I veicoli a guida autonoma per la logistica di Industria 4.0

Sono tecnologie in grado di ottimizzare le modalità di distribuzione dei prodotti lungo la filiera a supporto di tutte le attività di logistica interne ed esterne. Perché un veicolo sia definito autonomo (o semi-autonomo) sono richieste componenti hardware e software affidabili ed estremamente performanti: camere, radar, attuatori per il movimento di sterzo e controllo dei freni, dispositivi per la connessione in rete, interfacce uomo-macchina, sistemi operativi e di calcolo molto avanzati. Sensori ottici consentono ai veicoli di scegliere l’itinerario da seguire nelle loro aree circostanti o i compiti da eseguire con le risorse a disposizione. Entrambi i contributi Gartner e DHL prevedono un tempo di completa maturazione di circa 10 anni.
In molte industrie i robot sono frequenti per far fronte a compiti complessi. Essi si stanno evolvendo diventando sempre più autonomi, flessibili e cooperativi. Eventualmente, interagiranno con altri e lavoreranno nel modo più sicuro al fianco degli uomini.
Nell’industria dell’automotive, i dispositivi di bloccaggio fisso usati nel processo di saldatura e assemblaggio evolveranno in robot industriali autonomi e cooperativi, in grado di mantenere e far girare ogni pezzo secondo requisiti specifici.

Di conseguenza le aziende saranno in grado di produrre un’ampia varietà di modelli di macchina con differenti carrozzerie e design. Fotocamere di Gesture-recognition assisteranno i lavoratori durante la fase di controllo di qualità, documentando in automatico e segnalando eventuali problematiche di qualità. In questo modo si ridurranno i tassi di fallimento e migliorerà il controllo di qualità. Un sistema di controllo, tramite integrazioni di dati, potrà supervisionare il processo di produzione delle auto e modificarlo in automatico. Questi cambiamento comporteranno riduzione dei costi di logistica e delle operazioni e si stima che entro 10 anni genereranno aumenti dell’intera produttività da 25 a 38 miliardi di euro.
Kuka, un produttore europeo di attrezzatura robotica, offre robot autonomi interconnessi tra loro in modo da lavorare insieme e adeguare in automatico le proprie azioni per adattarsi al prodotto non finito. Sensori high-end e unità di controllo permettono una collaborazione stretta con gli uomini.
Similmente, ABB sta lanciando un robot a due braccia, Yu Mi, designato per assemblare al fianco degli uomini prodotti di elettronica di consumo. Due braccia e computer vision permettono interazione sicura e ricognizioni di parti.

Nella fase ingegneristica le simulazioni 3D di prodotti, materiali e processi di produzione saranno sempre più ricorrenti e vantaggiose, per avere dati in tempo reale, riflettere il mondo fisico in quello virtuale, che può includere macchinari, prodotti e umani. Gli operai possono testare e ottimizzare le impostazioni del macchinario per il prodotto in linea con il mondo virtuale prima del passaggio fisico. In questo modo si riduce drasticamente il tempo di setup per il processo di lavorazione. Ogni parte prodotta riceve un codice di identificazione o un piccolo microcomputer integrato, dal quale robot autonomi recuperano informazioni e impongono istruzioni di produzione. Ad esempio, il robot risponderà al compito di eseguire un buco in uno certo posto, selezionare il giusto strumento e interagisce con altri robot per coordinare i movimenti delle loro braccia così da massimizzare l'intera produzione. Una migliore cooperazione tra macchine e umani consentirà ai produttori di produrre tipi di componenti molteplici da una linea di produzione in lotti di dimensioni più piccole. Veicoli di trasporto autonomi lavoreranno con robot di spedizione per adeguare i materiali in ingresso ai dati di operazioni in tempo reale. Saranno poi in grado di cercare il loro percorso intorno al reparto di produzione, usando navigazione laser e comunicare con altri veicoli attraverso reti wireless. Un beneficio dell’automazione per la logistica nei prossimi 10 anni sarà un risparmio di costi del 50 percento per il produttore, del 30 percento per i costi di operazione e riduzione dei tempi di ciclo per il 30 per cento. Adottare queste tecnologie richiederà un aumento di investimenti del circa 35 percento.