Le 4 tecnologie di automazione più utilizzate nell'industria automobilistica

Attualmente, sono quattro le tecnologie di automazione più utilizzate nell'industria automobilistica e con le quali le aziende di questo settore stanno digitalizzando i propri processi produttivi.

Le tecnologie di automazione nell'industria automobilistica hanno integrato nel processo di produzione opzioni quali robot collaborativi, bracci robotici, Internet delle cose (IoT) e intelligenza artificiale (IA). Questi robot producono parti di automobili, quali telai, gruppi motopropulsori e altri componenti, ad eccezione di alcuni pezzi più semplici che possono essere realizzati da lavoratori umani.

Le nuove tecnologie di automazione nell'industria automobilistica combinano la robotica avanzata con le tecnologie di automazione e i moduli di apprendimento, eseguendo lavori con elevata precisione e aumentando la produttività industriale.

Nel mondo dell'industria automobilistica, la visione artificiale offre una serie di strumenti importanti che aiutano la fabbrica sia nell'ispezione dei componenti che nel corretto assemblaggio dei pezzi durante la produzione in linea.

Per saperne di più sulle quattro tecnologie di automazione più utilizzate nell'industria automobilistica, vediamo nel dettaglio ciascuna di esse:

1. Visione artificiale (VM)

La necessità di produrre automobili più sicure, affidabili e robuste per giustificare i prezzi sta spingendo le case automobilistiche ad adottare l'ispezione automatizzata. Il sistema di visione artificiale (VM) è una delle tecnologie di automazione nel settore automobilistico che soddisfa questa esigenza, fornendo un metodo di ispezione interna automatica della macchina.

L'approccio della VM consiste nell'effettuare ispezioni e analisi automatiche basate su immagini per l'ispezione automatica, il controllo dei processi e la guida dei robot. Questa tecnologia è anche nota come “visione artificiale”, poiché gestisce una vasta gamma di tecnologie di alta qualità, prodotti software e hardware, sistemi integrati e, naturalmente, esperienza. 

Tra le tecnologie di automazione più utilizzate nell'industria automobilistica, la VM funge da occhio vigile del processo di produzione automobilistica attraverso l'uso di processi di imaging, che includono immagini convenzionali, immagini iperspettrali, immagini a infrarossi, immagini di scansione di linee, immagini 3D di superfici e immagini a raggi X.

Le telecamere intelligenti, o i sensori intelligenti con acquisitori di fotogrammi, vengono utilizzati con interfacce personalizzate per registrare, o acquisire immagini, della superficie da ispezionare. Esistono anche telecamere digitali in grado di collegarsi direttamente a un computer, attraverso diverse interfacce Internet.

Con il sistema VM, le telecamere acquisiscono immagini della superficie del componente automobilistico da ispezionare. Ad esempio, il corpo o le alette di un motore. Queste immagini vengono poi analizzate ed elaborate da un software di analisi specializzato, che utilizza principalmente il principio dell'analisi degli elementi finiti nel suo lavoro. Un sistema VM aiuta i produttori automobilistici a risparmiare denaro, giustificare i prezzi e emergere come concorrenti forti.

2. Robot collaborativi

La seconda delle quattro tecnologie di automazione più utilizzate nell'industria automobilistica è quella dei robot collaborativi, generalmente chiamati Cobot, ovvero macchine che lavorano in modo indipendente, senza necessità della presenza umana nel loro spazio di lavoro.

Un cobot utilizza l'apprendimento automatico per mettere in pausa tutte le sue operazioni quando un lavoratore umano entra nel suo spazio. Allora perché vengono chiamati “collaborativi” nonostante le loro funzioni siano l'opposto? I cobot aiutano davvero i tecnici umani a gestire gran parte del lavoro quando un ordine richiede l'esecuzione di più funzioni contemporaneamente. Ad esempio: il cobot consentirà al lavoratore di lavorare su di esso e poi si spegnerà quando il lavoro di quest'ultimo sarà terminato. Non tutti i cobot sono uguali; alcuni sono progettati per fermarsi, mentre altri no. Secondo la norma ISO 10218, esistono quattro tipi di cobot in base alle funzioni:

• Arresto di sicurezza supervisionato.
• Guida manuale.
• Monitoraggio della velocità.
• Separazione e robot di limitazione della potenza e della forza.

3. Intelligenza artificiale (IA) per auto senza conducente/autonome

L'intelligenza artificiale (IA) è un'altra delle tecnologie di automazione più utilizzate nell'industria automobilistica. Questa tecnologia funziona creando e memorizzando una mappa interna dell'ambiente (strada, località o regione) utilizzando sensori intelligenti come radar, sonar e/o laser. Successivamente, elabora questi dati, traccia il percorso più plausibile e invia istruzioni agli attuatori del veicolo che controllano l'accelerazione, la frenata e la direzione. 

Grazie alla programmazione dei protocolli di guida codificati, agli algoritmi di evitamento degli ostacoli, alla modellazione predittiva e alla discriminazione degli oggetti intelligenti (ovvero la capacità di distinguere tra una bicicletta e una motocicletta), l'auto rispetterà le regole del codice della strada ed eviterà gli ostacoli.

4. Computing cognitivo nelle auto connesse all'IoT

Il cognitive computing (CC) è un'altra delle tecnologie di automazione più utilizzate nell'industria automobilistica. Il CC è una piattaforma tecnologica basata sull'intelligenza artificiale e sull'elaborazione dei segnali. 

Queste piattaforme comprendono e utilizzano l'apprendimento automatico, il ragionamento, l'elaborazione del linguaggio umano, il parlato e l'oggetto, l'interazione uomo-computer, il dialogo e la generazione narrativa, tra le altre caratteristiche intelligenti. Le automobili collegate a questa tecnologia di automazione sono veicoli che utilizzano Internet per connettersi e comunicare tra loro al fine di creare un traffico sicuro, facile e senza interventi.

Ad oggi, diverse case automobilistiche stanno combinando CC e IoT per inventare auto autonome che comunicano tra loro, riconoscendo e collegando gli schemi di guida con la risposta emotiva dei loro conducenti umani, in tutti i possibili scenari (come frenare al momento giusto, con la dovuta prudenza, per evitare incidenti).

I veicoli dotati di questo tipo di tecnologie di automazione si dimostrerebbero molto più avanzati delle auto senza conducente, nel caso in cui la tecnologia venisse approvata e replicata con successo.

Alcuni esercizi di successo con la piattaforma IoT hanno consentito alle case automobilistiche di sviluppare un servizio basato su cloud per connettere dispositivi e veicoli OBDII remoti, gestire la diagnostica del veicolo e i dati sul comportamento di guida, integrare i dati con i sistemi aziendali e sviluppare nuove applicazioni per veicoli connessi e innovativi. 

Il mondo della robotica sta diventando sempre più coinvolto nella vita umana per garantire processi più sicuri e precisi. Con l'applicazione di alcune di queste piattaforme intelligenti e l'automazione della produzione, tenendo conto di obiettivi quali una maggiore visibilità della catena di fornitura automobilistica, forse non ci stiamo avvicinando a una nuova rivoluzione industriale, non molto lontana.

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