Le 4 principali tecnologie di automazione utilizzate nell’industria automobilistica

L’automazione industriale è praticamente entrata in tutti i settori industriali, compreso quello automobilistico.

Di recente, anche Elon Musk ha affermato una cosa: i progressi nell’automazione e nella robotica stanno effettivamente causando onde d’urto e proiettando le nostre industrie nel futuro, il che potrebbe dare il via ad una nuova rivoluzione industriale.

Approfondire i risultati positivi degli attuali progressi tenendo i piedi per terra, tuttavia, è essenziale per prevenire qualsiasi cataclisma che potrebbe derivare dal matrimonio tra l’automazione e le automobili. I robot collaborativi, i bracci robotici e l’Internet delle cose insieme all’intelligenza artificiale stanno già producendo gran parte dei telai delle automobili, dei propulsori e di altri componenti, salvo alcune parti più semplici che possono essere realizzate da lavoratori umani.

Oggi i robot gestiscono anche le attività di produzione più complesse e le completano molto più velocemente degli umani. La robotica avanzata, combinata con tecnologie di automazione e moduli di apprendimento, esegue lavori di precisione e aumenta la produttività industriale. Sebbene gran parte della tecnologia robotica come l’IA o l’IoT sia agli albori, è un salto colossale rispetto a ciò che le nostre industrie facevano fino alla fine degli anni ’80.

È a malapena possibile elencare un elenco esauriente di tutte le meraviglie del settore, ma ecco le quattro tecnologie di automazione più avanzate utilizzate nell’industria automobilistica:

Visione artificiale

La necessità di automobili più sicure, affidabili e robuste sta spingendo le case automobilistiche ad adottare tecniche di ispezione. E la visione artificiale li aiuta a soddisfare questa esigenza fornendo metodi automatizzati.

L’automotive è stata una delle prime industrie ad aver adottato la visione artificiale per eseguire le sue analisi e ispezioni automatiche basate su immagini, il controllo dei processi e la guida dei robot.

Questa tecnologia funziona utilizzando vari processi tra cui imaging convenzionale, imaging iperspettrale, imaging a infrarossi, imaging a scansione lineare, imaging 3D di superfici e imaging a raggi X, con telecamere che acquisiscono immagini della superficie del componente dell’automobile da ispezionare (ad esempio, il corpo o le alette di un motore), le quali vengono analizzate ed elaborate da software specializzati.

National Instruments, Microscans Cognex, Datalogic, Optotune e l’italiana Softsystem, che si occupa di automotive a Pisa, sono alcune delle aziende più importanti i cui sistemi di visione artificiale sono preferiti dalle grandi case automobilistiche.

Robot collaborativi

Chiamati anche Cobot, i robot collaborativi sono spesso confusi con i robot che collaborano con gli umani. Sebbene ciò sia parzialmente vero, i Cobot sono robot che funzionano in modo indipendente senza che gli esseri umani invadano il loro spazio di lavoro.

Un cobot utilizza l’apprendimento automatico per mettere in pausa tutte le sue operazioni quando un lavoratore umano entra nel suo spazio.

Allora perché sono chiamati Collaborativi nonostante le loro funzioni siano contrarie? I cobot aiutano effettivamente i tecnici umani gestendo gran parte del lavoro. Quando un determinato lavoro richiede l’esecuzione di più funzioni contemporaneamente, il cobot consentirà al lavoratore di lavorarci sopra e successivamente si spegnerà una volta terminato il lavoro di quest’ultimo. Tuttavia, non tutti i Cobot sono fatti allo stesso modo. Alcuni sono progettati per fermarsi mentre altri no.

Intelligenza artificiale per auto senza conducente

Un sistema di intelligenza artificiale è definito come “qualsiasi sistema che percepisce il suo ambiente e intraprende azioni che massimizzano le sue possibilità di successo per raggiungere un obiettivo”. E questo è vero per le auto a guida autonoma, che usano vari livelli di intelligenza artificiale. Tornando a Elon Musk, la Tesla ha sviluppato il proprio hardware per auto senza conducente chiamato Autopilot, attualmente utilizzato su tutti i modelli Tesla.

L’intelligenza artificiale nelle auto funziona creando e archiviando prima una mappa interna dei dintorni (strada, località o regione), poi elaborando questi input, tracciando la traiettoria più plausibile e inviando istruzioni agli attuatori del veicolo che controllano l’accelerazione, la frenata e lo sterzo.

Calcolo cognitivo nelle auto connesse

Il Cognitive Computing (CC) si basa sull’intelligenza artificiale e sull’elaborazione del segnale. Queste piattaforme comprendono e utilizzano l’apprendimento automatico, il ragionamento, l’elaborazione del linguaggio umano, il parlato e gli oggetti, l’interazione uomo-computer, il dialogo e la generazione narrativa.

Alcune aziende come IBM (Watson AI) e BMW stanno combinando CC e IoT per realizzare auto a guida autonoma che comunicano tra loro riconoscendo e collegando i modelli di guida alla risposta emotiva dei loro conducenti umani durante tutti i possibili scenari (come l’applicazione di freni e momento prima della collisione per evitare incidenti).

Queste si rivelerebbero molto più avanzate delle auto senza conducente se la tecnologia venisse testata e replicata con successo. Un esempio di piattaforma IoT è ThingWorx, su cui le case automobilistiche possono sviluppare un servizio basato su cloud per la connessione a dispositivi e veicoli remoti, gestire i dati diagnostici del veicolo e il comportamento di guida, integrare i dati con i sistemi aziendali e sviluppare nuovi veicoli connessi innovativi applicazioni.

Una combinazione di queste piattaforme multipiattaforma potrebbe un giorno essere in grado di eliminare completamente gli incidenti e salvare vite umane.