Più intelligenza artificiale, meno fermi macchina

Come può l’Intelligenza Artificiale (AI) contribuire a monitorare il processo di produzione, consentendo alla macchina di adattare in tempo reale il suo ciclo di lavoro in caso di eventi inaspettati? Omron ha provato a rispondere a una domanda così complessa collaborando con alcuni clienti pilota e presentando alle ultime fiere la demo di una macchina imbottigliatrice dotata di un controller AI. Le possibili applicazioni industriali di questa tecnologia sono però molteplici, comprese le linee di assemblaggio…

di Cesare Pizzorno

La domanda è piuttosto semplice: come è possibile progettare e integrare nel processo di produzione una forma di intelligenza artificiale che garantisca un valore aggiunto tangibile? La risposta fornita da Omron non è così scontata: invece di setacciare laboriosamente un enorme volume di dati alla ricerca di schemi ricorrenti, il controller AI utilizzato da Omron, dotato di intelligenza adattiva, è vicino al punto in cui si svolge l’attività e impara a distinguere gli schemi di funzionamento normali da quelli anormali per una specifica macchina. Insomma, il controller AI integrato nella piattaforma SYSMAC è guidato da requisiti pratici e mira a migliorare sensibilmente l’OEE (Overall Equipment Effectiveness) affrontando i maggiori problemi di efficienza, o “colli di bottiglia”. “Abbiamo scelto di introdurre l’AI all’interno della macchina, in modo che non ci si limiti a rilevare i dati e comunicarli ai livelli superiori”, spiega l’Ing. Tim Foreman, European R&D Manager di Omron, che abbiamo incontrato all’Hannover Messe. I processi sfruttano le informazioni ricavate dalle esperienze precedenti e dai miglioramenti già apportati per promuovere l’ottimizzazione olistica dell’intero processo produttivo.

Il controller AI gestisce il processo di imbottigliamento
Sia all’Hannover Messe che a SPS Italia, Omron ha mostrato un’interessante demo di una macchina imbottigliatrice con un prototipo di controller AI in grado di operare in real time. “Il processo di imbottigliamento è gestito da un controllore normale – continua Tim Foreman – e da un controller AI aggiuntivo che rileva e analizza i segnali provenienti direttamente dalla macchina. Nel momento in cui il sistema rileva qualcosa di diverso dallo schema ‘corretto’, cioè dal modo in cui la macchina dovrebbe operare, viene inviato un segnale al controllore della macchina. Nello specifico della demo, la reazione consiste nel non riempire la bottiglia in caso di anomalie: la macchina salta quella determinata bottiglia ma continua a operare senza che ci sia un fermo macchina. Il sistema è in grado di monitorare qualche centinaio di segnali contemporaneamente, traducendoli in una serie di features che, nel machine learning, si utilizzano per riconoscere uno schema. Ciò significa che la macchina può reagire in modi diversi a svariati tipi di anomalie”.
Nel futuro, soluzioni di AI potranno essere utilizzate, oltre che nell’integrazione di una linea, anche nell’integrazione della fabbrica o perfino della catena produttiva, agendo quindi su vari livelli.

Il processo di sviluppo in corso
La soluzione di intelligenza artificiale introdotta da Omron è attualmente in fase di test con alcuni clienti pilota che stanno prendendo confidenza con queste tematiche. “Lavorare insieme ai clienti nel mondo è molto stimolante – aggiunge l’European R&D Manager di Omron – e stiamo sicuramente imparando molto da questi test. Il processo di sviluppo non è facile né veloce ma sappiamo che i risultati possono essere applicati praticamente in ogni settore industriale”. Quindi è possibile immaginare possibili applicazioni anche nel mondo dell’assemblaggio? “Certamente, e abbiamo già qualche esempio”, prosegue Foreman. “Mi riferisco a una nuova linea di assemblaggio installata in una delle fabbriche Omron in Olanda. Con l’obiettivo di automatizzare il processo, abbiamo integrato il controller AI nella macchina per monitorare i segnali provenienti dal robot, ma anche dai componenti motion e dagli azionamenti. Pensiamo che un simile approccio possa contribuire a rilevare le anomalie, trovare le soluzioni e ripristinare la produzione più rapidamente possibile. Crediamo fortemente nelle potenzialità della collaborazione uomo-macchina anche nell’assemblaggio.