EON_638

9 e fornitura dei contenuti, av- vengono più vicino alle fonti, repository, e consumatori del- le informazioni stesse: l’ed- ge computing ha l’obiettivo di mantenere il traffico e l’elabo- razione locali, per diminuire la latenza e sviluppare maggior autonomia e intelligenza nella periferia della rete. “Gran par- te dell’attuale focalizzazione sull’edge computing – chia- risce Brian Burke, research vice president in Gartner – proviene dall’esigenza, per i sistemi IoT, di fornire funzio- nalità distribuite o in modalità disconnessa, nel mondo IoT embedded, per specifici set- tori, come il manufacturing o il retail. Tuttavia l’edge com- puting diventerà un fattore do- minante, virtualmente in tutti i settori e casi d’uso, via via che l’edge verrà potenziato con risorse di elaborazione sempre più sofisticate e spe- cializzate, e con più capacità di storage per i dati. Dispositivi edge complessi, inclusi robot, droni, veicoli autonomi e tec- nologia operativa, accelere- ranno questa transizione”. Robot ancora più autonomi Gartner definisce le “Auto- nomous Things” oggetti fisici che usano la AI (artificial in- telligence) per automatizza- re funzioni. Le forme più ri- tale per la produzione, e con- tenente la lista delle materie prime, dei componenti, sub- componenti ed altri elementi necessari per la realizzazione del prodotto finale. Gli addetti del settore fanno riferimento al documento BOM per otte- nere informazioni dettagliate sui fornitori e sulle tempisti- che e modalità di approvvigio- namento: pertanto, commet- tere errori in questa delicata fase può condurre a perdite significative. In scenari simili, l’adozione del software RPA consente di creare il prodotto più rapidamente, con miglior precisione, fabbricandolo nel rispetto delle tempistiche pro- grammate. Infrastruttura edge sempre più pervasiva Un’altra tendenza globa- le, indicata da Gartner per il 2020 e destinata a cambiare la fisionomia delle fabbriche tradizionali, trasformandole in smart factory in grado di usa- re i dati generati da sensori e dispositivi IoT (Internet of Things) in maniera più effi- ciente e intelligente, per mi- gliorare la produzione, è “The Empowered Edge”, ossia il potenziamento dell’infrastrut- tura edge. L’edge computing è una topo- logia di rete in cui elaborazio- ne delle informazioni, raccolta casi d’uso, ad esempio nell’in- tralogistica. Come l’applica- zione di logistica interna rea- lizzata da Bossard , azienda svizzera operante nel settore della tecnologia di fissaggio. Per aumentare efficienza e produttività, Bossard ha de- ciso di puntare sul potenzia- mento della logistica interna. Nella smart factory dell’a- zienda, al Bossard Shanghai Logistics Centre, due mobile robot (MiR100) sono utilizzati per il trasporto dei materiali tra il magazzino, il laboratorio e le celle di assemblaggio: in tali operazioni, i robot sono in grado di ottimizzare i per- corsi di approvvigionamento e il flusso dei materiali, e di superare limitazioni e colli di bottiglia tipici del modello “wa- ter spider”, in cui le attività di rifornimento delle stazioni di assemblaggio sono affidate unicamente a un operatore umano (material controller). Inoltre, la disponibilità di dati completi in tempo reale sui consumi di ogni cella, con- sente l’ottimizzazione delle liste di prelievo. Grazie alla dotazione di sensori e tele- camere, i robot sono anche in grado di spostarsi con sicu- rezza nell’ambiente circostan- te, evitando ostacoli e opera- tori umani in movimento. conoscibili di oggetti autono- mi sono robot, droni, veicoli autonomi e appliance. Il loro livello di automazione, però, va oltre quella fornita da rigidi modelli di programmazione, perché tali oggetti sfruttano la AI per esprimere compor- tamenti evoluti, attraverso l’a- bilità d’interagire in modo più naturale con l’ambiente e con le persone. “Mentre gli ogget- ti autonomi proliferano – ag- giunge Burke – ci aspettiamo una transizione, dagli oggetti intelligenti stand-alone, ver- so una moltitudine di oggetti intelligenti collaborativi, dove molteplici dispositivi lavore- ranno assieme, sia in maniera indipendente dalle persone, sia attraverso un input uma- no. Ad esempio, robot etero- genei possono operare in un processo di assemblaggio coordinato. Nel mercato del- le consegne, la soluzione più efficace potrebbe essere uti- lizzare un veicolo autonomo per trasportare pacchi verso l’area di destinazione”. Collaborazione uomo-macchina in Bossard Si possono naturalmente im- maginare molti diversi scenari di smart factory coadiuvate da robot collaborativi (cobot), e EON EWS n . 638 - FEBBRAIO 2020 L’applicazione di intralogistica intelligente sviluppata in Bossard, con i robot MiR100 (Fonte: Bossard) In Italia, nel 2018, il mercato dei progetti Industria 4.0 ha raggiunto un valore di 3,2 miliardi di euro (Fonte: Pixabay) R EPORT