17 luglio 2025
La robotica nella produzione si sta evolvendo in sistemi basati sull'intelligenza artificiale, sfruttando l'apprendimento automatico e l'automazione. Scopri come trasformare il tuo processo di produzione.
I lavori industriali spesso comportano lo svolgimento ripetuto delle stesse attività fisiche, come il sollevamento e l'assemblaggio di parti pesanti. Questo tipo di attività manuali può essere rischioso. Nel 2023, sono stati segnalati 5.283 infortuni mortali sul lavoro solo negli Stati Uniti.
Tuttavia, con il crescente utilizzo di robot industriali intelligenti e tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) e la computer vision, molte di queste attività ad alto rischio vengono ora gestite dalle macchine. I robot nella produzione sono ora in grado di sollevare materiali pesanti, ispezionare le apparecchiature per individuare problemi e lavorare a fianco delle persone per migliorare la sicurezza e l'efficienza nel reparto produzione.
In questo articolo, daremo un'occhiata a come i robot industriali stanno cambiando il modo in cui le fabbriche lavorano e stanno contribuendo a creare luoghi di lavoro più sicuri e produttivi. Iniziamo!
I robot industriali sono macchine intelligenti progettate specificamente per assistere nelle attività di produzione. In particolare, i robot nella produzione sono solitamente costruiti per sollevare componenti di prodotti pesanti, come parti di automobili o aeroplani, o per gestire compiti piccoli e dettagliati molto rapidamente, come l'assemblaggio di circuiti elettronici o il confezionamento di prodotti.
A differenza dei robot umanoidi che spesso vediamo nei film di fantascienza come Terminator o Io, Robot, i robot industriali sono generalmente stazionari e costruiti con un singolo braccio robotico. In genere, questo braccio robotico può muoversi in diverse direzioni ed essere programmato per diversi lavori nella produzione, come la saldatura, l'assemblaggio o lo spostamento di materiali.
I robot industriali sono particolarmente adatti a svolgere lavori ripetitivi in modo rapido e preciso senza bisogno di pause, il che li rende ideali per l'uso in fabbriche e magazzini. Di conseguenza, più di 4 milioni di robot sono utilizzati nelle fabbriche di tutto il mondo.
I robot nelle fabbriche stanno diventando sempre più comuni e si stanno assumendo una vasta gamma di compiti. Ecco alcuni diversi tipi di robot industriali e come vengono utilizzati per rendere il lavoro in fabbrica più efficiente e sicuro:
Prima di esaminare esempi specifici di come i robot industriali stiano facendo la differenza, diamo un'occhiata all'evoluzione dei robot nella produzione e cerchiamo di capire meglio come la robotica industriale sia cambiata nel corso degli anni:
Guardando al futuro, è probabile che i robot industriali diventino ancora più intelligenti e adattabili. Ricercatori e ingegneri stanno lavorando attivamente su tecnologie che consentano ai robot di apprendere, adattarsi a nuove situazioni e collaborare più strettamente con le persone in modi di supporto e dinamici.
Successivamente, esploreremo esempi reali di robot nella produzione e come vengono utilizzati negli stabilimenti.
La produzione di aeromobili comporta processi complessi e delicati, soprattutto per gli aerei di grandi dimensioni come il Boeing 777. Ad esempio, l'assemblaggio di un singolo 777 richiede più di 60.000 rivetti. Tradizionalmente, questo compito coinvolgeva due operai: uno per azionare la rivettatrice e un altro per tenere una barra d'acciaio dietro il pannello per fissare il rivetto.
Questi tipi di attività possono essere fisicamente impegnativi e causare lesioni alle braccia, alla schiena e alle spalle. Inoltre, la precisione è fondamentale nella produzione aeronautica e c'è poco spazio per l'errore.
Per migliorare tali flussi di lavoro, Boeing ha adottato robot industriali. Nel suo stabilimento 777 a Everett, Washington, l'azienda ha introdotto il sistema Fuselage Automated Upright Build (FAUB), un processo di assemblaggio robotizzato progettato per automatizzare la foratura e la rivettatura delle sezioni della fusoliera.
Una volta programmati, questi robot possono praticare decine di migliaia di fori perfetti per i rivetti. A differenza della vecchia configurazione con impianti fissi, i robot FAUB sono mobili e possono spostarsi lungo le linee di assemblaggio su veicoli guidati. Dopo che i lavoratori posizionano i pannelli della fusoliera, i robot prendono il sopravvento sulla foratura e la rivettatura, aumentando sia la velocità che la precisione. Questo approccio è in linea con i recenti sviluppi nel settore della robotica, che continua a spingere per soluzioni più intelligenti, sicure ed efficienti nella produzione.
I robot nella produzione sono ampiamente adottati anche nell'industria alimentare. Ad esempio, nello stabilimento Nestlé in Germania, la produzione di alimenti per neonati è gestita tramite una linea di confezionamento completamente automatizzata. I robot gestiscono attività come lo spostamento di vassoi di cibo riempiti e sigillati in casse di sterilizzazione e, successivamente, nel confezionamento per la spedizione. Ciò rende l'intera operazione più veloce, più sicura e più affidabile.
Anche Nestlé utilizza robot mobili come Spot di Boston Dynamics per monitorare i problemi di manutenzione nelle sue strutture. A differenza dei sensori fissi tradizionali che possono rilevare problemi solo in aree specifiche, Spot può muoversi liberamente all'interno della fabbrica. Questo concetto di automazione mobile e flessibile è una tendenza crescente nel settore della robotica.
Spot può salire le scale, navigare in spazi ristretti e gestire pavimenti irregolari. È dotato di sensori speciali che lo aiutano a controllare le macchine di fabbrica come motori e compressori per calore, rumore o altri segnali di avvertimento. Spot può anche individuare facilmente i problemi in anticipo, aiutando a risolverli prima che diventino gravi.
I robot industriali sono sempre stati una parte fondamentale della produzione automobilistica. Infatti, il 33% di tutte le installazioni di robot industriali negli Stati Uniti si trova nel settore automobilistico.
Un esempio interessante è l'impianto BMW di Spartanburg nel 2013. In questa struttura, persone e robot hanno lavorato fianco a fianco sulla linea di assemblaggio delle portiere senza barriere di sicurezza, rendendola la prima struttura BMW a utilizzare questo tipo di collaborazione uomo-robot diretta nella produzione regolare.
Sono stati utilizzati quattro robot per installare l'isolamento acustico e anti-umidità all'interno delle portiere dei modelli BMW X3. Gli operai posizionavano e premevano leggermente il foglio adesivo in posizione, quindi i robot prendevano il controllo, utilizzando testine a rullo per completare il lavoro con alta precisione.
Il sistema era completamente automatizzato e in grado di misurare l'esatta pressione applicata durante il processo, consentendo un monitoraggio costante della qualità. Se il lavoro del robot veniva interrotto, un operatore umano poteva facilmente intervenire e completare manualmente l'attività, mantenendo la produzione in funzione senza ritardi.
Successivamente, esaminiamo più da vicino alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo di robot nella produzione.
Sebbene i robot industriali offrano molti vantaggi, presentano anche alcune sfide, soprattutto per quanto riguarda competenza e manutenzione. Questi robot nelle fabbriche richiedono professionisti qualificati per programmarli, utilizzarli e mantenerli.
Anche se molti robot utilizzati oggi in ambito industriale si servono dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, richiedono comunque una manutenzione regolare per prevenire guasti. Se un team di produttori non possiede già queste conoscenze, la formazione del personale può essere costosa e richiedere molto tempo.
È interessante notare che la soluzione a queste sfide si presenta anche sotto forma di Vision AI, più specificamente, computer vision, che è una branca dell'AI che si concentra sulla comprensione dei dati visivi. Ad esempio, i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 possono essere addestrati per rilevare e tracciare i robot industriali. Le informazioni ottenute dal tracciamento di questi robot utilizzando YOLO11 possono essere utilizzate per individuare i problemi in anticipo (nota come manutenzione predittiva). Ciò riduce la necessità di supervisione da parte di esperti e riduce i guasti imprevisti.
Oltre a questo, la visione artificiale può anche supportare la creazione di gemelli digitali in tempo reale. I gemelli digitali sono modelli virtuali di macchine e robot fisici, costruiti utilizzando i dati visivi raccolti dall'ambiente di produzione.
I digital twin consentono ai produttori di monitorare le apparecchiature in tempo reale, identificare i problemi prima che causino interruzioni e testare i miglioramenti dei processi senza interrompere la produzione effettiva. Questa tecnologia promuove prestazioni più uniformi, migliora il processo decisionale e riduce i costosi tempi di inattività.
Mentre discutevamo delle sfide dell'utilizzo di robot industriali, abbiamo visto che molti sono ora alimentati da AI e machine learning. Ma come funziona esattamente e qual è il ruolo dell'AI nella robotica?
I robot industriali tradizionali sono limitati a compiti fissi e ripetitivi. Seguono istruzioni pre-programmate e non possono adattarsi facilmente ai cambiamenti sulla linea di produzione. Questo li rende meno efficienti in ambienti dove flessibilità, velocità e precisione sono essenziali.
Senza l'AI, i robot non possono rilevare i difetti del prodotto in tempo reale o adattarsi a lievi variazioni nei materiali o nel posizionamento, il che spesso porta a processi più lenti, più errori e tempi di inattività maggiori. L'AI nella produzione sta consentendo ai robot di andare oltre semplici compiti pre-programmati.
Nello specifico, con il machine learning nella produzione, i robot possono analizzare i dati dal loro ambiente, riconoscere modelli e migliorare le loro prestazioni nel tempo. Ad esempio, un robot dotato di visione artificiale può identificare diversi oggetti su una catena di montaggio, regolare i suoi movimenti in base a ciò che vede e persino rilevare difetti o anomalie in tempo reale. Dietro le quinte, la computer vision è la forza trainante di questa innovazione.
In genere, un robot dotato di visione è equipaggiato con l'infrastruttura hardware necessaria per eseguire modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11. Quando integrato con telecamere e computer vision, un robot acquisisce le capacità del modello sottostante. Nel caso di YOLO11, questo significa che un robot può eseguire compiti di computer vision come il rilevamento, il tracciamento e la segmentazione degli oggetti.
Un altro paio di concetti correlati ai robot industriali sono l'IoT nella produzione e l'edge computing. L'IoT si riferisce a una rete di dispositivi connessi che raccolgono e condividono dati (principalmente tramite Internet). D'altra parte, l'edge computing gestisce i dati direttamente alla fonte, come un robot o un sensore, senza la necessità di inviarli prima a un server centrale.
Quando i dispositivi IoT industriale (IIoT) raccolgono grandi quantità di dati, l'invio a un sistema centrale sul cloud per l'analisi può causare ritardi (noti come latenza) e rallentare le cose. Ma utilizzando l'edge computing insieme all'IoT, i produttori possono elaborare i dati istantaneamente, rendendo possibile ottenere risposte in tempo reale e potenziare l'automazione.
Un chiaro esempio di AI e IoT che lavorano insieme nella produzione è la manutenzione predittiva. Nelle fabbriche intelligenti, uno degli obiettivi principali dell'Industria 4.0 è anticipare i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino.
Per raggiungere questo obiettivo, i dispositivi IIoT devono rimanere pienamente funzionali e affidabili. Combinando edge computing, AI e computer vision, questi dispositivi possono monitorare continuamente le proprie condizioni, rilevare quando è necessaria la manutenzione o la ricarica e attivare automaticamente le azioni necessarie. Ciò consente alle macchine di funzionare senza problemi, riduce i tempi di inattività non pianificati e migliora l'efficienza complessiva.
Ora che abbiamo una migliore comprensione di tecnologie come l'AI, la computer vision, l'IoT e l'edge computing, esploriamo come queste possono lavorare insieme per rendere più efficiente l'automazione della produzione.
L'obiettivo principale dell'automazione è semplificare i processi e renderli più veloci, affidabili e meno soggetti a errori umani. Prendiamo, ad esempio, una fabbrica che assembla elettronica di consumo come gli smartphone. Bracci robotici dotati di sistemi di visione possono gestire il delicato compito di posizionare minuscoli componenti su circuiti stampati con precisione.
Allo stesso tempo, i sistemi di visione basati sull'IA possono ispezionare ogni fase dell'assemblaggio, identificando difetti come parti disallineate o giunti di saldatura difettosi in tempo reale. Nel frattempo, i sensori IoT possono monitorare fattori ambientali come temperatura, polvere e vibrazioni, che potrebbero influire sulla qualità dei componenti sensibili.
Con l'edge computing, il sistema può elaborare istantaneamente questi dati ed effettuare regolazioni immediate, come mettere in pausa la linea o ricalibrare un robot, senza attendere risposte basate su cloud. Insieme, la produzione automatizzata può creare una linea di produzione più veloce, più precisa e altamente adattabile, con conseguente maggiore qualità del prodotto e minori costi operativi.
Il futuro dei robot industriali si sta muovendo rapidamente, con tecnologie come la Vision AI nella produzione e l'IoT che svolgono un ruolo importante. Con questi strumenti, i robot possono vedere su cosa stanno lavorando, individuare i difetti, controllare la qualità del prodotto e prevedere i problemi mentre accadono. Molti produttori stanno già utilizzando questi sistemi per rendere le loro operazioni più efficienti e coerenti.
Il mercato della robotica industriale è in costante crescita, e questa crescita deriva dai continui miglioramenti nella robotica, dalla maggiore accessibilità a ingegneri qualificati e dall'uso della simulazione e dei test virtuali. Questi sviluppi rendono più veloce la progettazione e la messa a punto dei robot per l'uso nel mondo reale. Con l'adozione di strumenti digitali e automazione da parte di un numero sempre maggiore di fabbriche, queste stanno diventando più flessibili, affidabili e pronte ad affrontare le sfide future.
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