Come l’automazione universale aiuta i costruttori a conciliare l’AI e l’edge computing 

L’automazione universale, l’AI e l’edge computing stanno convergendo per rivoluzionare l’industria manifatturiera. 

di Fabrice Jadot.

I continui cambiamenti sono ormai la “nuova normalità” negli ambienti di produzione di tutto il mondo. Basti pensare che solo pochi anni fa, le aziende si sono trovate nel vortice di una pandemia e hanno dovuto gestire una situazione decisamente critica di shortage dei materiali. Per poter rimanere competitive e superare le sfide senza precedenti a cui sono state sottoposte la forza lavoro e la supply chain, è stato necessario effettuare massicci cambiamenti nei processi e nelle infrastrutture. Le innovazioni tecnologiche, tra cui l’intelligenza artificiale (AI), l’edge computing e l’automazione universale, hanno registrato una forte crescita e una grande diffusione in tutto il settore manifatturiero; i responsabili degli impianti e i loro team si trovano ora ad affrontare però l’ardua sfida di implementarle al meglio nelle loro attività.  

Le nuove tecnologie significano molto più che una semplice trasformazione, sono anche un valido alleato per ottenere vantaggi come:  

• Aumento della produttività 
• Riduzione dei costi di sviluppo e produzione 
• Miglioramento della qualità del prodotto 
• Innovazione del prodotto 
• Maggiore competitività 

Tre tecnologie di automazione universale che guidano il futuro della produzione industriale 

Le innovazioni tecnologiche contribuiscono al raggiungimento di nuovi obiettivi di produttività e competitività dell’industria manifatturiera e possono integrarsi a vicenda: 

1. Intelligenza artificiale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale e il machine learning (ML) migliorano l’analisi dei dati in tempo reale, così da ottenere previsioni più accurate e ridurre al minimo i problemi – come i difetti dei prodotti. Le attività ripetitive soggette a errori umani sono inoltre facilmente automatizzabili. L’intelligenza artificiale può apprendere modelli e comportamenti di produzione in modo che il personale possa gestirla in modo più rapido ed efficiente, riservando tempo e competenze alla risoluzione di problemi complessi e all’innovazione. Ad esempio, le aziende possono utilizzare l’intelligenza artificiale per valutare le condizioni delle apparecchiature dell’impianto e prevedere quando è necessario eseguirne la manutenzione, riducendo i potenziali tempi di fermo. 

2. Edge computing. L’edge computing implica una rete di dispositivi informatici distribuiti geograficamente che, pur essendo in grado di connettersi al cloud, non sono supportati esclusivamente da servizi cloud. Per le applicazioni a bassa latenza, un modello di cloud computing centralizzato può avere difficoltà a elaborare tutti i dati remoti in tempi di risposta accettabili. Per questo motivo, molti dei dati prodotti nelle linee di produzione non verranno trasmessi al cloud. Saranno elaborati invece ai margini della rete, fornendo calcolo, archiviazione dei dati e comunicazione efficienti a un gran numero di utenti che lavorano vicino alle loro macchine. L’accesso immediato ai dati delle macchine aiuta a prendere decisioni più rapide e precise sulla produzione. 

3. Automazione universale. L’automazione universale rappresenta componenti software di automazione “plug and produce”, come un “app store” industriale. Disaccoppia l’hardware dal software per creare sistemi di automazione industriale portatili, interoperabili e incentrati sul software. Questi sistemi possono apportare miglioramenti significativi all’intero ciclo di vita della produzione industriale. 

Sfruttare il potere collaborativo delle tre tecnologie 

Prendendo come esempio l’industria alimentare e delle bevande, consideriamo come l’AI, l’edge computing e l’automazione universale possano convergere per aumentare la produttività e ridurre i costi. Piattaforme software come la soluzione EcoStruxure Automation Expert di Schneider Electric, uno strumento di automazione universale con un controllore virtuale indipendente dall’hardware, possono aiutare a semplificare la progettazione delle macchine per gli ingegneri OEM, integrando in modo più efficiente le funzionalità di AI e di edge computing. 

Immaginate ora una macchina per il confezionamento di cioccolatini gourmet assortiti: se non riesce a posizionare con precisione i cioccolatini nella giusta posizione all’interno della scatola, quest’ultima viene scartata e richiede un riconfezionamento manuale, rallentando la produzione e riducendo la redditività. 

Tuttavia, integrando l’intelligenza artificiale nella macchina (addestrandone le telecamere a distinguere una scatola di cioccolato “ben fatta” da una “errata”) e utilizzando un computer che possa prendere decisioni in tempo reale sul percorso del nastro trasportatore, la macchina diventa più autonoma. La macchina è in grado, infatti, di creare la confezione e di rilevarne la qualità senza l’intervento umano. La natura event-driven di EcoStruxure Automation Expert aiuta i costruttori di macchine a integrare più facilmente i vantaggi dell’AI, dell’edge computing e dell’automazione universale. Non solo, la soluzione Schneider Electric lavora con l’intelligenza artificiale per migliorare la produttività degli addetti agli impianti, riducendo i tempi di gestione degli errori e permettendo agli stessi di concentrarsi maggiormente sull’aumento della produzione e sulla riduzione dei tempi di fermo. 

Per maggiori informazioni 

Guarda il nostro video per scoprire come le piattaforme di automazione universali come EcoStruxure Automation Expert possono portare benefici alla trasformazione digitale nel tuo stabilimento produttivo. 

Questo post è stato pubblicato originariamente sul blog global di Schneider Electric. 

Tag: Edge Computing, Industria 4.0, Trasformazione digitale