Industry Design 4.0 #2 maggio

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Industry Design #MOTION CONTROL #2 MAGGIO 2019

M A N U FA C T U R I N G | I N D U S T R I A L I T | A U T O M AT I O N | M E C H AT R O N I C S

4.0

magazine

PUNTO E VIRGOLA

La Meccatronica nell’era 4.0

LA MIA SCOPERTA DEL PLC: CORREVANO GLI ANNI ‘80

EVENTI

GLI #HOLOLENS PER L’INDUSTRIA

#SISTEMI DI VISIONE UNA VISIONE PERVASIVA


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Editoriale

di Franco Canna

VISIONE E MECCATRONICA EVOLVONO NEL SEGNO DI IOT E MACHINE LEARNING Visione e meccatronica sono i due focus di questo numero di Industry 4.0 Design Magazine. Due temi i cui fili si intrecciano nelle più avanzate applicazioni di controllo qualità e guida robot e che, a loro volta, si propongono come piattaforme d’elezione per lo sviluppo di soluzioni nelle quali dispiegare il potenziale dell’IoT e dell’intelligenza artificiale. Partiamo dalla meccatronica: un approccio che non è certamente nuovo, ma che dallo sviluppo delle più recenti tecnologie sta traendo grandissimi benefici. Nato dall’intersezione di meccanica, elettronica e informatica, l’approccio meccatronico propone una visione d’insieme del progetto in tutte le fasi della vita del prodotto, dalla progettazione alla realizzazione, fino all’utilizzo in campo del prodotto

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e all’assistenza. L’integrazione delle tecnologie IoT, che aggiungono alle tre radici della meccatronica anche la capacità di comunicazione, è in grado di portare le applicazioni meccatroniche in una reale dimensione “4.0”. Anche la visione applicata alle macchine non è una scoperta di questi anni. Le novità sono però tante. In primo luogo la crescente maturazione della componente sensoristica, nella quale il focus è oggi sulla qualità dell’immagine più che sui megapixel, alla quale fa buona compagnia lo sviluppo sempre più attento di soluzioni di illuminazione specifiche per gli ambienti industriali e sempre più spesso integrate con il sensore. C’è poi il tema della comunicazione, con velocità ormai standardizzate nell’ordine dei gigabit al secondo, quello dei sistemi di programmazione, che evolvono con l’intento di rendere sempre più semplice la configurazione delle applicazioni

grazie all’integrazione di librerie pronte all’uso, spesso e volentieri nei linguaggi tipici dei controllori industriali. Ultimo, ma solo in ordine di esposizione, l’enorme progresso che si sta verificando nelle capacità di riconoscimento degli oggetti grazie all’applicazione di tecnologie di machine learning. Nell’area dedicata al futuro dell’industria allo stand di Siemens nella scorsa fiera di Hannover, sistemi di visione di questo genere consentivano a robot collaborativi di manipolare tanto oggetti conosciuti quanto materiali ignoti alla macchina. Questo è uno step di fondamentale importanza nel percorso di evoluzione verso sistemi manifatturieri in grado di apprendere dal (e adattarsi al) contesto in cui operano, una vera e propria chiave di volta per lo sviluppo di sistemi realmente flessibili e autonomi. 

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Contenuti

Industry4.0 Design

MAGG IO 2019/ N U M E RO #2

Industry 4.0 Design #MOTION CONTROL #2 MAGGIO 2019

M A N U FA C T U R I N G | I N D U S T R I A L I T | A U T O M AT I O N | M E C H AT R O N I C S

magazine

magazine

DIRETTORE RESPONSABILE

La Meccatronica nell’era 4.0

PUNTO E VIRGOLA

Marco Zani

LA MIA SCOPERTA DEL PLC: CORREVANO GLI ANNI ‘80

PUBLISHER

Marco Tenaglia

EVENTI

GLI #HOLOLENS PER L’INDUSTRIA

DIRETTORE TECNICO

Franco Canna

#SISTEMI DI VISIONE

REDAZIONE

Cristina Gualdoni (coordinamento) - cristina.gualdoni@quine.it Eleonora Panzeri - redazione.b2b@quine.it

UNA VISIONE PERVASIVA

HANNO COLLABORATO A QUESTO NUMERO

Franco Canna, Silvano Corridolo, Fabrizio Cerignale, Nicoletta Pisanu, Renzo Zonin RESPONSABILE PRODUZIONE

Walter Castilglione

EVENTI 32 Rold, una Pmi fra le lighthouse plant Renzo Zonin

REALIZZAZIONE GRAFICA

Fabio Castiglioni

DIREZIONE PUBBLICITÀ

Stefano Busconi - dircom@quine.it

EDITORIALE 5 Visione e meccatronica evolvono nel segno di IoT e machine learning Franco Canna PUNTO E VIRGOLA 8 La mia scoperta del PLC: correvano gli anni ‘80 Carlo Marchisio SISTEMI DI VISIONE 10 Una visione pervasiva Silvano Corridolo 18 La visione artificiale integrata di B&R Renzo Zonin

36 Seconda generazione Hololens di Microsoft Renzo Zonin

UFFICIO TRAFFICO

Donatella Tardini (Responsabile) - d.tardini@lswr.it Stefania Bruno - s.bruno@lswr.it

42 Forum Software industriale, scommessa vinta Redazione NEWS 46 Iperammortamento per la sanità 4.0 48 Prospettive dell’intelligenza artificiale in Italia 52 Elmec dai servizi e soluzioni IT alla stampa 3D 54 Ambienti di controllo migliorati grazie ad una nuova soluzione digitale

24 Halcon 18.11: le nuove funzionalità del software per l’image processing Nicoletta Pisanu

Direzione, Redazione Quine S.r.l. - Via Spadolini 7, 20141 Milano Tel.: +39 02 864105 Fax: +39 02 72016740

ABBONAMENTI Tel. +39 0249756990 - Fax+39 02 70057190 abbonamenti@lswr.it Costo copia singola: euro 1,30 (presso l’Editore, fiere, manifestazioni) L’IVA è assolta dall’Editore ai sensi dell’Art. 74, 1° comma, Lettera C del DPR 26/10/72 n. 633 e successive modificazioni e integrazioni. Prezzo abbonamento annuo (3 fascicoli) in Italia euro 25,00. I numeri arretrati (seconda disponibilità) possono essere richiesti direttamente all’Editore, al doppio del prezzo di copertina. Non si effettuano spedizioni in contrassegno. L’Editore si riserva la facoltà di modificare il prezzo nel corso della pubblicazione, se costretto da mutate condizioni di mercato. L’IVA sugli abbonamenti, nonché sulla vendita dei fascicoli separati, è assolta dall’Editore ai sensi dell’Art. 74, 1° comma, Lettera C del DPR 26/10/72 n. 633 e successive modificazioni e integrazioni. STAMPA AGPrinting © 2018 QUINE S.r.l. via Spadolini, 7 - 20141 Milano

28 Le novità tecnologiche per la fabbrica del futuro Redazione

Iscrizione al R.O.C. n. 12191 del 29/10/2005 Tutti gli articoli pubblicati su Industry 4.0 Design magazine sono redatti sotto la responsabilità degli Autori. La pubblicazione o la ristampa degli articoli deve essere autorizzata per iscritto dall’Editore. Ai sensi dell’art. 13 del D.Lgs. 196/03, i dati di tutti i lettori saranno trattati sia manualmente sia con strumenti informatici e saranno utilizzati per l’invio di questa e di altre pubblicazioni e di materiale informativo e promozionale. Le modalità di trattamento saranno conformi a quanto previsto dall’art. 11 D.Lgs. 196/03. I dati potrebbero essere comunicati a soggetti con i quali Quine S.r.l. intrattiene rapporti contrattuali necessari per l’invio delle copie della rivista. Il titolare del trattamento dei dati è Quine S.r.l. - via Spadolini, 7 - 20141 Milano Tel +39 02 864105 Fax +39 02 72016740, al quale il lettore si potrà rivolgere per chiedere l’aggiornamento, l’integrazione, la cancellazione e ogni altra operazione di cui all’art. 7 D.Lgs. 196/03.

30 MPP il sistema modulare per il trasporto dei pallet di Interroll Redazione

RESPONSABILE DATI PERSONALI QUINE S.r.l. - via Spadolini, 7 - 20141 Milano Tel. +39 0249756990 - Fax+39 02 70057190 Per i diritti di cui all’articolo 7 del Decreto Legislativo n. 196/03, è possibile consultare, modificare o cancellare i dati personali ed esercitare tutti i diritti riconosciuti inviando una lettera raccomandata a: QUINE S.r.l. - via Spadolini, 7 - 20141 Milano

MOTION CONTROL 26 La meccatronica nell’era 4.0 Silvano Corridolo e Stefano Casini

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Punto e virgola di Carlo Marchisio,

Consultant Automation Industry-Supply Chain

https://twitter.com/ Industry4 0_ Da sinistra Richard Morley, i suoi colleghi, e il primo PLC lo 084

LA MIA SCOPERTA DEL PLC: CORREVANO GLI ANNI “80 Ben noto a tutti i lettori che Richard Dick Morley é riconosciuto come l’inventore del PLC (1968-realizzato per General Motors). Io personalmente l’ho scoperto ed apprezzato negli anni “80 quando andai a lavorare in una nota multinazionale USA (allora AllenBradley): esattamente nel febbraio 1984 vidi per la prima volta un PLC dal vero nel mini ufficio in Corso Garibaldi 70-Milano. Erano apparecchiature molto voluminose, pesanti, robuste visivamente e quindi anche di conseguenza costose. Mi ricordo ad esempio del PLC-3 con 32 K di memoria. Le sue dimensioni erano analoghe ad un mezzo frigorifero da cucina ed era praticamente indistruttibile data la sua robustezza meccanica. Sinceramente nella mia giovane attività di commerciale all’inizio mi sono sentito in difficoltà a proporre i prezzi di questi apparati elettronici che richiedevano un discreto investimento di denaro del cliente. Nel guardarlo il PLC-3 forniva sicurezza ed affidabilità (penso che forse qualche sistema sia ancora installato in raffineria nella zona di Pavia): erano predisposti per

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il back-up caldo molto richiesto negli impianti Oil& Gas. Per programmarlo si utilizzava un terminale con tastiera +schermo di dimensioni notevoli con un peso altrettanto importante: considerando il costo dell’apparecchiatura lo noleggiavamo ai clienti che lo utilizzavano per la programmazione delle macchine/impianti. C’erano però anche dei PLC più ridotti: il PLC-4 delle dimensione di una valigetta 24 ore con una modesta gestione degli ingressi (20) ed uscite(12). Era stato inventato su specifica richiesta di una nota multinazionale USA con sede a Cincinnati, Ohio(USA). Se siete appassionati di cultura museale potete vederlo al Museo della Tecnica Elettrica a Pavia http://museotecnica.unipv. eu/ dove ho fatto esporre alcune vecchi PLC Allen-Bradley. Altri componenti della famiglia dei controllori programmabili che ho potuto commercializzare erano il PLC2-2/20 -2/30 e PLC-5 e

poi i PLC di ultima generazione come Control Logix (sono stato dipendente Allen-Bradley - poi Rockwell Automation per 25 anni). Non solo ho potuto conoscere le potenzialità dell’elettronica ma anche per alcune applicazioni mi sono avvicendato alla programmazione. Infatti, allora, anche i funzionari di vendita erano coinvolti nei corsi di programmazione presso il training center di Bruxelles: 5 giorni di istruzione tecnico/pratica per il PLC3! Dopo questa valutazione tecnica dei prodotti legati alla mia scoperta del PLC devo evidenziare che ho potuto seguire delle applicazioni molto interessanti e tecnologiche. Macchine per impacchettare il latte ad alta efficienza, rettificatrici per cilindri dei laminatoi di grandi dimensioni, le fabbriche Olivetti di Ivrea e di Crema, macchine di packaging per le saponette. Con questi dispositivi ho potuto toccare con mano applicazioni di successo: si rendevano più veloci i processi produttivi e si diminuiva il rischio di errori dell’intervento umano. La progettazione, la realizzazione, la messa in servizio, la manutenzione dei sistemi di automazione riduceva tempi, risorse, spazi, sempre minori in funzione delle aumentate esigenze dei processi e delle applicazioni. Ho cosi vissuto personalmente un’importante e tecnologico periodo manifatturiero italiano: “ringrazio il PLC” per questa mia crescita culturale con accrescimento di esperienza nella produzione industriale. Ho conosciuto e scoperto molti settori produttivi ancora inesplorati all’inizio della mia carriera professionale nell’automazione di fabbrica. 


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istemi di Visione di Renzo Zonin

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Smart Vision, machine vision, visione artificiale: tanti modi per definire una serie di tecnologie che stanno crescendo rapidamente, e il cui contributo alla fabbrica del futuro è destinato a diventare fondamentale in tempi rapidissimi.

UNA VISIONE PERVASIVA

Chi non lavora quotidianamente con sistemi di visione artificiale potrebbe essere portato a ritenere che si tratti di apparecchiature con un campo di applicazione piuttosto ristretto – tipicamente, l’ispezione visuale di pezzi in uscita da un impianto alla ricerca di prodotti difettosi. O addirittura la semplice lettura di codici a barre all’ingresso o all’uscita da un magazzino. In realtà, le tecnologie di visione artificiale hanno avuto un’accelerazione molto decisa negli ultimi anni, grazie al fatto che sono andati al loro posto alcuni tasselli fondamentali del “puzzle” che di fatto costituisce un completo sistema di smart vision. Questi sistemi sono composti da sensori integrati in foto/videocamere, sistemi di illuminazione, e da computer dedicati in grado di far girare il software che si occupa della raccolta ed elaborazione delle immagini catturate. Ognuno di questi quattro elementi ha avuto uno sviluppo rapidissimo negli ultimi anni, in termini di aumento di potenza e capacità, oppure in termini di abbattimento dei costi. Per esempio, le tecnologie dei sensori hanno beneficiato delle ricadute derivanti dalle ricerche condotte per il mercato consumer, nonché dall’abbattimento dei costi causato dalle relative economie di scala. Abbiamo chiesto a Nicola Lo Russo di Vision, integratore di sistemi specializzato nella visione artificiale, quali sono gli aspetti tecnologici più importanti e che stanno avendo i maggiori sviluppi. “Ce ne sono due in particolare – ci ha detto Lo Russo - che sono fondamentali per lo sviluppo. Un sistema di visione “classico” generalmente è formato dal software, da una telecamera che acquisisce l’immagine e la elabora grazie al software e da un sistema di illuminazione. In questo contesto la parte predominante è l’illuminazione, perché se non illumino nella maniera corretta la parte che devo andare a controllare, posso avere la migliore telecamera, posso avere il software più bello del mondo dal punto di vista di intelligenza artificiale, machine learning, capacità di migliorarsi di volta in volta, ma se non vado a illuminare bene la parte da controllare il resto non serve a niente. Quindi, il 70% è fatto dall’illuminazione, che fino a ieri era molto statica, mentre adesso sicuramente si stanno facendo passi da gigante, la tecnologia LED ha permesso un grande progresso. Un problema dell’illuminazione tradizionale era sicuramente la presenza di elementi che potevano disturbarla, come la luce esterna nei luoghi di installazione degli impianti e via dicendo. Adesso tutto questo non è più così: grazie alla luce strutturata iniziamo a essere immuni da quello che c’è attorno al sistema, quindi sicuramente i LED nell’illuminazione

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istemi di Visione strutturata ci stanno aiutando tantissimo. E con costi accessibili. Un altro fattore sicuramente importante è quello della disponibilità a costi accessibili di computer sempre più potenti e memorie sempre più veloci. E questo sta aprendo la strada a potenzialità che fino a ieri non erano immaginabili, o almeno non a questi costi. Prima i computer che venivano utilizzati per l’elaborazione erano computer industriali. Oggi ci sono computer ”embedded”, specifici per la visione artificiale, in grado di elaborare una quantità enorme di dati in

un tempo veramente breve e con costi ridotti. Prima dell’arrivo di questi sistemi, queste tecnologie erano accessibili solo a poche aziende che potevano permettersi grossi investimenti. Oltretutto fino a ieri le grosse aziende avevano al loro interno i gruppi che sviluppavano, mentre adesso per loro il sistema di visione sta diventando sempre più importante e pervasivo e quindi non riescono più a crearlo internamente. Così si stanno affacciando piano piano agli integratori, si appoggiano all’outsourcing e per rimanere competitivi si affidano ad aziende che

Intelligenza artificiale e visione, a che punto siamo Oltre ai miglioramenti dell’hardware, un deciso colpo di acceleratore alle applicazioni di visione artificiale è arrivato dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale. E anche se gli studi in questo campo iniziano più o meno negli anni ‘90, negli ultimi 5 o 6 anni si è avuto un miglioramento esponenziale dei risultati, grazie alla vera e propria rivoluzione portata dall’impiego di tecnologie dette di “deep learning”. Tra parentesi, i “padri” del deep learning sono stati insigniti quest’anno del Premio turing – l’equivalente del Nobel per l’informatica. Uno degli aspetti su cui si sta concentrando la ricerca è quello della classificazione automatica delle immagini. “Per un computer, il contenuto delle immagini è assolutamente indifferente spiega Lia Morra, ricercatrice presso il Politecnico di Torino e specialista nelle tecnologie di visione artificiale – ma noi vogliamo avere un sistema in grado di prendere un’immagine in ingresso e di contrassegnarla con un’etichetta che io ho deciso, sulla base di una serie di esempi. Questa è un’operazione che per noi è scontata ma che in realtà occupa circa il 30% del nostro cervello, e questo ci dice quanto è stata una sfida tecnologica importante per la ricerca riuscire a ottenere dei sistemi di visione artificiale

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allo stato dell’arte. Fino al 2012/2015 si è cercato di codificare delle “feature” che descrivessero gli oggetti: la forma, il colore, e così via. Oggi, invece, usiamo delle reti neurali (che costituiscono appunto i sistemi di deep learning) le quali ci sollevano da questo compito di andare a studiare come è fatto l’oggetto, perché lo apprendono direttamente dai dati in ingresso. Questa è la nuova tendenza dell’intelligenza artificiale,basata sull’apprendimento dei dati: faccio vedere a una rete neurale mille foto di case e lui impara, più o meno magicamente, le caratteristiche salienti”. Ma perché questi sistemi oggi sono così usati? Quali sono i vantaggi? “In realtà, se sono all’inizio della curva di apprendimento (ovvero ho ancora pochi dati, NdR), i vantaggi rispetto alle tecniche tradizionali di machine learning sono nulli o quasi - ci spiega Morra – e del resto le reti convoluzionali per immagini erano state inventate nel ‘96, ma in quel periodo nessuno ancora parlava di deep learning. Abbiamo dovuto aspettare il 2012 per avere a disposizione una potenza di calcolo sufficiente per farci capire che le tecniche di deep learning ci consentivano di raggiungere risultati

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irraggiungibili con le tecniche tradizionali. Si arrivava, in alcuni casi selezionati, a risultati simili a quelli raggiungibili da un essere umano. E in effetti oggi il 99% delle reti cerca di imitare le modalità di funzionamento tipiche del cervello umano, che interpreta il mondo in maniera molto gerarchica, partendo da proprietà di basso livello come i colori, e le compone mano a mano in proprietà più sofisticate. Questo tipo di reti fa la stessa cosa, parte da dati elementari come colori e linee e arriva a capire come è fatto il prototipo di un oggetto. E tutto questo viene appreso dai dati, usando dei filtri convolutivi. Non c’è nulla di magico, ma la cosa interessante è che non

devo più dire io alla macchina come fare i filtri, perché la macchina li crea a partire dai dati”. Ma quali sono state le tappe fondamentali per arrivare a questi risultati? “Ci sono due date fondamentali per la machine vision – racconta Morra – il 2012, anno in cui per la prima volta una rete convoluzionaria ha vinto la competizione ImageNet con un margine del 10% sulle tecnologie concorrenti (si trattava di individuare la classe di oggetti rappresentata su un database di circa un migliaio di immagini). Questo spostò di fatto gran parte della ricerca su questo tema, e si arrivò quindi nel 2015 a battere le prestazioni umane, chiudendo di fatto la gara perché a quel

La curva di apprendimento di un sistema deep learning confrontata con un sistema di machine learning tradizionale mostra prestazioni molto maggiori a parità di dati esaminati.


fanno solamente quello. E questo è un elemento che ci fa pensare che questo sia un settore che può soltanto crescere.

Un mercato poco conosciuto

Sarà perché parliamo di tecnologie relativamente recenti o che comunque da poco stanno conoscendo un successo inaspettato, ma sta di fatto che nessuno ha una stima precisa di quanto misuri, in termini di fatturati, il mercato della visione artificiale in Italia. Al contrario che in Europa, dove operano entità come

punto si riteneva non ci fosse altro da aggiungere dal punto di vista scientifico. Siamo arrivati a questi risultati grazie alla disponibilità di dati ma soprattutto di potenza di calcolo. Da questo punto di vista, una delle aziende che hanno maggiormente aiutato la ricerca è staat Nvidia, perché le GPU sono diventate il principale strumento di calcolo. Nel frattempo, molti strumenti e tool sono diventati open source, permettendo di creare un ecosistema di ricerca molto fiorente”. Il fatto che questi sistemi imparino da soli, partendo da basi di dati, ha come conseguenza logica il fatto che se i dati sono di cattiva qualità il procedimento diventa poco preciso. Diventa quindi molto importante disporre di basi di dati di qualità. Una volta che si dispone dei dati adeguati, si può procedere a selezionare e testare il modello, con il vantaggio di poter standardizzare lo sviluppo. “Quando ero in azienda, abbiamo portato i nostri dati da un modello di sviluppo tradizionale a uno in deep learning, e nel giro di due settimane abbiamo ottenuto gli stessi risultati che nel modello precedente avevamo raggiunto in 6-12 mesi” esemplifica Morra. Questa velocità nell’ottenere risultati è sicuramente uno dei motivi che stanno decretando il successo di queste tecniche. Naturalmente, le esigenze delle applicazioni sono spesso più sofisticate della semplice etichettatura. “Oggi

EMVA (European Machine Vision Association) e la VDMA (associazione tedesca che èun po’ l’equivalente della nostra confindustria), che sono già strutturate e hanno qualche informazione, purtroppo solo parziale, sul mercato italiano. Chi ha maggiormente il polso della situazione in Italia sono probabilmente le due associazioni che seguono più da vicino l’argomento, ossia Anie e AidAM. E un obiettivo di AidAM e Anie è mettere a fattor comune le esperienze di tutti per capire, numericamente, a che punto siamo.

ci interessa riconoscere gli elementi dell’immagine, per esempio per applicazioni automotive di guida autonoma o di videosorveglianza. Ci interessa generare immagini sintetiche estremamente realistiche, per esempio visi di persone che in realtà non esistono” spiega Morra. Tutto rose e fiori, dunque? Beh, no. Molti problemi sono ancora aperti. L’addestramento supervisionato dei sistemi è molto data intensive, Ecco come appare una foto a un sistema neurale basato su filtri convolutivi. Esso ma anche computing riprodurre il funzionamento del cervello umano per quanto riguarda il intensive;l’affidabilità non è cercadi riconoscimento degli elementi distintivi dell’immagine. ancora perfetta – 99% non learning. Per esempio, ormai è in cui si possono presentare è 100%, e gli errori tendono chiaro che utilizzando metodi dei gruppi di prodotti in uscita a essere piuttosto evidenti, in quali il “trasfer learning” da una linea di produzione, e quanto le reti neurali tendono è possibile addestrare allenare il sistema su queste a fallire in modo molto reti con un numero di dati “simulazioni” invece che diverso dalla visione umana. molto inferiore a quello che su dati reali che magari si Dobbiamo poi preoccuparci tipicamente era richiesto fino presentano rarissimamente. della possibile presenza di a pochi anni fa. “Il trasfer Quali sono dunque i punti Bias nei dati, ovvero pattern learning si basa sul principio di forza e di debolezza del nascosti che possono che, siccome molti oggetti deep learning? “È un’ottima ingannare una rete in fase di sono simili, le caratteristiche soluzione per problemi ben addestramento, portandola a definiti – dice Lia Morra – e sbagliare in modo consistente. apprese possono essere passate da un task all’altro, c’è grande disponibilità E infine c’è ancora aperta una riducendo il numero di dati di software e librerie, sia curiosa questione: sappiamo necessari per ottenere pari open che commerciali. che le reti neurali funzionano, prestazioni: si passa da Naturalmente la qualità ma nessuno ha ancora capito 10.000/100.000 a 1.000 dei dati rimane un aspetto bene il perché funzionino. esempi per classe). E questo fondamentale per ottenere Insomma, la modellazione è particolarmente utile quando prestazioni di buon livello. matematica e algoritmica si ha a che fare con set di dati Sul fronte delle sfide di questi oggetti software è che contengono un numero ancora aperte, sicuramente ancora abbastanza oscura. E l’integrazione sui sistemi sappiamo che maneggiare una basso di campioni”. Un’altra scoperta interessante è stata embedded, l’apprendimento tecnologia senza conoscerne che si possono utilizzare set non supervisionato e a fondo il funzionamento di dati “artificiali” per simulare l’integrazione con sistemi di comporta dei rischi. possibili configurazioni future, knowledge representation e In ocmpenso, emergono per esempio riproducendo le di reasoning (conoscenza a sempre nuovi vantaggi varie possibili combinazioni priori)”. dall’uso dei sistemi di deep

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istemi di Visione I dati del mercato della visione artificiale in Europa, secondo le stime della VDMA tedesca. Purtroppo inumeri per l’Italia sono gravemente sottostimati: nel nostro Paese, tutte le aziende di settore nel 2017 hanno registrato crescite anche a due cifre.

“Di sicuro possiamo dire che si tratta di un settore in fortissima crescita a livello europeo – ci ha detto Lo Russo, che in AidAM è responsabile del gruppo Sistemi di Visione - Parliamo di doppia cifra. Al momento abbiamo dei report, usciti a metà 2018 con dati dell’anno precedente, e quello che è successo nel 2017 è abbastanza in linea con quello che è poi successo nel 2018. Infatti l’anno scorso tutte le aziende italiane del settore hanno registrato una crescita, chi a una e chi a due cifre. Ed è logico, perché ormai i sistemi di visione sono dappertutto e fanno parte della nostra

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vita quotidiana. Abbiamo a che fare con sistemi che vediamo coinvolti in mille applicazioni, dalla guida autonoma alla gestione del traffico (e per gestione del traffico non mi riferisco solo al controllo dei semafori, ma anche alla gestione per esempio del sistema ferroviario), dall’agricoltura perché si vuole raccogliere in modo automatizzato alla identificazione e separazione dei materiali di scarto, fino al riciclo sostenibile dei materiali. Insomma non parliamo più di visione artificiale solo in relazione alla misurazione e identificazione dello scarto, ma anche in chiave di ottimizzazione dei processi”.



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istemi di Visione Un momento di confronto

Per fare il punto sulla situazione, il prossimo 25 giugno si terrà a Bologna una manifestazione dedicata al settore del machine vision, che si chiamerà SmartVision Forum, organizzato appunto dalle due organizzazioni sopracitate con il supporto di Messe Frankfurt. Abbiamo chiesto a Lo Russo come nasce l’idea del Forum. “Io sono uno dei promotori, e all’interno di AidAM ho la responsabilità di portare avanti il gruppo dei sistemi di visione – ci spiega Lo Russo - Due anni fa, quando abbiamo cominciato, ci siamo chiesti perché In italia non abbiamo un evento su questa tematica, così come c’è in Europa, come c’è in Germania. Così abbiamo cominciato a lavorare sull’idea. I promotori alla fine siamo stati in tre, noi di Vision come integratore, iMAGE S come distributore e Sick come costruttore. Ci siamo messi insieme, abbiamo riflettuto, ne abbiamo parlato all’interno delle nostre associazioni ovvero AidAM e Anie Automazione, e abbiamo riscontrato interesse in entrambe. Abbiamo coinvolto Messe Frankfurt, che fin da subito ha percepito l’importanza di questo evento e ci ha supportato fino ad arrivare a quello che è l’appuntamento del prossimo 25 giugno. Quindi dietro questo evento c’è un lavoro di quasi due anni. Alla prima riunione eravamo davvero pochi, ma adesso devo dire che ci sono grosse aziende che parteciperanno all’evento e ad alcune abbiamo dovuto dire che ci dispiaceva ma non c’era più posto, perché ormai avevamo individuato gli speaker, chiuso il programma e gli slot erano pieni. Però sono tutti invitati, e quindi ho delle aspettative elevate da questo forum in termini di visibilità e numero di visitatori, appunto sulla base del lavoro che è stato fatto negli ultimi sei/dodici mesi, durante i quali tutti hanno creduto ed investito tempo e risorse sulla realizzazione di questo evento. Anche perché tutti ritengono effettivamente che un

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evento del genere mancasse in Italia, che la richiesta ci sia e sia sempre maggiore, e che la visione artificiale ormai sia diventata un elemento non più di nicchia ma abilitante per l’industria del futuro. Perché tutti vogliamo essere competitivi: io come integratore lavoro con parecchie aziende all’estero e devo dire che vengono in Italia e chiedono il nostro coinvolgimento. Noi italiani non abbiamo niente di meno dei nostri competitor che hanno sede nel resto d’Europa. Per esempio, pensiamo all’automotive: un’Audi viene assemblata in Germania, ma di fatto viene costruita in Italia... e qui ci sono diverse realtà che utilizzano sistemi di visione per andare a controllare la produzione, dalla profilatura degli elementi che servono per tenere i vetri in posa, alle maniglie, alla vernice dell’automobile eccetera eccetera. E a livello di obiettivi? “Uno degli obiettivi che ci siamo posti nell’organizzare il Forum sulla SmartVision è proprio di creare dei report che costituiscano dei market update. E l’obiettivo finale di questo evento è anche quello di diventare un riferimento annuale nazionale, ma anche internazionale: posso dirle che ho coinvolto il segretario della associazione tedesca VDME che verrà a fare uno speech all’inizio della sessione plenaria al forum”.

Cosa troveremo al Forum

Nel settore della machine vision operano diverse tipologie di aziende: ci sono i produttori di apparecchiature, i distributori, gli integratori. Che aziende troveremo al forum? “Io per esempio con la mia azienda (Vision, NdR) sono un integratore – spiega Lo Russo - quindi noi sviluppiamo del software che integriamo con hardware che andiamo a comprare sul mercato. Non siamo rappresentanti di una marca in particolare, noi partiamo da quelle che sono le esigenze del cliente, identifichiamo l’hardware migliore e poi sviluppiamo il software e lo mettiamo insieme. Poi ci sono i produttori, uno su tutti Opto Engineering, e ci sono i distributori di Primagest, Advanced Technologies e tanti altri. Insomma, all’interno di questo forum ci saranno i rappresentanti di tutte e tre le categorie che operano nel settore. Sicuramente chi ha visto in passato una crescita maggiore sono i primi due rispetto agli integratori. Gli integratori stanno cominciando a entrare in gioco sempre di più adesso, perché fino a ieri ci si


poteva permettere di vendere una telecamera che era in grado di fare un set limitato di operazioni e che avesse del software on board; adesso le richieste diventano sempre più complesse e quindi è necessario fare del software adatto. Quindi servono gli integratori, ed ecco che noi veniamo coinvolti sempre di più. Poi adesso c’è anche il discorso dell’intelligenza artificiale: Tutti parlano di machine learning, reti neurali, artificial intelligence. Però vediamo di portare tutto a una dimensione molto più concreta, perché da zero a 100 le aspettative sono a 100 ma la realtà è ferma a 5. Nel senso che per machine learning intendiamo del software che utilizza degli elementi statistici per migliorare progressivamente le performance di un algoritmo per cercare di identificare dei pattern in particolari dati. Tutto questo serve per poi riconoscere degli errori e quindi evitare che si propaghino e si rifacciano sempre gli stessi errori, per esempio prevenire dei guasti anche su macchine che sono installate remotamente; quindi tutto questo praticamente ci permette di avere in una fabbrica del futuro una produzione efficiente e sostenibile. E quando dico sostenibile mi riferisco a questo paradigma: se io faccio meno errori ci sono meno scarti, se faccio meno scarti ho bisogno di meno magazzino perché ci sono meno guasti, se ho bisogno di fare meno magazzino significa

che ho bisogno di strutture e quindi di cubature più piccole e alla fine tutto si traduce in meno spazio, meno energia elettrica, meno inquinamento eccetera. Quindi intendo sostenibile da questo punto di vista, ma tutte queste cose insieme rendono sicuramente un impianto produttivo sempre più competitivo, perché alla fine parliamo di una fabbrica che riesce a creare dei prodotti di una qualità importante a dei costi interessanti. Quindi la visione artificiale, da elemento che prima veniva definito “di nicchia”, è diventata un elemento abilitante all’interno di industry 4.0, della fabbrica intelligente, della fabbrica digitale, dove la differenza rispetto al passato è che le fabbriche digitali adesso sono sempre più interconnesse: tutti i sistemi produttivi sono interconnessi tra di loro, e quindi generano una mole di dati enorme. Allora uno degli elementi in grado di catturare questa grande quantità di dati è sicuramente la visione artificiale, perché comunque installare l’elemento visivo artificiale è come avere lì degli occhi che vedono, catturano le informazioni, catturano le immagini, e sono in grado di elaborarle per poi prendere delle decisioni intelligenti, magari fare anche delle analisi predittive. Quindi siamo diventati un fattore abilitante importante all’interno di tutta questa catena”.  2/2019 | INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE

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istemi di Visione Silvano Corridolo

LA VISIONE ARTIFICIALE INTEGRATA DI B&R

B&R ha progettato internamente un sistema di machine vision che garantisca la massima integrazione con l’ecosistema hardware e software dell’azienda.

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È ormai assodato che l’utilizzo di tecnologie di visione artificiale può portare vantaggi non indifferenti alle linee di produzione. Ma integrare hardware di visione artificiale con il sistema di controllo preesistente in azienda non è un lavoro semplice, soprattutto se consideriamo che proprio dalla qualità dell’integrazione dipende gran parte del risultato, in particolare in termini di prestazioni. Per ottenere la massima integrazione fra il sistema di visione e il resto dell’infrastruttura di produzione, B&R ha scelto un approccio radicale: progettare internamente un sistema di machine vision che garantisca la massima integrazione con l’ecosistema hardware e software dell’azienda. Il progetto è stato reso pubblico a Norimberga nel 2017, e mostrato a livello di prototipo all’Innovations Day 2018 di Parma, circa un anno fa. Ma la prima uscita ufficiale del sistema B&R di Integrated Machine Vision è stata alla Fiera di Norimberga nel novembre 2018, in linea con i tempi di sviluppo comunicati circa un anno prima.

È

Si parte con la Smart Camera

Il sistema B&R è costruito intorno a una Smart Camera personalizzabile: è disponibile con vari obiettivi e sensori, è dotata di un sistema di illuminazione integrato, anch’esso configurabile, e monta un potente processore multicore che consente di far girare sulla camera una serie di “Smart Function”. Il sistema ha poi un secondo componente fondamentale, costituito da una serie di moduli software che consentono una facile programmabilità tramite Automation Studio e moduli mapp, esattamente come qualsiasi altro componente della catena di produzione firmata B&R. Per saperne di più sulle caratteristiche e l’utilizzo del sistema abbiamo posto qualche domanda a Andreas Waldl, Innovation Manager di B&R. I4.0D: Perché progettare un sistema di Machine Vision ex novo? Quali problemi vi proponevate di risolvere? B&R: “La vista è il senso sul quale noi umani facciamo più affidamento, quello che usiamo maggiormente per interagire con il mondo – esordisce Waldl - Al contrario, la maggior parte dei macchinari oggi sono ciechi. Sono anni che gli OEM cercano di risolvere questo problema con sistemi di Machine Vision. Questi ultimi potrebbero essere strumenti insostituibili nell’implementazione dell’Industry 4.0. Al momento, però, Machine Vision e Machine Control sono ancora due pianeti distinti. Incorporare un sistema di MV in un’applicazione rimane un compito complicato. Quello che abbiamo sviluppato noi è un sistema di MV embedded con una flessibilità e un livello di integrazione tali da eliminare gli svantaggi 2/2019 | INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE

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istemi di Visione condo tra tutti i componenti di automazione, inclusa la visione artificiale. Con un solo strumento di programmazione, un sistema operativo in tempo reale e una sola applicazione da gestire, i tecnici del controllo saranno ora in grado di implementare molti compiti di visione artificiale da soli. Inoltre, B & R offre due varianti di telecamere per il mercato della MV: Smart Sensor e Smart Camera. Con numerose opzioni, tra cui una varietà di sensori di immagini, obiettivi e funzioni software. Con queste fotocamere, B & R copre una gran parte delle applicazioni di visione artificiale. A differenza di molti altri dispositivi della sua classe, non è necessario installare sulla Smart Camera hardware dedicato per ciascuna funzione. Gli OEM possono tenere a magazzino un singolo tipo di telecamera ed essere comunque in grado di supportare una vasta gamma di applicazioni”. L’idea di poter integrare la visione artificiale con poca o nessuna programmazione è davvero allettante, soprattutto se il software da usare è già noto al progettista per essere il suo abituale strumento di lavoro per la progettazione e messa in opera dei flussi di lavorazione dei macchinari. Ma anche il fatto che la fotocamera sia disponibile in versioni personalizzabili è interessante, perché dovrebbe ampliare le capacità operative in modo significativo. I4.0D: Quali sono le versioni di fotocamera disponibili? B&R: “Abbiamo due tipi di fotocamere: Smart Sensor e Smart Camera. Lo Smart Sensor è progettato per implementare una singola funzionalità di visione della macchina, come la lettura del codice QR o il rilevamento della posizione. L’utente configura semplicemente la funzione Smart Sensor desiderata nell’ambiente di sviluppo di Automation Studio ed è subito in grado di supportare un’ampia gamma di applicazioni. Nei casi in cui è richiesta più di una funzionalità, è facile passare alla Smart Camera più potente. È possibile continuare a utilizzare il software applicativo esistente, fino a oggi associati a questi sistemi. Stiamo presentando il primo sistema di MV al mondo totalmente integrato nel sistema di automazione. Le camere, gli algoritmi per il trattamento intelligente delle immagini e i sistemi di illuminazione sono una parte integrante del sistema di controllo B&R. Funzioni di MV facilmente configurabili sono a disposizione dell’integratore per creare applicazioni con un minimo di programmazione”. I4.0D: Ma qual è in concreto la differenza fra la Smart Camera di B&R e quelle sviluppate da aziende specializzate in sensori ottici? B&R: “La differenza tra la soluzione di B&R e quelle di altre aziende è che nella nostra soluzione sia l’hardware, sia il software sono completamente integrati nel sistema di controllo. Questo è l’unico modo per ottenere la precisione assoluta e la sincronizzazione al microse20

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i parametri e i modelli. Qualunque sia il tipo di fotocamera selezionato, l’installazione non potrebbe essere più semplice: basta agganciare la videocamera alla rete della macchina ed essa otterrà automaticamente tutte le impostazioni necessarie dal controller. Se lo si desidera, e viene abilitato nel sistema di gestione utenti, tutte le variabili e i parametri possono anche essere regolati in tempo reale durante il funzionamento. È anche possibile aggiungere nuovi modelli per il riconoscimento degli oggetti o tipi di codice e altri criteri di ricerca in fase di runtime”. I4.0D: La Smart Camera, in pratica, non si limita ad acquisire immagini, ma può già svolgere in autonomia svariate funzioni di elaborazione. Come ci riesce, e quali sono le sue caratteristiche? B&R: “La soluzione di visione artificiale di B&R è completamente integrata nel Technology framework mapp. mapp Vision rende le applicazioni di visione artificiale molto più facili da creare e mantenere. Inoltre, comunica automaticamente con altri componenti mapp, per esempio il sistema di controllo o la gestione delle formule. Proprio in combinazione con questi blocchi software intelligenti di mapp Vision, le telecamere di B&R sono in grado di gestire tutte le funzioni più comuni, dall’analisi di blob all’identificazione. Inoltre, entrambi i tipi di telecamera sono dotati di processori multi-core e preelaborazione dell’immagine FPGA integrata. Ciò consente funzioni sofisticate come il riconoscimento del testo basato su algoritmi di deep learning. Ogni variante hardware può essere equipaggiata con uno dei tre sensori di immagine, da 1, 3 o 5 megapixel. Tutti e tre i sensori sono caratterizzati da fotodiodi di grandi dimensioni, che consentono di ottenere alta sensibilità alla luce e basso rumore. Ciò garantisce una qualità dell’immagine ottimale, anche nelle applicazioni ad alta velocità. Sono disponibili versioni con lente integrata o attacco C standard. Il supporto C supporta obiettivi di B&R o di terze parti, per esempio quando sono richiesti obiettivi telecentrici. Una copertura speciale è disponibile per obiettivi con attacco C di B&R per mantenere la protezione IP67. Gli obiettivi integrati sono dotati di regolazione elettronica della messa a fuoco e sono disponibili con lunghezze focali da 4,6 a 25 mm. Tutti gli obiettivi B&R sono appositamente ottimizzati per i sensori di immagine utilizzati, in modo da ottenere la massima nitidezza e prestazioni di imaging ottimali. La fotocamera richiede solo un singolo cavo. È integrato nella rete della macchina tramite un connettore ibrido M12, che fornisce anche la necessaria alimentazione a 24 VCC. Una seconda connessione ibrida consente il cablaggio a margherita con elementi supplementari di illuminazione”. L’elevato livello di protezione e, aggiungiamo noi, la capacità di inviare dati di tracciabilità a mappAudit faranno sicuramente felici quelle aziende

che devono essere in regola con le normative dell’FDA, nonché a quelle dei settori farmaceutico e food che sono ogni giorno alle prese con quella cosa chiamata 21CFR Parte 11. Un’altra componente della Smart Camera che avevamo notato mesi fa, alla presentazione del prototipo, era il sistema di illuminazione: 16 LED sul dispositivo e la possibilità di pilotarne altri. I4.0D: Perché è così importante avere un sistema di illuminazione personalizzato su un sistema MV? B&R: “È importante perché il cliente deve garantire risultati ottimali anche in situazioni di illuminazione difficili. Il sofisticato sistema di illuminazione di B&R lo consente con barre luminose modulari, retroilluminazione e un controllo dell’illuminazione che è sincronizzato con il sistema di automazione a livello di microsecondi. Come parti integranti del sistema di automazione, sia le telecamere che l’illuminazione sono facili da sincronizzare con altri sensori, posizioni dei motori ed eventi nell’applicazione dell’impianto. Il controllo dell’illuminazione con precisione al microsecondo è garantito anche durante la sincronizzazione di più videocamere e sorgenti luminose. Ogni luce ha un controller flash integrato, quindi non è richiesto alcun hardware esterno. Il controller assicura una precisa alimentazione a impulsi ai potenti LED. Ciò consente impulsi luminosi con una durata di almeno un microsecondo alla massima intensità. Il sistema di visione B&R può quindi essere utilizzato anche per applicazioni ad alta velocità senza problemi. Le barre luminose flessibili sono disponibili singolarmente oppure organizzate come anelli luminosi in gruppi di 4, 6 o 8. Esistono anche due diverse dimen2/2019 | INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE

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istemi di Visione Il software, elemento fondamentale

sioni di retroilluminazione. Ogni luce può contenere fino a quattro diversi colori LED. Lo spettro spazia dal bianco e vari colori visibili, all’infrarosso e all’ultravioletto. Ciò consente di ottenere il giusto contrasto, colore, illuminazione e intensità per qualsiasi applicazione. Molte applicazioni di visione artificiale richiedono un allineamento molto preciso della sorgente luminosa per ottenere buoni risultati. Le barre luminose B & R sono quindi disponibili in una versione con regolazione elettronica dell’angolo da 0° a 130°. Quando si realizzano più prodotti sulla stessa macchina, l’angolo di illuminazione può essere ottimizzato tra i lotti: è sufficiente impostarlo una volta e salvarlo come parte della formula batch. Gli anelli luminosi con regolazione elettronica dell’angolo consentono di ottimizzare il cono di illuminazione per evitare la diffusione anomala della luce. Proprio come l’angolo della barra luminosa, tutti gli altri parametri di illuminazione possono essere configurati in fase di runtime per ottimizzare l’illuminazione o adattarsi ai nuovi prodotti. La combinazione di LED di diversi colori consente di regolare la lunghezza d’onda in fase di runtime per ottimizzare il contrasto. I dati diagnostici possono essere letti dalle luci in qualsiasi momento, grazie alla loro connessione di rete”. A questo punto è chiaro che ogni singolo elemento hardware del sistema può essere programmato e configurato via software. I4.0D: Come è composto il corredo software del sistema di visione? E soprattutto, come si integra con i sistemi di sviluppo software di altri prodotti B & R? B&R: “Come accennavo prima, la soluzione di visione artificiale di B&R è completamente integrata nel suo framework mapp. L’intera gamma di funzionalità di mapp Vision è disponibile con l’aggiornamento a Automation Studio 4.6. Quando viene installato il Technology Packet, il firmware corretto viene automaticamente installato su tutti i componenti necessari. Ciò semplifica notevolmente la configurazione e previene gli errori. B&R ha integrato la libreria di visione artificiale HALCON da MVTec in mapp Vision. I suoi algoritmi si sono dimostrati negli anni capaci di offrire solide soluzioni ad alte prestazioni per il rilevamento della posizione, il controllo della completezza e la valutazione della qualità, nonché la misurazione e l’identificazione”. 22

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L’approccio di programmazione strutturata per i moduli mapp presenta evidentemente diversi vantaggi. Innanzitutto, la completa integrazione del nuovo sistema di visione artificiale di B&R nell’ambiente software mapp rende estremamente semplice l’implementazione e il collegamento con altre funzioni di mapp. Per esempio, lo sviluppo del progetto, il controllo e la diagnostica sono tutti gestiti in mapp. Inoltre, funzioni come l’acquisizione dell’immagine e il triggering fanno parte dell’applicazione della macchina, e possono essere sincronizzati con la stessa facilità e precisione dei segnali I /O e dei movimenti degli assi. Grazie ai componenti software ready-made di mapp Vision, si tratta semplicemente di configurare i collegamenti tra le singole funzioni. Non è necessario il lavoro di programmazione che sarebbe tradizionalmente necessario, né tantomeno essere esperti di ottica. Dati come posizione e orientamento sono disponibili come variabili in tempo reale nell’applicazione della macchina, senza una mappatura dispendiosa in termini di tempo. Con pochi clic, le immagini del sistema di visione artificiale possono essere integrate nell’applicazione mapp View HMI. Quindi anche l’utilizzatore può gestire tutto dal suo HMI, riprogrammare la produzione da lì come farebbe per qualsiasi altra parte della linea. I4.0D: Anche il controllo dell’illuminazione segue le stesse modalità? B&R: “L’integrazione del controllo dell’illuminazione nell’applicazione della macchina è altrettanto semplice. Tutto ciò che lo sviluppatore deve fare è assegnare l’illuminazione esterna a una telecamera. Il controllo della luce viene automaticamente sincronizzato con la registrazione dell’immagine. Le funzioni di visione possono essere preconfigurate durante lo sviluppo in Automation Studio. Una gran parte del lavoro di ingegnerizzazione può essere fatta in ufficio usando le immagini salvate. La messa a punto fine viene quindi eseguita direttamente sulla macchina usando mapp Cockpit, strumento intuitivo di diagnostica e messa in servizio di mapp. Non è necessario usare uno strumento di sviluppo dedicato”. I4.0D: Quali saranno le principali aree di utilizzo del sistema secondo B&R? B&R: “Le potenziali applicazioni del sistema di visione artificiale di B&R vanno da compiti relativamente semplici - come la lettura di codici a barre, OCV e OCR - alle attività più impegnative che si trovano nei settori dei prodotti farmaceutici, della stampa e dei tessuti”. 


Robotics

Semiconductor

Double Gold Twitter

Gold Twitter

10,000W 160A/80V

5,500W 80A/80V

Unmanned

Medical

Elmo Motion Control Italy | Via della moia 1, Arese (MI) 20020, Italy info-it@elmomc.com | +39 02 9382266 | www.elmomc.com

Aerospace

Electronics


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istemi di Visione di Nicoletta Pisanu

La nuova versione del software Halcon è arrivata anche nel mercato italiano. Presentata dal fornitore Image S, vede l’introduzione di nuove funzionalità nel campo dell’intelligenza artificiale. Dalle segmentazioni a livello di pixel attraverso il deep learning, passando per reti che forniscono milioni di immagini che non prevedono il pagamento di royalty, per arrivare alla localizzazione di oggetti o immagini anche con l’aiuto di algoritmi specifici, le novità aprono la strada ad applicazioni fino ad ora difficili da realizzare senza una programmazione complessa.

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HALCON 18.11: LE NUOVE FUNZIONALITÀ DEL SOFTWARE PER L’IMAGE PROCESSING

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È stata lanciata la nuova versione 18.11 del software HALCON firmato da MVTec Software, presentata al mercato italiano dal fornitore Image S. Le novità della release sono il risultato dell’attività di sviluppo di MVTec nel campo dell’intelligenza artificiale, dal deep learning alle reti neurali convoluzionali (CNN).

È

L’impiego dell’intelligenza artificiale

Attraverso il deep learning è adesso possibile eseguire segmentazioni con precisioni a livello di pixel. La segmentazione, così come la classificazione, può essere eseguita sia su GPU sia su CPU. MVTec fornisce reti preaddestrate basate su milioni di immagini che possono essere reperite sul web senza dover pagare delle royalty per l’addestramento delle reti neurali. I clienti possono così addestrare nuovi oggetti più facilmente, senza aver bisogno di centinaia di migliaia di immagini delle proprie applicazioni. Questa tecnologia apre la strada a un’ampia gamma di nuove applicazioni finora irrealizzabili o che richiedevano comunque un grande lavoro di programmazione. Poiché le immagini non sono soggette a diritti di utilizzo, possono essere usate in applicazioni commerciali senza restrizioni.

Localizzazione di classi di oggetti, caratteristiche ed errori

Un’altra funzionalità utile della nuova versione di HALCON è la localizzazione di oggetti, feature o classi di errori per immagini che sono state precedentemente insegnate alla rete, anche con l’ausilio di algoritmi di deep learning estremamente avanzati. Rispetto alla segmentazione semantica con precisione al pixel, gli oggetti ricercati vengono contrassegnati singolarmente nell’immagine da un rettangolo (detto “bounding box”). Si aprono così nuove

possibilità applicative nell’area del controllo qualità. Si può rivalutare un’ampia gamma di attività di localizzazione complesse, eseguendole con molta più facilità rispetto ai metodi tradizionali. La parte inferenziale dell’algoritmo funziona sia su GPU sia su CPU, offrendo notevoli vantaggi per le applicazioni in ambienti industriali. Analogamente sono disponibili reti pre-addestrate per agevolare il riconoscimento di nuovi oggetti. Questa funzionalità consente inoltre di riconoscere in modo affidabile, e quindi conteggiare, oggetti in contatto fra loro o parzialmente sovrapposti. HALCON 18.11 offre un vantaggio determinante per la visione embedded. La nuova release gira direttamente sull’architettura Arm a 64 bit sempre più diffusa. È prevista anche la gestione di telecamere con interfaccia USB3 Vision a 32 e 64 bit. Un’altra miglioria riguarda la lettura dei codici a barre bidimensionali, ottimizzata e più flessibile. Ad esempio, la lettura dei codici ECC200 è molto più veloce e in grado di leggere codici con zone mancanti o danneggiate. Inoltre, anche i codici su sfondi complessi vengono individuati e letti in modo più veloce e affidabile.

rio diversi tipi di dati, come immagini, ROI e impostazioni di parametri. Questo aiuta a strutturare programmi quando, ad esempio, si passano molti parametri a una procedura. Inoltre, i dati contenuti nei dizionari possono essere facilmente condivisi con esperti per il debugging offline. I dizionari possono essere letti nel diffuso formato di scambio dati JSON ( JavaScript Object Notation), favorendo l’integrazione più efficiente di dati da diverse fonti in HALCON. La connessione fieldbus è un’altra funzionalità utile per gli sviluppatori. Grazie all’interfaccia Hilscher CifX, HALCON può comunicare con quasi tutti i protocolli fieldbus industriali. Il software supporta, fra gli altri, Profibus, ProfiNet ed Ethernet/IP. Inoltre, HALCON 18.11 supporta pienamente la codifica UTF-8, pertanto il software può essere facilmente utilizzato in più lingue. Ne beneficiano in particolare le aziende che operano in diversi Paesi o hanno addetti che parlano diverse lingue. Ora nella stessa codifica vengono visualizzati alfabeti occidentali e caratteri asiatici, senza più bisogno di alcuna conversione, con una drastica riduzione degli errori.

Funzionalità avanzate per sviluppatori

La nuova release HALCON 18.11 è disponibile in edizione Steady e Progress. La seconda è disponibile su abbonamento con frequenza di rilascio semestrale, mentre la versione Steady può essere acquistata e viene aggiornata con nuove release ogni due anni. “Con la nuova versione 18.11 portiamo il nostro collaudato software HALCON standard a un nuovo livello. In particolare la nuova release è focalizzata sugli sviluppi promettenti del deep learning e della visione embedded. Molte nuove funzionalità e migliorie consentono inoltre agli sviluppatori di velocizzare notevolmente il loro lavoro quotidiano. Pertanto HALCON 18.11 è fondamentale per tutti i professionisti della visione”, sottolinea Johannes Hiltner, Product Manager HALCON di MVTec. 

HDevelop, l’ambiente di sviluppo integrato di HALCON, visualizza informazioni dettagliate sulle variabili importanti, molto utili per il debugging. Gli utenti possono facilmente individuare e verificare le caratteristiche di strutture dati complesse. Con un doppio clic sulla variabile vengono visualizzati tutti i parametri associati e le impostazioni correnti. Si possono verificare anche parametri complessi con coppie multiple di valori chiave, ad esempio i parametri della telecamera nel riconoscimento 3D basato sulla forma. Con i cosiddetti “dizionari”, HALCON 18.11 mette a disposizione una nuova struttura di dati per semplificare la gestione di dati complessi. Ad esempio, si possono raggruppare in un unico diziona-

Le edizioni di HALCON 18.11

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Motion Control

di Silvano Corridolo e Stefano Casini

L’evoluzione tecnologica portata da Industry 4.0 impone ai fornitori di tecnologia di fare sistema in modo ancora più esteso. Questo si ripercuote sul mercato, ma anche sulle stesse aziende che lo compongono. E che si associano in modo da riflettere i nuovi obiettivi ed esigenze.

LA MECCATRONICA NELL’ERA DEL 4.0 Fra le conseguenze che il paradigma Industry 4.0 sta producendo, c’è anche una sorta di rimescolamento delle tecnologie industriali. Più precisamente, si assiste a una sorta di “contaminazione” fra settori una volta ben distinti, che con l’arrivo delle tecnologie informatiche (dai sensori alle reti, dagli edge computer ai cloud) hanno cominciato a “collaborare” come prima non si era mai riusciti a fare. E se i confini fra i settori diventano meno netti, con l’elettronica che entra nella fluidodinamica e i sensori negli ingranaggi, le aziende si attivano di conseguenza, e così fanno le associazioni di categoria. Tanto che, per esempio, lo scorso 8 maggio è stata annunciata la costituzione di Federtec, una nuova associazione nata dall’unione di Assofluid (l’associazione dei costruttori e operatori del settore oleoidraulico e pneumatico) e Assiot (l’associazione dei costruttori di organi di trasmissione e ingranaggi), che mette insieme circa 250 aziende, per un giro d’affari complessivo di oltre 30 miliardi di euro, e circa 50 mila addetti. Principali obiettivi dichiarati, creare sinergie di tipo tecnico e tecnologico, organizzativo, formativo, di rappresentanza verso l’esterno. Marciare uniti, a ranghi serrati e compatti, verso le sfide che attendono in futuro. “Competenze e strategie aziendali, di realtà diverse ma che operano negli stessi settori o complementari, non possono più essere inquadrate come compartimenti stagni, ma sono l’innovazione e il mercato stessi che spingono verso un’integrazione delle risorse, verso la creazione di sinergie tra gli operatori”, sottolinea Marco Bocciolone, recentemente eletto presidente di Federtec e responsabile del Dipartimento di

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Meccanica del Politecnico di Milano. L’associazione è stata presentata nel corso di un evento organizzato da Messe Frankfurt per presentare una ricerca intitolata “Nuove frontiere e sfide per la Trasmissione del Moto e la Potenza Fluida” condotta dal DEIB (il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Biotecnologie del Politecnico di Milano) sulle aziende associate.

I risultati dell’indagine

Dall’indagine del Deib si rileva che il 62% degli associati Federtec sta già lavorando nell’ambito della Digital transformation e dell’Industria 4.0, il 20% è in fase di pianificazione, mentre il 18% del totale non ha ancora fatto nulla in chiave di innovazione 4.0. Più nel dettaglio, emerge anche che il 59% ha all’interno dell’azienda un reparto di Ricerca e Sviluppo, ma per una fetta ancora molto consistente, il 41% del totale (rappresentata innanzitutto da piccole e micro


guida, valore aggiunto”, rimarca Marco Bertoldi, Country manager di Bonfiglioli mechatronic research. Le tecnologie “più promettenti” per il futuro, in ottica Industria 4.0, risultano invece: Additive manufacturing (nel 43% dei casi), Robotica (22%), Automazione (13%), Digital twins (9%), Wireless low power (7%), Smart sensor (6%).

Occorre innovare di più e progettare insieme

imprese), questo reparto non esiste. La spesa media in attività di Ricerca e Sviluppo ammonta a meno del 2% del fatturato nel 21% dei casi, e tra il 2 e il 5% del fatturato per il 37% degli associati.

Internet of Things, AI e Additive manufacturing

Secondo gli imprenditori e i manager interpellati dal Politecnico di Milano, le principali azioni da intraprendere sulla strada dell’Impresa 4.0 riguardano innanzitutto tecnologie e soluzioni per l’Internet of Things, e poi investimenti in nuovi strumenti e macchinari, e sistemi di Digital backbone. “Oltre all’IoT per la raccolta dei dati, anche l’Intelligenza Artificiale sta diventando un elemento sempre più rilevante, e necessario, per prendere decisioni dai dati raccolti. Servono quindi algoritmi che conoscano alla radice i prodotti sui quali vengono applicati, in modo che dai dati disponibili attraverso l’IoT l’Intelligenza artificiale possa individuare regole, linee

Guardando all’intera filiera del settore, che Federtec ora riunisce in maniera più organica e integrata, secondo gli addetti ai lavori le principali opportunità da valorizzare sono la competitività nel prezzo, la riqualificazione delle competenze, la co-progettazione con gli Oem (Original equipment manufacturer), lo sviluppo di logiche di filiera. I limiti da affrontare sono invece principalmente costituiti da una filiera di fornitori e clienti non ancora 4.0, competenze 4.0 non adeguate, dimensioni di impresa che frenano la collaborazione e l’innovazione, scarse sinergie con gli Oem che realizzano i prodotti finali. E su questi punti Gruosso fa notare: “tecnologie innovative e competenze adeguate sono i presupposti necessari e fondamentali che portano ai prodotti da offrire sul mercato”. Le sfide per un futuro incerto e imprevedibile “Una delle principali sfide che ogni azienda del settore deve affrontare consiste nel saper intercettare, in tempo e in maniera adeguata, quelle che saranno le tecnologie del futuro”, spiega Andrea Camisani, Project engineer di Camozzi Automation. Che osserva: “un’altra sfida rilevante consiste nel capire quelli che saranno i reali costi di esercizio e di servizio, in un settore manifatturiero sempre così attento ai costi di esercizio delle attività da svolgere”. E secondo Giovanni Notarnicola, Associate partner per la Digital transformation di Porsche Consulting, una delle priorità per cui attrezzarsi è quella di “prepararsi a un futuro difficile da prevedere”, e la prima risposta all’incertezza è “fare rete, fare Network e sinergia, proprio come nello spirito costitutivo di Federtec”. Un’azienda non deve, non può più muoversi nel mercato dell’Industria 4.0 come un’entità isolata da tutto il resto, le connessioni e le interconnessioni tra attività e specializzazioni diverse sono sempre più evidenti e necessarie, per cui la strategia vincente è quella di progettare, costruire, svilupparsi all’interno del proprio eco-sistema e insieme a esso: “dobbiamo creare aziende non più prodotto-centriche ma cliente-centriche”, rimarca l’esperto di Porsche Consulting, “all’interno di un eco-sistema produttivo e innovativo in grado di fornire al cliente finale servizi e valore aggiunto che nessuno può ormai offrire da solo”.  2/2019 | INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE

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Motion Control di redazione

B&R: PRESENTATE LE NOVITÀ TECNOLOGICHE PER LA FABBRICA DEL FUTURO Il mercato richiede prodotti sempre più personalizzati, che non costino troppo e che garantiscano il massimo della qualità. Per questo le macchine devono essere in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni della domanda e la fabbrica tutta deve diventare, in un certo senso, “adattiva”. Un obiettivo, questo, non semplice da raggiungere e che richiede l’impiego di tecnologie che siano contemporaneamente innovative, mature e accessibili. L’argomento sta particolarmente a cuore a B&R, uno dei principali player europei nel settore della machine automation, che ha organizzato a Parma la settima edizione dell’Innovations Day, un evento dedicato a OEM ed End User per mostrare loro come le tecnologie della

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All’Innovatio Day presso la Fiera di Parma B&R ha presentato le novità tecnologiche che vanno dal cloud ai sistemi di visione integrati, per arrivare al trasporto modulare intelligente. Grande affluenza per assistere alle soluzioni dell’azienda che intendono guidare il processo verso la fabbrica “adattiva”, che sappia cambiare in base alle mutevoli condizioni di mercato.

Casa arancione possono metterli in condizione di raggiungere nuovi traguardi in termini di competitività. La risposta del pubblico è stata elevata: “Avevamo oltre 500 persone registrate e ne sono venute anche di più”, conferma Nicoletta Ghironi, Marketing & Communication Manager di B&R Automazione Industriale. “Vista l’affluenza registrata lo scorso anno, per questa edizione abbiamo dovuto trasferire la manifestazione alla Fiera di Parma, dove abbiamo occupato un intero padiglione”. Le tecnologie in evidenza A Parma B&R ha messo in campo tutte le ultime novità tecnologiche, dal nuovo sistema di visione che si integra con l’automazione, ai sistemi di trasporto modulare intelligente alle le soluzioni cloud per raccogliere le informazioni e portarle dove servono, fino alle interfacce operatore ergonomiche e intuitive. Negli oltre 700 mq dell’area demo della manifestazione, dove erano presenti anche i qualified partner, è stato possibile vedere e toccare con mano gli ultimi sviluppi dei prodotti B&R, a cominciare dall’Asset Performance Monitor, che rappresenta il primo frutto dell’unione di tecnologie B&R e ABB, la multinazionale elvetica che ha acquisito B&R per presidiare al meglio il settore dell’automazione di macchina. Presenti poi un innovativo sistema di visione progettato interamente “in casa” da B&R con particolare attenzione alle prestazioni e alla semplicità di programmazione, e tutti i cavalli di battaglia di B&R, dal sistema AcoposTrak all’ambiente software modulare di programmazione Mapp. Inoltre, è stata l’occasione per cominciare a parlare della tecnologia OPC UA su TSN, il cui prossimo arrivo, secondo B&R, porterà alla fine della guerra dei bus industriali (a breve pubblicheremo un approfondimento). L’azienda è stata fra i principali sostenitori del nuovo standard che garantirà una comunicazione aperta a livello di controllore e di campo, rendendo la comunicazione indipendente dal fornitore di automazione. 


La vera sfida per le aziende? I margini! Pianificazione del lavoro Monitoraggio in tempo reale Analisi dei dati Business Intelligence Individuazione delle inefficienze

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Motion Control di Nicoletta Pisanu

zioni di ogni tipo di trasporto e stoccaggio di pallet e di movimentazione in magazzino. Rispetto al sistema di stoccaggio dinamico, dove i bancali vengono bufferizzati in strutture di stoccaggio intermedie su binari inclinati mediante gravità, la MPP rappresenta un sistema per il trasporto motorizzato dei pallet. A seconda dello scenario applicativo, l’azionamento avviene tramite motoriduttori o mototamburi, per cui è possibile realizzare anche linee di trasporto prive di accumulo.

Progettazione semplice, struttura flessibile

Il sistema modulare può essere progettato e assemblato grazie all’apprezzato Layouter-Tool di Interroll. La MPP comprende trasportatori a catena o a rulli nonché moduli aggiuntivi come transfer e piatti girevoli. A richiesta sono disponibili anche moduli specifici per funzioni speciali. I moduli configurati in modo ottimale tra loro, vengono consegnati completamente pre-assemblati, per ridurre al minimo l’impegno dell’installazione. Inoltre, le re-installazioni o gli ampliamenti dell’impianto si possono realizzare in modo particolarmente semplice ed economico anche in un secondo momento. In base alla conformazione della Si chiama MPP ed è un linea di trasporto e alla scelta dei sistema motorizzato per moduli, si possono trasportare pallet il trasporto dei pallet, di peso fino a 1.200 chilogrammi a la cui movimentazione una velocità massima di 0,5 metri al diventa sempre più secondo. Il funzionamento inecceimportante nella gestione pibile degli elementi è garantito in di un’azienda. Capace di una forbice di temperatura tra i -28 e trasportare pallet fino +40 gradi Celsius, così da consentire ai 1200 kg di peso ad l’utilizzo dell’MPP anche in aree di una velocità massima surgelazione. A seconda del controller impiegato è possibile, ad esemdi 0,5 metri al secondo, pio, dimensionare l’impianto per pesi comprende trasportatori differenti, farlo funzionare a velocità a catena o a rulli nonché variabile o integrare funzioni di posimoduli aggiuntivi come zionamento. transfer e piatti girevoli. A richiesta, sulla linea di trasporto si possono installare anche stazioni di controllo pallet. Ciò consente di verificare dimensioni, peso e integrità o idoneità dei pallet alla linea di trasporto. Si possono eseguire anche ulteriori controlli opzionali, ad esempio per garantire che le linee di trasporto vengano attraversate solo da bancali con merci intatte. La MPP soddisfa norme di sicurezza e il livello di rumorosità di funzionamento è di 68 dB. 

MPP: IL SISTEMA MODULARE PER IL TRASPORTO DEI PALLET DI INTERROLL Interroll ha lanciato una piattaforma modulare per il trasporto motorizzato di pallet: è il sistema modulare MPP (Modular Pallet Conveyor Platform). La nuova piattaforma di trasporto rappresenta un completamento ideale del sistema di stoccaggio dinamico Pallet & Carton Flow. La movimentazione affidabile ed efficiente dei pallet riveste un ruolo sempre più importante nel moderno flusso di materiali. Oltre a ciò, in molti casi si tratta di mantenere quanto più bassi i tempi di movimentazione tra ingresso e uscita merci o tra magazzino, produzione e aree di picking in azienda e ottenere la massima efficienza attraverso l’automazione, il tutto grazie a processi di pianificazione snelli, bassi costi di montaggio e flessibili opzioni di espansione

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Utile per un trasporto pallet automatizzato

La MPP (Modular Pallet Conveyor Platform) è un trasportatore di pallet versatile, che si contraddistingue per la struttura altamente flessibile e modulare. Insieme al collaudato sistema di stoccaggio dinamico Pallet & Carton Flow, la nuova piattaforma per il trasporto pallet di Interroll rappresenta la base ideale per realizzare solu30

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Eventi

Di Renzo Zonin

Il World Economic Forum lo scorso gennaio, per la prima volta, ha inserito nella sua lista delle “aziende faro” (Lighthouses Plant, parte del programma Manufacturing Lighthouses) una PMI italiana: la Rold di Cerro Maggiore, leader di mercato nella produzione di parti per elettrodomestici.

Rold una PMI fra le

Lighthouse

U

Una PMI italiana è stata inserita dal WEF lo scorso gennaio fra le “aziende faro” di Industry 4.0. Per capire la portata del riconoscimento del World Economic Forum, basti pensare che al momento le aziende faro sono 16 in tutto il mondo, delle quali solo due in Italia e una sola, Rold appunto, è una PMI, visto che conta circa 250 dipendenti (l’altra fabbrica italiana inserita nell’elenco è di proprietà della Bayer, multinazionale tedesca). Per intenderci, di questo ristretto club fanno parte produttori del calibro della tedesca BMW e della cinese FoxConn. Le 16 aziende faro sono state selezionate da una lista iniziale di circa 1.000 società, in base ai successi conseguiti nell’implementazione delle tecnologie proprie dell’Industry 4.0 al fine di ottenere un impatto significativo sia dal punto di vista finanziario, sia operativo. Abbiamo partecipato a un tour dello stabilimento Rold organizzato da Federmeccanica, Federmanager e Fondirigenti per cercare di capire meglio cosa c’è dietro questa storia di successo.

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Abbiamo trovato un’azienda decisamente atipica rispetto alle classiche PMI italiane a gestione familiare, che spesso vanno in difficoltà al momento del cambio generazionale, dai fondatori alla seconda generazione. Qui, il cambio è stato gestito nel migliore dei modi, e soprattutto sfuggendo a un problema che blocca lo sviluppo di migliaia di piccole aziende: la sindrome del “qui abbiamo sempre fatto così”. Questa sindrome tendenzialmente blocca l’evoluzione di moltissime PMI e le porta, inevitabilmente, fuori mercato.

La gestione del cambiamento

In Rold, è stato lo stesso fondatore, Onofrio Rocchitelli, a dare il via al processo di trasformazione dell’azienda nei primi anni 2000, prima con l’ingresso dei figli e poi con l’assunzione, nel 2009, di un manager con la qualifica di “Chief Innovation Officer”. Di lì è stato un susseguirsi di eventi: dalle collaborazioni con il Politecnico di Milano alla fondazione di Rold Research e dell’Rlab, laboratorio interno di ricerca. Ma quello era solo l’inizio. La vera svolta arriva con la decisione di implementare un sistema di digital manufacturing. “Le ragioni per cui abbiamo introdotto un sistema


Plant di produzione digitale sono molte – ha spiegato la presidente di Rold, Laura Rocchitelli – prima di tutto, volevamo diventare più efficienti nelle performance di produzione. La capacità di monitorare in tempo reale i processi di produzione si è rivelata fondamentale per ottenere risultati migliori sia in termini di utilizzo dei macchinari, sia di prestazioni da ogni macchina”. Prima della trasformazione digitale, la Rold era sotto pressione a causa dell’aumento della domanda da parte di clienti internazionali, che stava superando la capacità di produzione del sito. Altri problemi erano una scarsa visibilità delle effettive prestazioni dello stabilimento e l’utilizzo di dati non centralizzati e memorizzati su carta. In pratica, gli operatori impiegavano parecchio tempo a compilare manualmente i report, e l’efficienza complessiva dell’impianto era compromessa dalla necessità di prendere decisioni sulla base di dati ipotetici invece che su dati oggettivi. È stato proprio per risolvere questi problemi che in Rold si è deciso di implementare un sistema di smart factory. Ma si è anche deciso di non ricorrere a una soluzione preconfezionata, e quindi il sistema “smart” è stato pensato e portato avanti internamente all’azienda, anche se con il supporto di un partner di peso: il colosso coreano Samsung, che l’a-

Roberto Colombo, responsabile di produzione di Rold, illustra le caratteristiche del sistema SmartFab sviluppato internamente e implementato negli impianti produttivi dell’azienda

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Eventi INTERVISTA

In occasione della visita alla fabbrica Rold di Cerro Maggiore abbiamo incontrato Roberto Colombo, responsabile di produzione Rold, e abbiamo approfittato per fargli qualche domanda. I4.0D: Come nasce il progetto di fare all’interno questo la gestione del software 4.0? Rold: Il progetto di realizzare internamente il software di industry 4.0 è nato dall’esigenza – in particolare dei manager, ma poi si è riflessa anche sullo shopfloor - di essere più vicini ai nostri processi

produttivi ovunque noi ci troviamo, in modo da essere direttamente interconnessi con i processi per conoscerli e interpretarli nel miglior modo possibile. I4.0D: Quali sono stati gli ingredienti principali che avete messo alla base della trasformazione verso 4.0? Rold: Sono tre gli ingredienti fondamentali su cui abbiamo poggiato tutto il nostro progetto. Prima di tutto le persone, quindi formazione, crescita delle competenze e dei soft skill, e coinvolgimento delle persone a tutti i livelli, dal manager alle persone

zienda aveva contattato insieme al Politecnico di Milano.

Parola d’ordine, inclusione

Un fattore che ha contribuito in modo significativo al successo del progetto è stato il coinvolgimento, avvenuto fin dalle prime fasi, dei dipendenti di Rold, che sono stati chiamati in causa a vari livelli nella rivoluzione che si stava preparando in azienda. “La prima cosa che abbiamo voluto fare è stato di creare fra i lavoratori la consapevolezza di quanto fosse opportuno usare tecnologie digitali in fabbrica con un approccio inclusivo e non escludente” ha spiegato Rocchitelli. Sarà che la presidente di Rold è la maggiore sostenitrice dell’importanza della formazione interna, sarà che il progetto è stato pensato fin dall’inizio in forma inclusiva per far capire che l’automazione non avrebbe tolto posti di lavoro, ma anzi li avrebbe riqualificati, sta di fatto che i dipendenti hanno risposto bene al piano di cambiamento. Un piano che nel giro di pochi anni ha portato prima all’introduzione di procedure di lean manufacturing, poi all’implementazione del sistema di gestione 34

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dello shopfloor. Il secondo ingrediente sono gli impianti. Abbiamo ripensato gli asset vedendoli non solo come macchine di produzione, ma soprattutto come strumenti capaci di creare un grande bacino di informazioni necessarie alla gestione. Il terzo ingrediente fondamentale sono i processi. La conoscenza approfondita dei processi produttivi che è derivata dalla digitalizzazione ci permette di conoscerli, di migliorarli e di poterli ottimizzare, per essere più competitivi sul mercato I4.0D: Quali sono i vantaggi

che avete ricavato e quali ancora pensate di ricavare in futuro? Rold: I vantaggi che ci siamo prefissati di raccogliere col cambio di mentalità interna sono prima di tutto sicuramente di rinnovarci, essere più attrattivi e avere una reputation anche verso i nostri clienti finale maggiore, innovare anche dei prodotti che siano smart quindi più vicini alle nuove tecnologie abilitanti, e inoltre accrescere quella che è la cultura interna aziendale. La competitività è sicuramente la cosa su cui noi puntiamo, grazie al miglioramento dell’efficienza.

della qualità Sei Sigma, per arrivare alla fine alla realizzazione con Samsung del sistema SmartFab, la vera e propria “fabbrica 4.0”. “SmartFab è un sistema di monitoraggio, raccolta informazioni e analisi in tempo reale” conferma la presidente. Visitando la fabbrica, SmartFab si manifesta come una estesa sensorizzazione sui vari macchinari (il sistema è fondamentalmente agnostico e in grado di monitorare macchine di qualsiasi produttore), e nella presenza un po’ dappertutto di schermi LED di grandi dimensioni che, semplicemente toccandoli, mostrano a richiesta degli operatori svariate informazioni in tempo reale: dall’andamento dei consumi al dettaglio dei pezzi prodotti, dalle anomalie di funzionamento alle statistiche sui pezzi difettosi. Questo flusso di dati in real time permette non solo di avere un controllo istantaneo della produzione e degli eventuali problemi, ma anche di gestire informazioni sull’efficienza delle macchine in ottica di manutenzione preventiva. L’output dati, oltre che ai display per il monitoraggio di produzione, va poi ai sistemi gestionali permettendo di gestire interazioni sofisticate, per esempio con le aziende clienti. Inoltre, ora non sono più gli operatori a dover andare a recuperare i dati, ma sono le informazioni stesse prodotte dal sistema che raggiungono gli operatori e i manager, arrivando non solo sui loro computer, ma anche sui cellulari o addirittura sugli smartwatch che indossano al polso. La piattaforma SmartFab è flessibile e viene continuamente migliorata, con l’introduzione di nuove


funzioni basate sulle richieste e sui suggerimenti degli utenti. Ulteriore conferma che l’approccio seguito, il quale mette al centro dell’azienda le esigenze delle persone e non quelle delle macchine, è stato vincente.

Cinque cose fatte

Il World Economic Forum cita cinque esempi di usecase realizzati da Rold con il progetto di digital manufacturing e SmartFab: l’Aggregazione degli allarmi dei macchinari, la prioritizzazione e il problem-solving basato sugli analytics, che hanno portato a miglioramenti dell’efficienza globale delle macchine (Overall Equipment Effectiveness, OEE) portando avvisi e notifiche agli operatori interessati tramite smartwatch; i Cruscotti Digitali per monitorare l’OEE, che hanno semplificato la gestione di risorse di produzione dislocate in vari impianti, e consentito di inserire a sistema i motivi di blocchi o guasti; il report dei KPI della produzione basato sui sensori ha permesso di digitalizzare ogni tipo di macchinario, registrandone i dati in tempo reale per poi inviarli ai cruscotti in real time; la modellazione dei costi, in fase di sviluppo, i dati raccolti in fabbrica combinati con strumenti di business intelligence per assistere il management nelle analisi di costi e nelle decisioni make-versus-buy; infine, l’impiego di tecniche di prototipazione rapida tramite stampa 3D ha ridotto il time-to-market dei nuovi prodotti, e anche contribuito a una migliore collaborazione con le università e con progetti di ricerca, tanto da ricevere per quest’area il premio 2018 Electrolux Innovation Factory.

Obiettivo raggiunto

Già solo il primo dei cinque esempi ha avuto un impatto sostanziale per Rold, sia a livello finanziario che operativo. Fra il 2016 e il 2017, Rold ha infatti registrato un aumento del fatturato del 7/8%, generato da un miglioramento dell’11% dell’OEE dei mac-

Gli allarmi raggiungono gli operatori e i manager non solo al Pc, su tablet o su smartphone, ma anche sugli smartwatch che indossano. Qui in particolare vedete gli allarmi segnalati su smartwatch

chinari. Ma il miglioramento dei conti non è l’unico obiettivo dell’azienda. Rold pensa a una fabbrica dove le soluzioni digitali e di automazione forniscano il massimo supporto agli operatori per massimizzare la produzione migliorando la soddisfazione dei lavoratori. “L’adozione di tecnologie digitali a livello dello stabilimento ci permetterà di progettare una piattaforma che metta le persone al centro” conclude Laura Rocchitelli. 

Rold crede molto nell’innovazione e ha in corso varie iniziative di ricerca, come gli R-Labs e Rold Research, anche in collaborazione con università e aziende partner.

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Eventi

Di Renzo Zonin

Seconda generazione Eventi

Hololens di Microsoft

R

L’azienda di Redmond ha presentato durante il Mobile World Congress la seconda versione del suo sistema di mixed reality per le aziende. Ecco le principali novità.

Realtà virtuale, realtà aumentata, realtà mista: sembra che gli informatici non vogliano proprio saperne di accontentarsi della realtà così com’è. Ma se i primi esperimenti e le prime applicazioni di realtà virtuale sono stati diretti soprattutto all’ambito consumer (e segnatamente ai giochi e al settore dello spettacolo), e lì rimangono per il momento confinati, i sistemi di mixed reality e augmented reality sono decisamente interessanti per i loro possibili utilizzi in ambito industriale. Infatti, dopo i tentativi pionieristici e forse affrettati di portare la mixed reality in ambito consumer (forse qualcuno ricorda ancora il flop dei Google Glasses, per esempio), le aziende produttrici hanno spostato decisamente il loro interesse verso le applicazioni collegate al mondo dell’industria, e i risultati cominciano a vedersi. Il sistema probabilmente più maturo e noto è l’Hololens di Microsoft, che pure ha preso le mosse da studi e tecnologie di base nate per il gaming (vedi Project Nadal) e poi trasferite al mondo business. Qualche mese fa, Microsoft ha sfruttato il Mobile World Congress di Barcellona per presentare la nuova versione del suo prodotto per la realtà mista, Hololens 2. Rispetto alla prima release di qualche anno fa, il prodotto appare decisamente migliorato in hardware (sia per prestazioni che

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L’hardware

per ergonomia) ma soprattutto è stato ampliato il corredo di software e servizi collegati, che rendono possibile anche un utilizzo “plug&play” del prodotto.

Il componente fondamentale di Hololens 2 è quello che, a prima vista, potrebbe sembrare un visore 3D per realtà virtuale, simile a quelli impiegati per i videogiochi, con la differenza che lo schermo anteriore è trasparente, quindi non isola l’utente dall’esterno. Chi indossa questa sorta di caschetto, in pratica, continua a vedere quello che c’è intorno a lui, ma in più vedrà materializzarsi a mezz’aria immagini, scritte, animazioni prodotte dal sistema grafico dell’apparecchio e “disegnate” da un sistema laser che utilizza dei DLP (sorta di microspecchi vibranti ad alta velocità) per “dipingere” sullo schermo gli elementi di realtà aumentata. Il fatto è che il dispositivo di Microsoft non è una periferica: è un completo computer olografico, ovvero un calcolatore ottimizzato per la generazione di immagini tridimensionali e per la gestione dell’interfaccia uomo/macchina. L’apparecchio è basato su Windows 10 ma, e questa è la prima grossa differenza rispetto al modello precedente, si è passati dall’architettura Intel 8086 a un più moderno processore ARM, uno SnapDragon 850 dotato di 4 Gbyte di Ram e 64 Gbyte di storage locale, che gli consentono di memorizzare applicazioni anche per l’utilizzo in modalità stand-alone, quindi senza connessione a server esterni. Il passaggio ad ARM


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Eventi

Hololens di Microsoft

ha comportato una serie di benefici riguardanti l’autonomia e la potenza di calcolo. Grazie alla maggiore potenza, è stato possibile praticamente raddoppiare il campo visivo dello schermo trasparente frontale, in pratica l’area sulla quale vediamo comparire gli ologrammi, mantenendo allo stesso tempo la risoluzione apparente di circa 47 pixel per ogni grado di visione. Dal punto di vista costruttivo, il dispositivo adesso è più leggero, grazie alla realizzazione in fibra di carbonio e al migliore bilanciamento fra masse anteriori e posteriori; inoltre, il meccanismo che permette di indossare il dispositivo è stato sostituito con uno di nuovo tipo, che non richiede regolazione. Infine, una novità poco appariscente ma importantissima è il nuovo sensore di tipo “Time of flight”, una tecnologia che permette di determinare con grande precisione la distanza di oggetti e superfici. Fra le altre cose, esso viene impiegato su Hololens 2 per monitorare il movimento delle mani dell’utente. Grazie alla precisione del nuovo sensore, con Hololens 2 l’utente può interagire con gli ologrammi come fossero oggetti fisici: può afferrarli, trascinarli, ruotarli e via discorrendo, senza dover imparare gesture convenzionali o segnalazioni. Se avete visto “Minority Report”, con Tom Cruise che “maneggiava” le schermate che comparivano a mezz’aria, spostandole e “zoomando” sulle varie immagini, avete già un’idea di come funzioni il sistema. Inoltre, le informazioni in arrivo dal sensore vengono combinate con quelle degli altri sensori presenti sul casco (per esempio, quelli per il tracciamento del movimento degli occhi dell’utente) e questo permette di rendere ancora più immediata l’interazione: per esempio, se l’utente guarda un oggetto, il sistema può auto-

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maticamente far comparire nel campo visuale informazioni relative a esso. Dal punto di vista delle connessioni, il computer olografico di Hololens 2 è un apparecchio indossabile, e questo lo rende candidato ideale per la comunicazione wireless. E infatti Wi-fi è il suo canale preferenziale. Al momento, il computer olografico Hololens 2 è l’unico dispositivo di questo tipo prodotto da Microsoft, ma l’azienda ha anche varato un programma di partnership che consentirà ad altri produttori interessati a produrre apparecchi compatibili di essere assistiti dalla casa madre. Il primo prodotto di questo tipo è stato mostrato a Barcellona contestualmente al lancio di Hololens 2, ed è l’elmetto Trimble X10: un computer Hololens 2 montato su un elmetto da cantiere, che consente quindi l’utilizzo della tecnologia in un ambiente particolarmente critico.

Il software

Ma le novità più interessanti del sistema Hololens 2 riguardano la dotazione software. Hololens 2 è in effetti il risultato di uno sforzo congiunto di varie divisioni Microsoft: Microsoft Device, Azure, Dynamics 365 oltre ovviamente al team di Hololens stesso. Azure e Dynamics 365, in particolare, sono state chiamate a rivestire il sistema di software e servizi. Il corredo di applicazioni “first party”, con cui Hololens 2 viene fornito, arriva per l’appunto in gran parte da Dynamics 365. Si tratta di cinque applicazioni immediatamente utilizzabili dalle aziende, che possono eseguire in proprio personalizzazioni e adattamenti. La prima è Remote Assist, dedicata agli scenari di assistenza remota. La seconda è Guides, che


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Eventi

Hololens di Microsoft

permette di costruire guide interattive olografiche per esempio per insegnare agli operatori come usare un macchinario, come svolgere un particolare task, eccetera, il tutto installabile anche in cloud. L’applicazione è in preview sullo Store di Windows ed è liberamente scaricabile. È divisa in due parti: un’applicazione su PC Windows permette di costruire le guide, mentre la app da installare su Hololens permette la fruizione delle guide composte al PC. La terza applicazione è Layout, che consente di disegnare ambienti posizionando oggetti tipo mobili o macchinari all’interno di una stanza, per poi spostarli, ruotarli, misurarli eccetera. Viene fornita con una libreria di oggetti ma è possibile anche inserirne di propri, quindi un’azienda può per esempio progettare ambienti dove inserire i propri macchinari, semplicemente fornendo al programma i file CAD degli oggetti da mappare – file che verranno ottimizzati automaticamente dal software. La quarta applicazione, anche questa in preview, si chiama Digital Twins e consente per esempio di visualizzare dati provenienti da dispositivi IoT in maniera contestualizzata all’ambiente fisico. Di fatto è possibile realizzare un gemello digitale di un impianto mappandolo visivamente sopra all’impianto reale. Un operatore che usa questa applicazione potrà vedere, per esempio, l’indicazione del numero di giri sovrapposta ai vari motori del macchinario, o le temperature nei vari punti magari visualizzate tramite colori, eccetera. Infine, la quinta applicazione è Product Visualizer, un catalogo in realtà aumentata, destinato principalmente alla forza vendita. Essa permette di mostrare gli articoli, sia su Hololens, sia su tablet o smartphone, inseriti nell’ambiente reale, in scala 1 a 1. Ma cosa succede se si hanno esigenze particolari, che non possono essere coperte dalle applicazioni “standard”? Ebbene, sviluppare per Hololens non solo è possibile, ma non è nemmeno particolarmente complicato, ovviamente disponendo degli strumenti e delle skill necessarie. Il tool di sviluppo principalmente utilizzato è Unity, un sofistico engine grafico utilizzato principalmente nell’industria dei videogiochi (a ribadire la stretta connessione fra queste tecnologie e il mondo videoludico). Unity è disponibile in una “Personal Edition” che è gratuita, ovviamente con alcune limitazioni – per esempio non può essere utilizzata per creare applicazioni che generino oltre 100.000 dollari di guadagni, e le applicazioni sviluppate con questo tool, quando partono, 40

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mostrano il logo di Unity. Questa Personal Edition comunque è stata usata per sviluppare il 90% delle applicazioni Hololens che si trovano sullo Store di Microsoft. Oltre a Unity, esiste un toolkit messo a disposizione da Microsoft che contiene tutte le routine necessarie per gestire l’interazione con lo spazio, le gesture, i comandi vocali, evitando quindi allo sviluppatore di dover reinventare l’acqua calda. Il software si chiama Mixed Reality Toolkit, è gratuito e open source, si trova su GitHub (un noto repository per la gestione di progetti software open source, recentemente acquisito da Microsoft) ed è manutenuto e aggiornato da Microsoft insieme alla community degli sviluppatori Hololens. È appena uscita la versione 2, completamente ridisegnata in ottica modulare e ovviamente pensando al nuovo Hololens 2, nel quale l’interazione con gli elementi virtuali è molto diversa da quella di Hololens 1 (che usava la testa come puntatore e gesture convenzionali per far partire azioni). Il toolkit comprende anche vari elementi di User Interface (bottoni, slider, box di testo…), e cose sofisticate come la gestione della procedura di special mapping (quella che permette a Hololens di “conoscere” l’ambiente dove opera), il tracking delle mani, il tracking della retina e via discorrendo. Ovviamente, anche se la maggior parte dei “mattoni” software sono già pronti, una parte di codice sarà comunque da scrivere. L’engine Unity è scriptabile principalmente in Javascript (consigliato per compiti non impegnativi) e soprattutto in C#, linguaggio da preferire nel caso di progetti complessi. In alternativa a Unity, è stato annunciato nel corso del MWC di Barcellona che anche il motore Unreal di Epic Games (il maggiore concorrente di Unity nel settore degli strumenti per lo sviluppo 3D) supporterà Hololens 2 a partire da maggio – e quindi dovremmo ormai essere in vista del rilascio ufficiale. E naturalmente, per chi volesse c’è sempre una terza possibilità: quella di sviluppare nativamente, quindi partendo da codice C++ e librerie DirectX. È una soluzione ovviamente adatta principalmente a software house specializzate o ad aziende che dispongano di importanti risorse interne dedicate all’IT e alla programmazione, in quanto richiede skill non banali. Se comunque si vuole sviluppare in casa, Microsoft offre anche un altro supporto: i “Mixed Reality Studios”, ovvero dei veri e propri “centri di competenza” specializzati su Hololens 2 alle quali le aziende possono rivolgersi per avere assistenza a vari livelli: da una consulenza progettuale allo sviluppo di blocchi di software,


fino all’aiuto nella realizzazione di un’intera applicazione custom. Esistono vari Mixed Reality Studios sparsi in varie sedi Microsoft nel mondo. Al momento, il più “comodo” per gli utilizzatori italiani dovrebbe essere quello di Londra. A completare il discorso, lo scorso mese è stato reso disponibile anche l’emulatore di Hololens 2, che consente di sviluppare il software per il visore senza avere a disposizione l’hardware fisico. Perfetto per chi vuole portarsi avanti con lo sviluppo, in attesa dell’arrivo del caschetto nel nostro Paese.

I partner

Le aziende che vogliono utilizzare Hololens con applicazioni proprietarie e che non sono in grado di sviluppare autonomamente il software necessario potranno ovviamente rivolgersi a software house terze parti. Microsoft ha varato da tempo un programma di certificazione di partner sul programma Hololens 2, e in Italia abbiamo già software house che hanno avviato lo sviluppo di progetti in mixed reality, anche se al momento non tutte hanno già aderito al programma di partnership. Alcune di esse hanno già portato a termine lo sviluppo di applicazioni dedicate per marchi anche importanti. Un esempio è Hevolus che ha realizzato applicazioni olografiche per aziende come Natuzzi, Veneta Cucine o Wurth.

Azure Kinect Developer Kit

Durante il keynote al Mobile World Congress di Barcellona è stato annunciato anche l’Azure Kinect Developer Kit, un kit di sviluppo che comprende oltre al software una componente hardware. La parte hardware combina i vari sensori del sistema in un unico dispositivo. Esso contiene il sensore di distanza e profondità “time-of-flight” con tecnologia a variazione di fase, sviluppato per Hololens 2, una telecamera RGB ad alta definizione e un blocco circolare di 7 microfoni. Telecamera e microfoni permetteranno lo sviluppo di soluzioni avanzate di visione artificiale e di speech solution, sfruttando le librerie di intelligenza artificiale di Azure. Secondo Microsoft, la combinazione dei sensori e dell’intelligenza artificiale consente di sviluppare con Kinect soluzioni che non solo percepiscono, ma “comprendono” l’ambiente nel quale il dispositivo sta operando.

Ma quanto costa?

Premesso che al momento in cui scriviamo non è ancora iniziata la distribuzione ufficiale del prodotto in Italia, ci saranno due diverse modalità di commercializzazione. La prima prevede l’acquisto del dispositivo al costo di 3.500 dollari; la seconda è una sorta di “noleggio” che, a fronte di un esborso di 125 dollari al mese per tre anni, mette a disposizione un bundle del dispositivo più la licenza di Dynamic 365 Remote Assist. 

Kinects whats inside

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Eventi

Di Silvano Corridolo

Forum Software Industriale, Eventi

scommessa vinta

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La prima edizione del Forum del Software Industriale, organizzato da Messe Frankfurt e promosso da ANIE Automazione, si è tenuta lo scorso 6 febbraio presso le strutture del Museo della Scienza e della Tecnica di Milano, e ha visto un grande successo di pubblico con oltre 800 partecipanti, un risultato estremamente lusinghiero per una “prima volta”, che fa ben sperare per una prossima ediindustrial cyber security: le tematizione. Rispetto alla maggior parte delle manifeche fondamentali sviluppate in prostazioni del settore, il Forum si è caratterizzato Oltre 800 persone hanno fondità nel corso delle tre sessioni per avere messo il software al centro dell’atten- partecipato alla prima edizione del Forum, tecnologiche. zione: software visto come motore dell’innova- organizzato da Messe zione nel settore manifatturiero, con un ruolo Frankfurt presso il Museo strategico nella fabbrica intelligente e digitaliz- della Scienza e dellaTecnica I contenuti di Milano e promosso da La sessione plenaria si è aperta con zata. il saluto di Fabrizio Scovenna, PreIl Forum era organizzato su una sessione plena- ANIE Automazione. ria, una serie di sessioni tecnologiche parallele e sidente di ANIE Automazione e un’area espositiva con 23 aziende. Hanno partecon l’intervento di Fabio Marchetti, cipato al Forum: ABB, Altair, Beckhoff Automation, Brick Presidente del Gruppo Software di Anie. Da segnalare l’inReply, Dassault Systèmes, Efa Automazione, Eplan Sof- tervento dell’Università di Pisa, dell’Università degli Studi di tware & Service, Esa Automation, Forge Reply, Fortinet, Firenze e della Scuola Superiore Universitaria Sant’Anna di Hewlett Packard Enterprise, Lenze, MindSphere, Oracle, Pisa che hanno presentato, a beneficio delle piccole e medie imprese, un concreto modello di stima del ROI per un invePcVue Solutions, PTC - Rockwell Automation, Schneider Electric, SDProget stimento in software industriale. Industrial Software, Servitecno GE Digital Alliance Part- Sono poi iniziate le sessioni tecnologiche parallele, che sintetizziamo dando la parola ai chainer, Siemens PLM Software, Software rman che le hanno condotte. Le due AG – GN Techonomy, Techsol, Var sessioni sullo Smart Manufacturing Group. L’area espositiva è servita a fare erano coordinate da Claudio Locail punto sullo stato dell’arte del comtelli di Brembo (mattina) e da Paolo parto, proponendo le soluzioni più Frassine di GMP (pomeriggio). La innovative per smart manufacturing, sessione mattutina ha visto la partevirtual manufacturing e smart product,

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Industrial Software Award

L’Industrial Software Award, riconoscimento per la miglior presentazione, è stato assegnato a Schneider Electric. Il contributo dal titolo “Cybersecurity e Safety Systems: un approccio olistico per la protezione di impianti e infrastrutture critiche” è stato selezionato dal comitato scientifico del forum composto da rappresentanti del mondo accademico, delle associazioni ed esponenti del mondo industriale, e presieduto dal Direttore Tecnico di Industry 4.0 Design Franco Canna. Menzioni speciali sono state inoltre conferite ai contributi di EFA Automazione per lo smart manufacturing, ServiTecno-GE Digital per l’Industrial Cyber Security, Beckhoff Automation per la tematica Virtual Manufacturing e smart product.

Il momento della consegna del premio per la miglior presentazione, conferito a Schneider Electric nella persona di Umberto Cattaneo.

cipazione di ABB, Oracle, Rockwell Automation, SDProget Industrial Software, VAR Group. “La prima sessione dedicata allo smart manufacturing ha dato l’opportunità agli esperti presenti di affrontare da diversi punti di vista l’argomento – ha detto Locatelli - Nell’evoluzione dei software industriali si è intravisto il cambiamento di paradigma della nuova fabbrica intelligente: al centro la volontà di affrontare il cambiamento dei modelli di consumo, della “customizzazione” e della flessibilità, con un occhio sempre attento al riutilizzo e alla salvaguardia dell’HW e SW installati. La formazione, l’evoluzione della forza lavoro e la cultura digitale sono cruciali per il raggiungimento di una nuova filosofia che deve passare, in primis, da una trasformazione delle persone e quindi dei processi, dei metodi e infine degli strumenti e delle nuove tecnologie di cui il software industriale gioca un ruolo cardine”. Nella sessione pomeridiana, la prima relazione ha brillantemente focalizzato l’attenzione sull’importanza della consulenza per l’ottimizzazione del processo – spiega Frassine - Gli interventi successivi hanno dato risalto al ruolo che i dispositivi hardware hanno nel raccogliere, condizionare e memorizzare i dati generati dalla sensoristica a bordo macchina. Una presentazione ha richiamato l’atten-

zione sull’intelligenza artificiale come strumento per estrarre valore dalla mole di dati che cresce in maniera esponenziale. Infine, meritano una menzione speciale i contribuiti che hanno trattato il tema delle tecnologie software a supporto della digitalizzazione”. La seconda sessione vedeva la partecipazione di Brick Reply, EFA Automazione, Hewlett Packard Enterprise, Siemens PLM Software insieme a Dab Pumps, Software AG - GN Techonomy, Techsol. La sessione dedicata alla cybersecurity, argomento sempre più critico, era affidata ad Antonio Giustino di Solvay Business Services e vedeva come partecipanti Clusit, Fortinet, Schneider Electric, ServiTecno – GE Digital Alliance Partner. “Abbiamo affrontato la delicata tematica dell’Industrial Cyber Security ,con interventi di esperti che hanno presentato con concretezza e professionalità le possibili attuali vulnerabilità agli attacchi cyber, ma anche e soprattutto la modalità con cui proteggere gli impianti produttivi con i loro componenti attraverso accorgimenti tecnologici rivolti alle architetture IT ed OT e con una appropriata organizzazione – racconta Giustino - Abbiamo preso spunto dall’allarme per il cyberspionaggio lanciato dall’Osservatorio “Information Security” del Politecnico di Milano alla vigilia del Forum, in quanto è crescente il rischio che cyber criminali possano sequestrare impianti, linee produttive e quant’altro rientra nell’Internet delle cose oltre che minacciare le grandi infrastrutture critiche di luce, acqua, gas, telecomu2/2019 | INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE

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Eventi

Forum Software Industriale

vation P4I. Obiettivo della tavola rotonda era di fornire un quadro concreto delle prospettive legate agli sviluppi di macchine e prodotti intelligenti applicati al mondo manifatturiero con particolare attenzione al ruolo delle soluzioni software.

Il parere degli organizzatori

nicazioni, veicoli connessi e molto altro. È risultato evidente che l’attuale scarsa consapevolezza dei rischi cyber da parte di una PMI ogni due, non possa più essere ritenuta accettabile per continuare a sviluppare il business in modo responsabile”. Per la sessione su virtual manufacturing e smart product erano due i chairman, Riccardo Necchi di Zoppas Industries e Giovanni Virgili di Carpigiani Group, che hanno coordinato interventi di Altair, Dassault Systèmes, Eplan Software & Service, Lenze Italia, Beckhoff Automation, ESA Automation, PcVue. “La sessione ha affrontato il tema in modo ampio grazie alla qualità dei relatori che hanno spaziato tra i diversi argomenti in agenda. Sistemi e piattaforme tecnologiche complete per la simulazione, la prototipazione, lo sviluppo prodotto, la gestione della produzione e l’applicazione del Digital Twin nell’intero Lifecycle. Soluzioni complete per la raccolta, gestione e valorizzazione del dato sia per end-user che per gli OEM. Sono stati presentati diversi use case, soluzioni per l’ammodernamento degli impianti esistenti e indicazioni di come nella gestione di impianti occorra introdurre modelli di interazione B2C (chatbot, social, etc) per migliorare l’interazione uomo-macchina e rendere fruibili semplicemente dati e informazioni. Si è affrontato il problema della rapida obsolescenza delle tecnologie e la conseguente necessità di porre l’attenzione al processo di scelta. Sono stati infine oggetto di dibattito l’approccio alla introduzione delle piattaforme tecnologiche nelle PMI e l’importanza di avere una vision aziendale di medio-lungo termine come motore trainante delle “digital technology iniziative”. A chiudere il Forum si è tenuta una tavola rotonda intitolata “Dalle smart machine agli smart product: quali scenari per infrastrutture e soluzioni” alla quale hanno partecipato Industry4business, Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, Università di Firenze, WG Software Industriale di ANIE Automazione, Data Driven Inno44

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“Il riscontro positivo di Forum Software Industriale dimostra nelle aziende una crescente consapevolezza verso gli investimenti in tecnologia 4.0 considerati una necessità, non più una scelta. Siamo soddisfatti per questo evento che ha saputo offrire spunti fondamentali per consolidare la competitività del manifatturiero italiano” ha dichiarato Donald Wich, amministratore delegato Frankfurt Messe Italia. “Siamo molto soddisfatti di aver riunito in un luogo così prestigioso tante persone desiderose di ampliare le loro conoscenze sul software industriale, layer abilitante per l’implementazione della trasformazione digitale delle imprese – dice Fabrizio Scovenna, Presidente di ANIE - La speranza è di aver raggiunto l’obiettivo di contribuire ad ampliare la percezione del ruolo di abilitatore del software industriale, tecnologia complessa ed in rapida e continua evoluzione che si deve comprendere e utilizzare per affrontare la difficile sfida del contesto globale”. “La prima edizione del Forum è stata un effettivo successo grazie all’alto livello degli speaker e dei contenuti che sono stati espressi – ha dichiarato Fabio Massimo Marchetti, Presidente WG Software Industriale di ANIE - L’elevatissima affluenza ha testimoniato come i temi della Industrial Digital Transformation siano al centro dell’attenzione delle imprese. E’ nostro compito come Working Group di ANIE aiutare queste imprese, anche attraverso l’organizzazione di questi momenti di incontro, permettendo loro di capire come sfruttare al meglio le tecnologie per iniziare o proseguire il percorso di digitalizzazione che oggi è assolutamente necessario per poter mantenere e sviluppare la competitività”. 


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Motion Control di Franco Canna

Anche la Sanità 4.0 può usufruire dell’iperammortamento come chiarito da un recente circolare ministeriale. Si potrà usufruirne per le apparecchiature per la diagnostica per immagini, per quelle per la radioterapia e radiochirurgia, i robot, i sistemi automatizzati da laboratorio e i software.

IPERAMMORTAMENTO PER LA SANITÀ 4.0: ECCO TUTTE LE INFORMAZIONI UTILI È possibile portare in iperammortamento anche le apparecchiature e i software utilizzati nella cosiddetta Sanità 4.0. Lo chiarisce la circolare n. 48160 dell’1 marzo 2019 del Ministero dello Sviluppo Economico a firma Marco Calabrò e Stefano Firpo, che spiega che le apparecchiature per la diagnostica per immagini, le apparecchiature per la radioterapia e la radiochirurgia, i robot, i sistemi automatizzati da laboratorio e i software per la gestione della cosiddetta “cartella clinica elettronica” sono “astrattamente riconducibili al concetto di “sanità 4.0”” e pertanto agevolabili secondo le nuove regole dell’iperammortamento.

È

Di quali apparecchiature si tratta?

Nella categoria Apparecchiature per la diagnostica per immagini vanno inserite “tutte le apparecchiature per la cosiddetta medical imaging, vale a dire l’insieme delle tecniche e dei processi che concorrono alla creazione di immagini del corpo umano con finalità diagnostiche, e che si differenziano tra loro in ragione del tipo di sorgente di energia utilizzata per l’esecuzione del processo di indagine: radiazioni ionizzanti, campi magnetici, ultrasuoni, fenomeni ottici”. A titolo esemplificativo, la circolare cita il tomografo computerizzato (TC), il tomografo a risonanza magnetica (RMN), i sistemi radiografici ad arco utilizzati in ambito interventistico, le apparecchiature della medicina nucleare (gamma camera, PET, SPECT), le apparecchiature per la Mineralometria Ossea Computerizzata (MOC). Tra le Apparecchiature per la radioterapia e la radiochirur46

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gia rientrano le “apparecchiature sanitarie volte al trattamento delle cellule tumorali”. Si tratta di apparecchiature che, utilizzando un’elevata dose di radiazioni ionizzanti, grazie a software specializzati di localizzazione e focalizzazione dell’area bersaglio sono in grado di eseguire il trattamento terapeutico con la massima precisione. Vi rientrano, ad esempio, “i sistemi integrati per la radioterapia avanzata basati sull’utilizzo di acceleratori lineari e altri componenti indispensabili al trattamento, quali i sistemi dedicati al centraggio, al posizionamento automatico e all’immobilizzazione del paziente, come pure l’attrezzatura dosimetrica per la misurazione delle caratteristiche dell’acceleratore ai fini della ricalibrazione, nonché i sistemi robotizzati di radiochirurgia stereotassica che, grazie a sofisticati sistemi di calcolo per l’elaborazione delle traiettorie del braccio robotico, consentono di eseguire interventi chirurgici non invasivi”. Per quanto riguarda i robot, all’interno di questa voce sono ricomprese “le diverse tipologie di robot e sistemi robotizzati impiegati nel settore medicale per scopi interventistici, terapeutici e riabilitativi. A titolo di esempio, possono considerarsi i robot chirurgici utilizzati per eseguire interventi mini invasivi ad alta precisione che consentono al chirurgo di operare a distanza con maggiore efficacia grazie alla soppressione del tremore naturale delle mani e alla possibilità di scalare l’entità dei movimenti, nonché, grazie anche a sistemi di visione 3D, di distinguere le strutture anatomiche più piccole e difficilmente visibili a occhio nudo”. Infine i Sistemi automatizzati da laboratorio tra i quali rientrano i sistemi completi e automatizzati per il trattamento di campioni biologici per indagini microbiologiche. “Trattasi, in particolare, di sistemi complessi interfacciati con i sistemi


informatici di laboratorio (LIS) e in grado di automatizzare e digitalizzare l’intero processo di analisi microbiologica, dall’identificazione del campione da analizzare (attraverso lettori barcode), fino alla semina dello stesso nonché, nei modelli più avanzati, all’incubazione intelligente e alla lettura automatica delle piastre”.

Come portarli in iperammortamento?

La circolare spiega in che modo queste quattro tipologie di apparecchiature mediche possono essere ricomprese in una delle voci previste nell’allegato A. Sono infatti sistemi e dispositivi che possono “ricondursi al punto elenco 3 del primo gruppo di detto allegato, concernente macchine e impianti per la realizzazione di prodotti mediante la trasformazione dei materiali e delle materie prime. Nella generalità dei casi, infatti, si tratta di sistemi complessi costituiti da più elementi tra loro integrati ai fini dello svolgimento della specifica prestazione sanitaria cui, nelle diverse fattispecie, sono destinati”. Questa interpretazione ministeriale consente quindi di rispettare la corrispondenza a una delle merceologie previste dalla legge. Resta inteso che, trattandosi di beni materiali appartenenti al primo gruppo, occorrerà comunque dimostrare il rispetto dei seguenti 5 requisiti • controllo per mezzo di CNC (Computer Numerical Control) e/o PLC (Programmable Logic Controller) • interconnessione ai sistemi informatici di fabbrica con caricamento da remoto di istruzioni e/o part program • integrazione automatizzata con il sistema logistico della fabbrica o con la rete di fornitura e/o con altre macchine del ciclo produttivo

• interfaccia tra uomo e macchina semplici e intuitive • rispondenza ai più recenti standard in termini di sicurezza, salute e igiene del lavoro • e di almeno due tra le seguenti caratteristiche per renderle “assimilabili e/o integrabili a sistemi cyberfisici”: • sistemi di tele manutenzione e/o telediagnosi e/o controllo in remoto • monitoraggio in continuo delle condizioni di lavoro e dei parametri di processo mediante opportuni set di sensori e adattività alle derive di processo • caratteristiche di integrazione tra macchina fisica e/o impianto con la modellizzazione e/o la simulazione del proprio comportamento nello svolgimento del processo (sistema cyberfisico)

I software

Oltre ai beni materiali, ci sono poi i relativi software. La circolare ricorda che il software necessario al funzionamento delle macchine e fornito con le stesse (cosiddetto software embedded) va considerato parte integrante della macchina e quindi soggetto allo stesso trattamento dell’hardware. Discorso a parte invece per i software relativi alla gestione della cosiddetta cartella clinica elettronica. In questo caso la circolare spiega che questi software possono ritenersi assimilabili ai beni immateriali individuati al punto 1 dell’allegato B alla voce “Software, sistemi, piattaforme e applicazioni per […] l’archiviazione digitale e integrata nel sistema informativo aziendale delle informazioni relative al ciclo di vita del prodotto (sistemi EDM, PDM, PLM, Big Data Analytics)”. In questo caso quindi l’agevolazione è al 140% ed è soggetta comunque all’acquisizione anche di un bene materiale.  2/2019 | INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE

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I N D U S T RY 4.0 DESIGN M AG A Z I N E

R I C E R CA / D i S i lva n o C o r r i d o l o

PROSPETTIVE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN ITALIA Nel 2018 nel nostro Paese pochissimi usavano l’intelligenza artificiale. Eppure il mercato valeva già 60 milioni di euro. E presto potrebbe esplodere.

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Fra i molti e interessanti Osservatori della School of Management del Politecnico di Milano, ce n’è uno dedicato in modo specifico al mercato dell’intelligenza artificiale, organizzato insieme al DEIB (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico). La creazione di questo Osservatorio nel 2017 è stata, come minimo, lungimirante: basti pensare che ancora nel 2018, la spesa per lo sviluppo di progetti di intelligenza artificiale nel nostro Paese era di appena 85 milioni di euro. Ma pochi mesi dopo, dobbiamo già aggiungere per esempio oggetti come gli assistenti vocali intelligenti, che hanno generato nel 2018 un mercato da 60 milioni di euro, e anche i robot dotati di IA usati in ambito industriale, il cui mercato valeva già oltre 145 milioni di euro nel 2017 ed aumentano a doppia cifra. Non ci sono ancora dati relativi al 2019, ma se dovessimo giudicare solo dall’interesse dimostrato dal pubblico a ogni convegno centrato sull’intelligenza artificiale dovremmo ipotizzare una crescita esponenziale. Attualmente, solo il 12% delle imprese ha portato a regime almeno un progetto di intelligenza artificiale, mentre quasi una su due non si è ancora mossa ma sta per farlo (l’8% è

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in fase di implementazione, il 31% ha in atto dei progetti pilota, il 21% ha stanziato budget). Tra le aziende che già realizzato un progetto, due su tre sono soddisfatte dei risultati. A oggi, le applicazioni più diffuse sono quelle di Virtual Assistant/Chatbot. Le imprese italiane però hanno una visione ancora confusa delle opportunità dell’Artificial Intelligence: la maggior parte (58%) la associa una tecnologia capace di replicare completamente la mente umana, il 35% a tecniche come il Machine Learning, il 31% le collega ai soli assistenti virtuali, e solo il 14% ha compreso che l’AI mira a replicare specifiche capacità tipiche dell’essere umano – visione che, in effetti, è prevalente nella comunità scientifica.

La Ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence

L’Osservatorio produce annualmente una ricerca che può essere letta inte-


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I N D U S T RY 4.0 DESIGN M AG A Z I N E

R I CE R CA/

L’AI all’estero

Anche a livello internazionale, Intelligent Data Processing e Virtual Assistant/Chatbot sono le soluzioni più diffuse, mentre il settore più attivo è il Finance. Dalla rilevazione dell’Osservatorio a livello internazionale sono emersi 618 casi di applicazione dell’AI nel mondo, tra cui spiccano per diffusione progetti di Intelligent Data Processing (34%) e Virtual Assistant/Chatbot (22%). Le applicazioni meno diffuse sono Image Processing (11%), Recommendation (9%), Language Processing (8%), Autonomous Vehicle (7%), Autonomous Robot (6%) e Intelligent Object (3%). Rispetto allo scorso anno emerge un maggiore interesse verso le soluzioni di Language Processing

che beneficiano del miglioramento delle performance di interpretazione del linguaggio naturale. Per livello di maturità, gli ambiti più consolidati sono Intelligent Object (con il 47% di progetti a regime o in implementazione), Virtual Assistant/Chatbot (44%) e Intelligent Data Processing (41%). Quelli meno maturi Autonomous Vehicle e Autonomous Robot, rispettivamente con l’89% e l’88% delle iniziative in fase di idea progettuale o pilota. Il comparto più attivo è il Banking con il 24% di applicazioni, seguito da Energy, Resources & Utility (13%), Automotive (10%) e Retail (9%). “Con percentuali inferiori si trova un gran numero di altri

settori, a testimonianza dell’alta pervasività dell’innovazione portata dall’Artificial Intelligence, che ben si adatta a qualsiasi contesto – dice Nicola Gatti, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence -. Proprio perché l’AI si sta preparando a generare un grande impatto sulla società, sono molti i Paesi che hanno già sviluppato o stanno sviluppando dei programmi nazionali finalizzati a competere con successo in questo mercato, tra cui Francia e Germania. Anche nelle aree in cui la tecnologia sia matura, rimane però aperto il problema di coordinare e gestire lo sviluppo di un progetto di AI a causa della sua complessità”.

cui si comprendono già l’enorme portata e le implicazioni”. Vediamo in breve alcuni punti particolarmente interessanti della ricerca.

AI e lavoro

Giovanni Miragliotta, direttore dell’Osservatorio AI, con i responsabili scientifici Alessandro Perego e Stefano Tubaro all’apertura del convegno “Artificial Intelligence: on your marks”, durante il quale sono stati presentati i risultati della ricerca.

gralmente sul sito dell’organizzazione (www.osservatori.net), insieme con i materiali visti durante l’evento annuale di presentazione dei risultati – “Artificial Intelligence: on your marks”, tenutosi lo scorso 19 febbraio. “La ricerca evidenzia un mercato dinamico ma ancora agli albori, caratterizzato da una scarsa consapevolezza da parte delle imprese delle opportunità dell’Artificial Intelligence – affermano Nicola Gatti, Giovanni Miragliotta e Alessandro Piva, Direttori dell’Osservatorio Artificial Intelligence -. Tutti gli attori del mercato devono prendere posto ai blocchi di partenza per una trasformazione di cui non si conoscono ancora appieno le regole e la durata, ma di 50

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Una questione molto controversa è l’impatto dell’Artificial Intelligence sul lavoro: se infatti il 33% delle aziende intervistate dichiara di aver dovuto assumere nuove figure professionali qualificate per realizzare soluzioni di AI, il 27% ha dovuto ricollocare personale dopo l’introduzione di una soluzione di AI. L’indagine dettagliata sul bilancio occupazionale in Italia rivela come l’Artificial Intelligence sia da considerarsi più come un’opportunità che una minaccia: 3,6 milioni di posti di lavoro equivalenti potranno essere sostituiti nei prossimi 15 anni dalle macchine, ma nello stesso periodo, a causa della riduzione dell’offerta di lavoro (principalmente per questioni demografiche, ipotizzando continuità sui saldi migratori) e dell’incremento di domanda. Si stima quindi un deficit di circa 4,7 milioni di posti di lavoro nel Paese, da cui emerge un disavanzo positivo di circa 1,1 milioni di posti. In questo scenario (comune a molti altri Paesi) di progressiva riduzione della forza lavoro, l’AI appare non solo come una opportunità, ma come una neces-

Fra 15 anni mancheranno all’appello, per motivi demografici, circa 4,7 milioni di lavoratori in Italia. L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a coprire i posti vacanti.


L’intervento del direttore dell’Osservatorio AI Miragliotta sull’argomento AI e impatto sull’occupazione.

L’intervento di Rita Cucchiara, Direttore del Lab Nazionale CINI AIIS, centrato sullo stato della ricerca sull’IA nel nostro Paese.

sità per mantenere gli attuali livelli di benessere economico e sociale, riducendo i costi assistenziali necessari a mantenere gli standard di vita, creando nuovi lavori a maggiore valore, per avvicinarsi all’1,5% di tasso medio annuo di crescita della produttività che sarebbe necessario, sempre nei prossimi 15 anni, per mantenere invariato l’attuale equilibrio socioeconomico del sistema assistenziale-previdenziale del nostro Paese. “In questo scenario, il potenziale recupero di produttività promesso dall’AI, e più in generale dalla nuova automazione, non è da vedere come una minaccia, ma anzi una necessità, prima ancora che un’opportunità, se si vuole mantenere gli attuali livelli di benessere economico e sociale – spiega Giovanni Miragliotta, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence -. Va però trovato un nuovo equilibrio complessivo. Nei prossimi anni sarà necessario pensare a una revisione del sistema contributivo, considerando che il lavoro non sarà più la principale fonte di creazione della ricchezza. E sarà necessario rivedere i sistemi di misura della ricchezza, arrivando forse a includere nuove grandezze come l’esistenza di meccanismi di formazione permanente, di protezione e sicurezza sociale, nonché la circolarità dell’economia”.

L’AI in Italia

Abbiamo accennato più sopra al fatto che in Italia ancora pochi si stiano cimentando in progetti AI: in particolare, solo il 12% delle aziende intervistate ha un progetto a regime. Il 19% ha un interesse futuro, non ancora concreto, e il 9% non ha alcun interesse. Ma cosa riguardano questi progetti? A seconda del livello di diffusione e d’introduzione prevista raggiunti, è possibile identificare come “emergenti” - con buona diffusione attuale e ulteriore adozione futura prevista - le soluzioni di Language Processing, Demand Forecast, Predictive Maintenance, Image Processing, Fraud Detection, Recommendation e infine Virtual Assistant/Chatbot, che

spicca in entrambe le dimensioni. Sono “mature” - buona diffusione, ma con un’adozione prevista inferiore - le soluzioni di Intelligent RPA e Pattern Discovery. Sono ancora “incognite” le soluzioni di Churn Prediction, Dynamic Pricing, Autonomous Robot, Intelligent Object, Content Design e Autonomous Vehicle. Tra chi ha già in corso progetti di AI, il 50% delle aziende ha come obiettivo prefissato il miglioramento dell’efficienza dei processi, ovvero la riduzione dei costi, il 37% l’aumento dei ricavi ed il 13% lo sviluppo di soluzioni per un supporto decisionale. Solo il 4% dei progetti non ha raggiunto gli obiettivi, mentre il 68% dichiara che le iniziative hanno raggiunto l’esito sperato e, di queste, la metà lo definisce “di grande successo” o “disruptive”. Il rimanente 28% non è invece ancora in grado di dare un giudizio “Questi risultati suggeriscono che l’AI non sia solamente una bolla, ma un’opportunità reale per le aziende – rileva Alessandro Piva -. Intraprendere un percorso di adozione di soluzioni di intelligenza artificiale però è un processo complesso: nelle fasi iniziali, la realizzazione del business case è l’attività più critica, per difficoltà nel valutare i requisiti e il rapporto costi-benefici. Mentre nelle fasi finali è impegnativa la necessaria attività di change management, seguita dall’attività di release & deployment del progetto”.

Un mondo di startup

Le startup operanti nel mercato dell’intelligenza artificiale hanno raccolto 6 miliardi di dollari dal 2013 a oggi, con un finanziamento medio in crescita nell’ultimo anno da 8,8 a 13,1 milioni di dollari. L’Osservatorio ha individuato 572 startup innovative a livello internazionale che abbiano ricevuto finanziamenti negli ultimi tre anni, suddivise in tre macro-categorie per tipologia di offerta: Enabling Technology (1 miliardo di dollari), System (1,5 miliardi di dollari), e Application (3,5 miliardi di dollari). Tra tutti i comparti sono quelle operanti nell’Healthcare ad aver raccolto la maggior quota di finanziamenti, oltre i 400 milioni di dollari (33%), seguite dal Finance con 315 milioni di dollari (25%). Dal punto di vista delle soluzioni offerte, dominano quelle di Intelligent Data Processing con oltre 800 milioni di dollari raccolti (65%). Sono però le startup che sviluppano soluzioni fisiche, come nel caso degli Autonomous Vehicle, a prendersi la scena in termini di finanziamento medio, con un valore di 36 milioni di dollari.  2/2019 | INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE

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Company news

DALLE AZ I E N D E /di Mario Catania

ELMEC: DAI SERIVIZI E SOLUZIONI IT ALLA STAMPA 3D PER LA MANIFATTURA DEL FUTURO

Un’azienda nata quasi 50 anni fa che non smette di rinnovarsi guardando al futuro e puntando sulla ricerca e l'eccellenza dei risultati. Parliamo di Elmec, che dalla base in provincia di Varese lavora ormai in oltre 100 paesi rinnovando i suoi servizi e aprendo nuove sedi. Oltre 700 dipendenti, un fatturato di gruppo di 220 milioni di euro, sette sedi in Italia e una in Svizzera: sono i numeri di Elmec Informatica SpA, managed services provider di servizi e soluzioni IT per le aziende che offre una copertura internazionale in oltre 100 Paesi. Fondata nel 1971 da Clemente Ballerio e Cesare Corti per l’attività di elaborazione meccanografica, oggi il provider italiano implementa progetti innovativi che migliorano i processi IT delle aziende: dalla fornitura e i servizi per i device, alla gestione dei sistemi e del network. Ultimo riconoscimento in ordine di tempo, è quello ottenuto dalla divisione dedicata alla stampa 3D inaugurata a maggio del 2018. La nuova business unit dedicata alla stampa 3D è infatti guidata da Martina Ballerio, 28enne che è stata inserita da Forbes nella classifica dei 100 giovani leader del futuro nella categoria 52

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Manufacturing & Industry. Ma quella di Elmec è una storia che parte da lontano, che l’ha portata a diventare azienda leader su dati e servizi it per esordire solo di recente nella manifattura 4.0 con un team di 20 persone guidato appunto da Martina Ballerio, che sta già ottenendo ottimi risultati. Il 2018 è stato un anno chiave per l’azienda, che ha lavorato per implementare i servizi ai clienti, l’efficienza del magazzino e le proprie performance, puntando molto sulla formazione interna. Giusto per dare qualche numero: sono stati oltre 250mila i servizi monitorati, in crescita del 19% rispetto al 2017, quasi 19mila i ticket prevenuti in automatico con un aumento del 50%, e l’aumento dei controlli annui del 37% a quota 26 miliardi. Non solo: sono stati bloccati 65 milioni di attacchi ai datacenter, l’equivalente di oltre 2 al secondo, sono state monitorate più di 5mila stampanti e


30mila consumabili, e coinvolti 26 soggetti fra università e istituti di ricerca. Lo spartiacque è stato proprio la presentazione della nuova business unit dedicata alla stampa 3D, con un laboratorio di 300 metri quadri a Brunello, in provincia di Varese, accanto alla sede principale dell’azienda. Elmec 3D mette a disposizione di startup, istituti e PMI un team di specialisti in grado di offrire due tipi di supporto: fornire consulenza e formazione alle aziende affinché comprendano quali tecnologie adottare per avvalersi della stampa 3D a fini produttivi; progettare, produrre o ridisegnare le componenti che i clienti desiderano stampare. La stampa 3D ha il vantaggio di poter produrre oggetti con qualsiasi geometria - impossibili da creare in modo tradizionale - per diversi settori: dagli accessori moda all’automotive, passando per componenti meccaniche. Tra gli ultimi prodotti creati spiccano un device per la localizzazione in caso d’emergenza che funziona tramite tecnologie LoRa (Low Power Long Range) e GPS, la riproduzione di un rene e di una parte di cervello umani per una sperimentazione dell’Ospedale Niguarda, e un carrello ergonomico per la canoa di Sara Bertolasi, atleta olimpica di canottaggio. Sempre nel 2018 in settembre è stata inaugurata la sede di Padova dell’azienda creando lavoro ed espandendosi nel nord-est, mentre ad ottobre è stata ufficializzata la partnership con con l’azienda italiana di stampanti 3D Roboze, un’eccellenza a livello internazionale per la stampa di precisione di componenti sostitutivi del metallo, attiva nel settore manifatturiero, automotive e aerospaziale. Il Laboratorio di Elmec 3D di Brunello è così diventato

Elmec a Mecspe 2019

Martina Ballerio presenta la divisione 3D della storica azienda Elmec, sottolineando l’interesse per la fiera e per i numerosi clienti e fornitori. L’obiettivo di Elmec 3D è quello di aiutare le aziende a rinnovare le loro tecnologie ed essere in grado di sfruttare la stampa 3D per aumentare le performance produttive e ingegnerizzare le produzioni. Gli ultimi progetti riguardano un componente meccanico che serve a produrre packaging, portando l’azienda a raggiungere il 15% in più di produttività, e un pezzo di un macchinario tessile che ne ha migliorato le prestazioni.

Martina Ballerio alla guida della nuova business unit dedicata alla stampa 3D

l’esclusivo Xtreme 3D Parts Center di Roboze nel Nord Italia per offrire ad aziende e PMI la possibilità di prototipare e produrre componenti con elevate caratteristiche meccaniche, chimiche e termiche. Nello stesso giorno è stata siglata un’altra importante collaborazione che ha portato Elmec Informatica ad essere la piattaforma cloud italiana di SAS dedicata alle imprese mid market che viaggiano verso l’industria 4.0. Per offrire la massima sicurezza nella gestione dei dati e un servizio 24/7, l’azienda varesina supporterà le soluzioni di analytics di SAS con il proprio Data Center Tier IV e un presidio di 450 tecnici con metodologia DevOps. L’innovazione più recente riguarda Elmec 3D, che ha introdotto la nuova stampante HP Jet Fusion 580, introdotta per rendere ancora più veloce la realizzazione di prototipi e di parti finali stampate in 3D. 

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Product news

DALLE AZ I E N D E /A cura della Redazione

AMBIENTI DI CONTROLLO MIGLIORATI GRAZIE AD UNA NUOVA SOLUZIONE DIGITALE ABB sta lanciando una nuova soluzione digitale, parte della sua proposta ABB Ability, per offrire agli operatori la possibilità di controllare le condizioni dell’ambiente che li circonda, adattandole alle preferenze individuali: un risultato che si ottiene attraverso la misurazione e la classificazione di fattori quali la qualità dell’aria, la temperatura, l’ambiente di illuminazione e l’umidità della sala di controllo. La soluzione valuta però anche aspetti ergonomici. Gli operatori che lavorano in sala di controllo ricevono infatti informazioni su parametri come il tempo trascorso in piedi o seduti, con suggerimenti di azioni che ne aumentino il benessere. In questo modo è possibile ridurre il rischio di potenziali problemi di salute come le malattie cardiache, il diabete di tipo II e l’obesità: tutti fattori che non solo giovano all’operatore, ma aiutano anche a ridurre il livello di assenza per malattia all’interno di un’azienda. “In ABB comprendiamo davvero il ruolo cruciale che un ambiente di controllo ottimizzato ha per un’azienda. Un ambiente sbagliato può portare a errori umani che possono costare caro all’azienda. Infatti, il 40% di tutti i tempi di inattività industriale è dovuto a errori dell’operatore causati dalla fatica. Creando l’ambiente giusto, questa nuova soluzione aiuterà a risolvere il problema”, aggiunge Pierre Skönnegård, Global Product Manager di ABB per le soluzioni per le sale di controllo. L’esperimento in Svezia Un progetto pilota che utilizza la nuova applicazione è già in corso presso il Research Institutes of Sweden (RISE), che è partner di ABB. La soluzione sarà lanciata a livello globale 54

INDUSTRY 4.0 DESIGN MAGAZINE | 2/2019

a breve. “Il benessere dell’operatore nella sala di controllo è un elemento chiave da considerare nello sviluppo del progetto”, afferma Larisa Rizvanovic, Senior Scientist presso gli istituti di ricerca RISE in Svezia (nella foto di apertura). “Valuteremo questa nuova soluzione digitale di ABB con i nostri partner industriali, in modo che anche loro possano massimizzare i benefici che può portare ai loro operatori”. La soluzione offre la possibilità di creare una serie di preferenze e impostazioni personali in qualsiasi postazione di lavoro, rendendola la soluzione ideale per le aziende che lavorano in turni e per coloro che gestiscono una sala di controllo 24/7. La luce ottimizzata nella sala di controllo, ad esempio, riduce il rischio che i lavoratori sviluppino problemi di salute degli occhi. Il giusto equilibrio tra i monitor e le luci circostanti è fondamentale e ora può essere facilmente monitorato e regolato. L’applicazione cloud-based lavora in sinergia con molte altre soluzioni ABB Ability e diventa una piattaforma per informazioni che possono essere condivise tra sistemi diversi nel prossimo futuro. Il consolidamento e l’analisi dei dati raccolti e memorizzati nel cloud viene presentato su un cruscotto di sicurezza. I dati vengono classificati automaticamente in base agli standard, ad esempio la ISO 11064 sulla progettazione ergonomica dei centri di controllo. I KPI specifici relativi al business possono essere determinati in relazione ai fattori umani e all’ergonomia, il che significa che anche la formazione continua dell’operatore potrà avere luogo in futuro nella sala di controllo.



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Martedì 17 Settembre da Bergamo-Orio Al Serio

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