).
Il sistema messo a punto, basato su sistemi di visione 2D e 3D guidati dall’AI, nasce per supplire a delle esigenze di produttività, ergonomia e qualità.
“Già oggi la performance qualitative di IRIS é analoga a quella del personale di verifica. Con l’arricchimento della casistica dei difetti rilevati la performance non può che migliorare ulteriormente”, dice Michele Ambrogio, Quality Assurance Manager di Michelin. “Si nota una chiara efficienza differenziata nel detectare difetti molto diffusi rispetto a quelli rari da parte dell’IA”.
L’AI in casa Leonardo Elettronica
“L’AI aiuta a capire qual è il dato utile e se stiamo analizzando quello che serve”, esordisce Silvia Puppo, Digital Transformation Specialist in Leonardo.
In Leonardo Elettronica l’AI è utilizzata nel controllo di qualità, in combinazione con robot collaborativi Fanuc.
L’Ispezione 4.0 fa l’analisi automatizzata delle saldature, con un braccio Fanuc che movimenta le schede e le colloca sotto il sistema di visione e un HMI.
Altre applicazioni dell’AI sono nella focalizzazione di un’antenna pubblica e nell’ispezione di celle solari.
L’AI è utilizzata anche nell’analisi dei dati di processo, contribuendo alle strategie di Predictive maintenance per ridurre fermi macchina.
Da ultimo, l’AI è stata messa al lavoro per ridurre le attività non a valore aggiunto, come l’incoming e lo stoccaggio di componenti.
L’articolo Nel nuovo Fanuc Experience Center 5.0 esempi di AI ‘concreta’ al servizio dell’industria proviene da Innovation Post.
