L’intervista all’Ing. Marco Catizone, Head of Market Product Management di SICK S.p.A.
Come sta cambiando il ruolo dei sensori nell’era della produzione data-driven?
I sensori rappresentano i generatori primari dei dati e il loro ruolo, già fondamentale nell’automazione tradizionale, diventa oggi centrale nei contesti produttivi data-driven.
Per rispondere a questo nuovo scenario, i sensori stanno evolvendo: da semplici dispositivi di acquisizione di dati grezzi si trasformano in sistemi intelligenti, sempre più aperti alla comunicazione.
L’intelligenza a bordo consente l’aggregazione e l’elaborazione locale del dato in ottica edge, generando informazioni strutturate e pronte per essere utilizzate dai nuovi livelli dell’automazione, come i software di ottimizzazione dei processi e dei consumi.
Parallelamente, anche i canali di comunicazione – inclusi quelli dei sensori più semplici – stanno evolvendo, con una crescente adozione di protocolli standard e condivisi come IO-Link e di comunicazioni Ethernet-based quali OPC UA, MQTT e REST.
In che modo le vostre tecnologie di rilevamento supportano i costruttori di veicoli mobili e le aziende che intendono realizzare applicazioni di robotica collaborativa?
Sia nel caso dei veicoli mobili (AGV e AMR) sia in quello della robotica collaborativa, il rilevamento dell’ambiente circostante è un elemento chiave per consentire un’interazione sempre più sicura e stretta con l’uomo e con l’ambiente produttivo.
I sensori evoluti svolgono un ruolo fondamentale nella sicurezza dell’interazione tra robot, veicoli e operatori, grazie a dispositivi in grado di generare aree di sicurezza 2D o 3D dinamicamente configurabili in funzione delle condizioni operative.
Un esempio tipico è rappresentato dagli AGV, le cui aree di sicurezza e di rallentamento possono variare in base alla velocità e alla traiettoria del veicolo.
Nel campo della robotica collaborativa, abbiamo inoltre introdotto soluzioni dedicate alla protezione dell’end-of-arm, ovvero del polso del robot e dell’eventuale utensile o pezzo movimentato. Questo aspetto è cruciale, perché la valutazione della sicurezza non può limitarsi al solo braccio robotico, ma deve considerare l’intera configurazione applicativa, inclusi utensili e carichi.
Oltre alla sicurezza, i sensori svolgono un ruolo chiave anche nel posizionamento e nella navigazione, grazie a soluzioni avanzate basate sulla mappatura dell’ambiente circostante e sull’elaborazione dei dati di rilevamento.
Come avete integrato l’AI nei vostri sistemi di elaborazione immagini e con quale scopo?
L’intelligenza artificiale è entrata molto presto nella gamma dei sistemi di visione SICK e oggi rappresenta un elemento consolidato della nostra offerta. Disponiamo di un’ampia gamma di algoritmi basati su AI, progettati per diverse applicazioni in ambito visione industriale.
L’implementazione avviene sia via cloud, sia direttamente a bordo dei dispositivi, dotati di chip dedicati all’elaborazione AI. Le applicazioni più diffuse includono la classificazione degli oggetti e il controllo qualità, alle quali si sono recentemente aggiunte funzionalità avanzate come il riconoscimento e il conteggio di oggetti in contesti variabili e complessi, ad esempio nel settore food.
Un’ulteriore evoluzione significativa è l’estensione degli algoritmi di intelligenza artificiale anche all’elaborazione di immagini 3D, ambito che rappresenta uno dei punti di forza storici dei sistemi di visione SICK.
Tag tematici: Interviste e Editoriali
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