La visione artificiale e l'IIoT stanno influenzando la prossima ondata di efficienza logistica

L'Industria 4.0, spesso denominata Industrial Internet of Things (IIoT), ha questo aspetto: reti sofisticate di sensori alimentano volumi immensi di dati digitali in algoritmi di apprendimento che migliorano la produttività, la flessibilità e la redditività in tutti gli ambienti di produzione. Nella catena logistica, i sistemi di visione artificiale illustrano il potenziale dei sensori collegati in rete nel trasformare i processi industriali.

Gli operatori logistici stanno sostenendo il peso dell'impennata del commercio digitale, che conferisce all'industria un forte incentivo a utilizzare tecnologie che semplificano i processi aziendali e migliorano la soddisfazione dei clienti. Di conseguenza, nessuno nella logistica può permettersi di trascurare il potenziale dell'Industria 4.0.

Prima di trattare più da vicino la promessa della visione artificiale nel contesto dell'Industria 4.0, diamo una rapida occhiata alle prime tre fasi:

1.0: Potenza vapore. Tra circa il 1760 e il 1840, la prima rivoluzione industriale utilizzava la potenza del vapore per standardizzare i processi produttivi, dando il via alla transizione da società agricole a società industriali.

2.0: Produzione di massa. Alla fine del 1800, le linee di assemblaggio hanno consentito ai produttori di vendere prodotti complessi in quantità massicce. Gli stabilimenti automobilistici di Henry Ford sono stati un esempio dell'Industria 2.0.

3.0: Digitalizzazione. Dagli anni '50 fino agli anni '70, circuiti integrati, reti e applicazioni di elaborazione dati hanno inaugurato l'Industria 3.0, ponendo le basi per la quarta rivoluzione industriale.

Passiamo ora alla promessa dell'Industria 4.0.

Come la visione artificiale consente l'Industria 4.0 nella logistica

Sensori, reti e algoritmi di apprendimento rendono più facile capire e analizzare il funzionamento della produzione industriale in qualsiasi contesto, da uno stabilimento automobilistico a una raffineria di petrolio. I sistemi logistici, che memorizzano e forniscono prodotti, illustrano il potenziale dell'Industria 4.0.

Un hub della catena logistica costituisce il centro di distribuzione, che ha quattro funzioni primarie:

• in ingresso - ricezione di prodotti finiti dai produttori;
• evasione degli ordini - recupero dei prodotti dalla zona di immagazzinamento e loro preparazione per la consegna;
• smistamento - suddivide i prodotti in categorie e li immagazzina;
• in uscita - caricamento di prodotti sui camion per la spedizione ai clienti.

Le telecamere industriali rendono tutto ciò possibile dato che:

• Guidano i robot per il prelievo dei prodotti
• Individuano pacchetti di prodotti
• Tracciano i pacchetti in tutto il centro di distribuzione
• Ispezionano i pacchetti per il controllo qualità
• Misurano gli articoli per consentire uno smistamento intelligente e l'ottimizzazione del caricamento dei camion

Mentre l'industria logistica entra in una nuova fase, questi strumenti di imaging fidati diventano ancora più importanti.

Svolgere il lavoro: i dati della visione artificiale trainano il valore nell'Industria 4.0

Gli scanner di codici a barre sono stati un aspetto fondamentale della logistica per decenni, ma si trattava di una tecnologia basata prevalentemente sul laser che non disponeva dei dati ricchi ottenuti da una telecamera a gestione di immagini. Con la recente adozione dei lettori di codice a barre basati sulla visione artificiale, le immagini ricche di dati vengono acquisite e utilizzate attraverso la catena di approvvigionamento, ma stiamo vedendo soltanto ora le aziende indagare sull'ispezione basata sulla visione per il controllo della qualità nella logistica. Nel contesto di Industria 4.0, i lettori di codici a barre a gestione di immagini aiutano le aziende di logistica a concepire tutte le loro operazioni in modo olistico, utilizzando dati e software per rendere tutto migliore. Ecco come:

Data science e IA. I sistemi di visione industriale generano immagini digitali che rivelano le caratteristiche chiave in merito a qualsiasi cosa presso il centro di distribuzione in tempo reale. Algoritmi di apprendimento analizzano le immagini di addestramento per riferire ai sistemi di automazione del centro di distribuzione qual è l'aspetto di un prodotto ottimale.

Mentre i prodotti si spostano attraverso il centro di distribuzione, le telecamere di visione artificiale forniscono immagini digitali a un'applicazione alimentata dall'IA che segnala gli scostamenti rispetto alle immagini di addestramento. Gli algoritmi vengono ottimizzati per diventare più precisi nel tempo mentre i sistemi vengono riaddestrati con nuove serie di immagini.

Controllo qualità. Le applicazioni alimentate dall'IA aiutano i centri di distribuzione a smistare i prodotti ed evadere gli ordini in modo più preciso dato che le telecamere controllano costantemente gli articoli con etichette danneggiate, etichette mancanti, imballaggi danneggiati e altri problemi che degradano l'esperienza del cliente.

Manutenzione predittiva e risoluzione dei problemi. I sistemi di visione alimentati dall'IA possono essere programmati anche per ispezionare i componenti di una linea di produzione per rilevare indicazioni di usura. Nel tempo, tali algoritmi apprendono a fornire previsioni precise del momento in cui è probabile che i componenti presentino un guasto. Arrestare le linee di nastri trasportatori per effettuare riparazioni durante i periodi di manutenzione programmata è molto meno costoso che affrontare guasti inattesi che danneggiano le attrezzature e determinano un arresto del sistema.

Dato che negli anni a venire il commercio si sposterà online e gli ordini verranno ricevuti 24 ore al giorno, 7 giorni su 7 e 365 giorni l'anno, i centri di distribuzione disporranno di margini di errore molto più esigui. Ciò pone ancora più pressione sugli operatori logistici affinché conducano analisi approfondite dei guasti per individuare i problemi, ottimizzare la manutenzione e limitare il potenziale di guasti la cui risoluzione richiede molto tempo.

Robotica avanzata. I robot industriali consentono ai produttori di automatizzare processi delicati quali la fabbricazione di semiconduttori. Tali robot dipendono da telecamere di visione artificiale per allineare i componenti con una precisione estrema. Allo stesso modo, nella logistica, i lettori di codici a barre e le telecamere di visione artificiale aiutano i robot a spostare le scatole finite su un pallet per eliminare la dipendenza dagli esseri umani per la logistica in uscita. Gli algoritmi di apprendimento aiutano a migliorare costantemente precisione e produttività.

Un contesto richiede ancora un contributo umano: il prelievo di prodotti e il loro posizionamento nei cartoni di consegna durante l'evasione degli ordini. Ad oggi, un robot non è in grado di presentare prestazioni migliori rispetto a quelle degli occhi, della mente e delle dita umani, tuttavia, è probabile che ciò cambi nei prossimi anni. Startup stanno lavorando alla replica dei movimenti della mano umana e delle funzioni di apprendimento del cervello e dei suoi centri visivi. È solo una questione di tempo prima che scoprano come automatizzare il processo di prelievo.

Cognex apre la strada all'Industria 4.0 nella logistica

Grazie al software alimentato dall'IA, le telecamere e i sensori di visione artificiale saranno parte integrante dell'evoluzione della robotica di prossima generazione presso un centro di distribuzione. Inoltre, i progressi nella creazione di reti wireless 5G e i dispositivi di edge computing ridurranno la latenza di rete e consentiranno ai gestori dei centri di distribuzione di eliminare ancora di più le inefficienze dai loro sistemi automatizzati.

Nulla di tutto ciò può comunque funzionare senza la visione fidata di comprovati sistemi di visione per l'automazione industriale come quelli che Cognex sta perfezionando da decenni. La nostra combinazione di software di deep learning di facile usabilità, sistemi di visione industriale robusti ed affidabili e lettori di codici a barre a gestione di immagini associata al software di Edge Intelligence costituisce una soluzione senza pari nel settore.