L’intelligenza artificiale offre abilità smart e produzione a zero difetti
«Un grosso vantaggio è che l’architettura proposta che abbiamo progettato è sufficientemente generica per essere applicata in moltissimi processi di fabbricazione, dalla produzione in serie alla produzione a lotti», spiega Cristina Cristalli, coordinatrice del progetto GO0D MAN (aGent Oriented Zero Defect Multi-stage mANufacturing) della AEA, gruppo Loccioni, in Italia. «Sono stati costruiti solidi algoritmi, sensori e sistemi multiagente per funzionare su set di dati non ideali e con macchinari diversi, in modo da riflettere una fabbrica reale». L’architettura GO0D MAN e i suoi componenti sono stati dispiegati con successo in tre casi di studio industriali: Volkswagen Autoeuropa, Zannini ed Electrolux. Ogni caso di studio ha richiesto un grado di personalizzazione e configurazione in base ai loro specifici processi e obiettivi. «Alla Volkswagen Autoeuropa, i sistemi sono stati in funzione ininterrottamente per oltre 1 anno, raccogliendo e analizzando dati in tempo reale sulla produzione di oltre 140 000 auto», spiega Cristalli.
L’IA nei processi industriali
La manifattura multi-fase è la più diffusa struttura del moderno sistema di produzione. Include numerosi processi che vengono eseguiti in serie, talvolta in parallelo, per eseguire una sequenza di operazioni necessarie per produrre o assemblare un prodotto. È tipica di molti settori, dall’industria automobilistica alla fabbricazione di elettrodomestici e dall’aerospaziale all’elettronica di consumo. La qualità generale di qualsiasi prodotto finale dipende dalla prestazione di ciascuno dei singoli processi. Inoltre, la prestazione dei processi a valle può essere influenzata dalle deviazioni a monte. I moderni stabilimenti produttivi pertanto devono essere compresi non solo in termini di singoli processi, ma anche in termini di come questi processi sono correlati tra loro. «La buona notizia è che le moderne fabbriche digitalizzate creano una grossa quantità di dati in tempo reale», prosegue Cristalli. «Possiamo osservare le correlazioni del processo e costruire modelli di dati per implementare strategie di controllo innovative basate sull’intelligenza artificiale, per prevenire difetti e mantenere la prestazione generale del sistema. Tuttavia, anche se questi concetti sono stati ampiamente discussi a livello accademico, mancano ancora evidenze sul fatto che questo approccio possa essere effettivamente implementato». L’obiettivo del progetto GO0D MAN è stato pertanto quello di spostare questa discussione accademica in applicazioni industriali. «Sin dall’inizio avevamo ben chiare le esigenze dell’utente finale», aggiunge Cristalli. «Abbiamo investito molti sforzi e tempo nello sviluppo di tecnologie che fossero pronte per essere diffuse e facilmente impiegate nell’ambiente manifatturiero».
Strumenti smart per una manifattura qualificata
Un altro aspetto chiave è stata l’integrazione di vari tipi di tecnologie, per fornire l’architettura e la metodologia GO0D MAN come un nuovo approccio al controllo della qualità. La raccolta dei dati e la diagnosi dei difetti in tempo reale è stata svolta ad ogni singolo livello di processo, nonché tra i processi per acquisire un quadro migliore delle correlazioni interfasiche. Ciò è stato ottenuto combinando il processo con il controllo della qualità in un’architettura di sistema distribuita grazie ai sistemi multiagente, che consente di distribuire intelligenza e algoritmi di analisi dei dati tramite una rete di nodi intelligenti distribuiti. Nel corso del progetto triennale sono stati anche sviluppati diversi strumenti di ispezione smart. «Due di questi sono scaturiti in due domande di brevetto da parte del Politecnico delle Marche», fa notare Cristalli. Uno riguarda uno scanner laser portatile basato su smartphone per supportare gli operatori durante il montaggio delle carrozzerie auto. Ciò potenzia la loro capacità di misurazione e li integra pienamente nella linea di produzione. «In questo modo si realizza il concetto di “man-in-the-loop”, ovvero il coinvolgimento dell’uomo nel ciclo di funzionamento, che è molto importare per evitare che l’automazione influisca negativamente sulla forza lavoro» spiega Cristalli. La seconda innovazione riguarda un sistema di visione telecentrico per il rilevamento di sbavature nelle parti metalliche tornite. Entrambi i sistemi hanno soddisfatto i requisiti di implementazione industriale.
Parole chiave
GO0D MAN, AI, fabbricazione, zero difetti, automobilistico, automazione, controllo della qualità