Bosch e Lynx combinano intelligenza artificiale e machine vision per migliorare la qualità

L’abbinamento tra intelligenza artificiale (AI) e machine vision (MV) offre ai produttori un nuovo approccio per mantenere inalterata la qualità negli stabilimenti che gestiscono volumi di produzione elevati. L’avvento dell’intelligenza artificiale (AI), tecnologia estremamente efficace ed economica, ha permesso di esaminare in tempo reale le immagini registrate da una telecamera e di identificare e contrassegnare, fisicamente o in modalità virtuale, eventuali elementi difettosi. Potenzialmente, oggi è possibile ispezionare qualsiasi componente uscito dalla linea di produzione – una funzionalità che non era possibile garantire con la forza lavoro tradizionale, per motivi sia economici sia pratici. Questa soluzione si rivela preziosa soprattutto per le linee di produzione dei componenti automobilistici, particolarmente complessi, sensibili ai costi, ad alto volume e molto spesso di importanza critica per la sicurezza.

In questo contesto, riscuote particolare interesse il comunicato di Bosch VHIT (Vacuum & oil pump products Italy), la consociata Bosch specializzata in pompe a depressione e dell’olio, che annuncia la collaborazione con Lynx Software Technologiesper testare il proof-of-concept di un nuovo programma di qualità basato su telecamere da utilizzare nei processi decisionali in tempo reale negli ambienti industriali. La proposta rientra nella strategia di trasformazione digitale adottata da Bosch VHIT, che riguarda sia i processi sia lo sviluppo dei prodotti.

Il programma acquisisce i dati dalle telecamere installate nei locali dello stabilimento e all’interno dei depositi logistici; avvalendosi di algoritmi di machine learning, riesce a individuare eventuali problemi di qualità e a segnalare le anomalie al sistema di controllo della produzione (MES), per consentire di giungere alla decisione ottimale in tempo reale. Una volta connesso al cloud, in totale sicurezza, il sistema dispone di libero accesso ai più avanzati algoritmi di intelligenza artificiale e a pacchetti di analisi dei dati.

Grazie alla collaborazione con Lynx, Bosch VHIT ha perfezionato il concetto di feedback digitale, che partendo dalla cattura di immagini di qualità e dall’analisi dei dati, consente di mettere in atto l’azione più indicata in tempo reale. LYNX MOSA.ic for Industrial è una piattaforma per prodotti industriali che consente al programma di gestire più funzioni su un unico SoC, senza per questo compromettere prestazioni, protezione o sicurezza.

“Mentre continuiamo a sviluppare sempre nuove applicazioni tecnologiche all’avanguardia destinate all’automazione industriale, la collaborazione con Lynx ci consentirà di accelerare l’ingresso sul mercato di un nuovo sistema di qualità sicuro basato su IIoT,” ha dichiarato Riccardo Sesini, Digital Transformation Manager, Bosch VHIT. “A fronte di ambienti di produzione sempre più connessi, gli operatori devono poter contare su soluzioni sicure, versatili e in grado di ottimizzare il consumo delle risorse. Lynx, che vanta una solida reputazione di sistemi safety-critical resistenti e ad elevata disponibilità, per noi è stata la scelta più ovvia, in quanto può aiutarci a portare a termine questo nuovo programma in modo sicuro e scalabile.”

“Le partnership come questa stretta con Lynx sono fondamentali per dare corpo al nostro futuro e consentirci di proseguire lungo il nostro percorso di innovazione, servendo al meglio la nostra clientela,” ha dichiarato Corrado La Forgia, Managing Director, Bosch VHIT.

Pavan Singh, Vicepresidente, Product Management, Lynx Software Technologies, ha aggiunto, “Molti produttori, compresa Bosch Italia, stanno esplorando nuovi metodi per migliorare la qualità in modo proattivo e continuativo. In base alla nostra esperienza si possono verificare alcuni casi di falsi positivi, ma è un’eventualità indubbiamente preferibile rispetto al rischio di consegnare ai clienti dei componenti difettosi. Via via che gli algoritmi migliorano, il livello di incidenza di questi casi isolati è destinato a diminuire. L’associazione tra intelligenza artificiale (AI) e machine vision (MV) è notevolmente più efficace delle prove per lotto, utilizzate per risalire manualmente e retrospettivamente fino all’ambiente di produzione e agli operatori che hanno dato origine al problema, allo scopo di individuare le cause e apportare le necessarie modifiche ai processi”.

Per quanto riguarda i nuovi sistemi di qualità per gli ambienti di produzione, l’approccio di Lynx è mirato a garantire la massima sicurezza, riducendo al minimo eventuali tempi di fermo delle apparecchiature, che potrebbero compromettere la produttività. Fornisce una piattaforma software sulla quale è possibile utilizzare allo stesso tempo un motore inferenziale e le funzionalità di controllo, verificando che queste applicazioni vengano isolate e protette adeguatamente nonché abbinate alle autorizzazioni hardware appropriate per svolgere le mansioni previste (e nulla di più). Se una videocamera evidenzia un problema, un soft PLC può connettersi alla linea apportando le migliorie necessarie ai processi. Noi definiamo questa struttura “mission-critical edge”.

Poiché questi sistemi sono essenziali per i processi di produzione, è indispensabile proteggerli da potenziali attacchi di hacker e dall’eventuale malfunzionamento di un altro programma che utilizza lo stesso hardware. LYNX MOSA.ic for Industrial combina i flussi di lavoro a criticità mista eseguiti su un unico processore multicore, le risorse e le prestazioni offerte dalla piattaforma hardware e la capacità dei componenti software.

Allo stesso tempo, il sistema isola completamente le applicazioni critiche dai carichi di lavoro non critici, così da garantire alle prime livelli elevati di immunità dagli attacchi informatici. Inoltre, questa struttura snellisce notevolmente l’architettura, abbatte i costi e riduce il numero di punti deboli – un aspetto essenziale ai fini della resilienza dei sistemi aziendali.

“L’obiettivo di Bosch VHIT, ossia accelerare la realizzazione di soluzioni di connettività per uno scenario industriale futuro più smart, è perfettamente in linea con il nostro impegno nel settore,” conclude Pavan Singh. “Fornendo soluzioni sofisticate e robuste per il sistema di qualità connesso, basato su telecamere, si potranno effettuare interventi in tempo reale per rispondere a determinati eventi, pur garantendo il funzionamento affidabile e sicuro delle applicazioni critiche e di altre funzioni che operano sul server/gateway dell’hardware.”

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