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FOCUS ROBOTICA 56 rmo MARZO 2024 infatti possibile calcolare il grado di consumo dei componen- ti del robot in base allo stato operativo effettivo prendendo in considerazione caratteristiche come la velocità del motore e lo stato di carico, per rilevare eventuali anomalie o deteriora- menti in una fase iniziale e stimare il momento di sostituzione delle parti o le tempistiche di manutenzione consigliate”. Per il monitoraggio dell’attività dell’applicazione Mitsubishi Electric ha sviluppato una dashboard dedicata con il softwa- re scada Genesis 64 di Iconics, azienda americana acquisita nel 2019. Grazie a questa dashboard estremamente chiara ed intuitiva è possibile leggere il tipo di motore e la potenza, il nu- mero di pin, la presenza e la posizione dell’etichetta. È inoltre presente un cruscotto per monitorare le ispezioni totali, quelle conformi e quelle non conformi agli standard di qualità. “Grazie a questa completa integrazione tra hardware e software è oggi possibile aprire a nuovi scenari futuri, come quello del robot as-a-service, in cui il robot diventa un asset digitale e si trasforma da prodotto in servizio”, aggiunge Simone Farruggio. OTTIMIZZAZIONE DEL PROCESSO Oltre al gemello digitale e al monitoraggio del sistema, Mitsu- bishi Electric offre una possibilità ulteriore per sfruttare al mas- simo la potenzialità dei dati, grazie al tool di data science Mel- soft MaiLab, che permette di automatizzare la raccolta dati da diversi sistemi, addestrare in modo automatico modelli di AI e infine di ottimizzare il processo. “Una volta definito l’obiettivo, ad esempio la riduzione dei costi o del consumo energetico, l’ottimizzazione in chiave predittiva, oppure il controllo qualità, si procede con la raccolta dei dati della macchina identifican- do i fattori che impattano sul processo, si addestra il modello di Intelligenza Artificiale e infine si chiude il loop con il sistema di automazione inviando i feedback del modello al PLC che, a sua volta, comunica con gli attuatori”, dichiara Farruggio. Il principale valore aggiunto del software MaiLab è, quindi, la possibilità di avere un full closed loop con l’automazione, gra- zie al quale il PLC riceve i dati e adatta i parametri in tempo re- ale secondo il modello sviluppato. Senza trascurare la facilità di utilizzo, che permette alle aziende di utilizzare modelli com- plessi di machine learning senza competenze specifiche. “Nel caso specifico dell’applicazione di controllo qualità dei motori tramite cobot, nel momento in cui si raccolgono i dati relativi al numero dei pin del connettore, alla posizione dell’etichetta e si acquisiscono tutti i fattori che concorrono al processo, ad esempio i parametri della macchina, le specifiche del motore e le condizioni operative, questi possono essere collezionati, mappati e relazionati fra loro addestrando un modello di ML allo scopo di ottimizzare il processo in termini prestazionali e manutentivi”, spiega Simone Farruggio. L’applicazione descritta mostra come Mitsubishi Electric sia in grado di offrire un intero ecosistema digitale che si compone di una vasta proposta non solo di prodotti hardware ma anche software in grado di integrarsi tra loro per fornire soluzioni di automazione complete. Il robot collaborativo di Mitsubishi Electric, Melfa Assista, e un’applicazione del cobot nel controllo della qualità di motori.