Bosch spinge sull’AI e l’automazione per i robot umanoidi, mirando a un miliardo di ricavi annuali in un mercato da 200 miliardi.

La crescente complessità dei processi manifatturieri e la necessità di flessibilità operativa stanno orientando lo sviluppo dell’automazione industriale verso sistemi robotici più versatili, inclusi i robot umanoidi. Questa evoluzione richiede un avanzamento significativo nelle tecnologie di base, quali la percezione sensoriale, il controllo del movimento e l’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI). L’interazione sicura e precisa dei robot con l’ambiente, sia in contesti industriali che domestici, dipende dalla capacità di replicare funzionalità che nell’uomo sono delegate a sistemi sensoriali e motori complessi. Le sfide tecniche riguardano la conversione efficiente dell’energia elettrica in energia cinetica, lo sviluppo di software sofisticati e l’implementazione di sistemi di sensori avanzati.

Lo sviluppo di capacità percettive e di manipolazione robotica

Per operare efficacemente in ambienti dinamici, i robot necessitano di una sensibilità tattile ben sviluppata. Questa capacità consente loro di interagire con oggetti e ambienti in modo controllato e sicuro. Un elemento tecnico cruciale per abilitare tale sensibilità è rappresentato dai sensori microelettromeccanici (MEMS). Questi sistemi sono fondamentali per permettere ai robot di manipolare oggetti con la delicatezza necessaria e di reagire al contatto fisico. Ad esempio, la capacità di un robot di dosare la forza di presa per afferrare un bicchiere robusto o un calice fragile dipende direttamente dalla precisione e dalla risoluzione di questi sensori. La produzione di semiconduttori, come quella di Reutlingen, è centrale per la realizzazione di questi componenti.

L’adozione diffusa di queste tecnologie pone una sfida significativa in termini di scalabilità. Se gli esseri umani dispongono di circa 4 milioni di recettori sensoriali per il tatto, l’attuale produzione mondiale di sensori richiederebbe quattro anni per equipaggiare appena 12.500 robot con un numero equivalente di sensori. Questo divario evidenzia la necessità di progressi sia nella tecnologia dei sensori stessi sia nei metodi di elaborazione dati, per permettere ai robot di interpretare e rispondere agli stimoli tattili in maniera efficiente con un numero gestibile di sensori. Il mercato dei sensori MEMS è previsto in crescita, con una progressione annuale media del 4% fino a superare i 19,2 miliardi di dollari entro il 2030, indicando un continuo investimento in questo ambito.

Architetture di controllo e componenti per l’automazione flessibile

Il cuore delle soluzioni robotiche flessibili risiede nelle piattaforme di controllo che ne definiscono l’architettura e la programmabilità. Un esempio è la piattaforma ctrlX AUTOMATION, concepita per rendere la robotica accessibile, modulare e integrabile. Questo approccio modulare facilita la combinazione di diversi sistemi, come i sistemi di trasporto senza conducente con bracci robotici ad alta precisione. Tale integrazione permette di svolgere attività complesse all’interno di processi esistenti, aumentandone l’affidabilità e la flessibilità. Questo si traduce in capacità di adattamento a esigenze produttive variabili, aspetto critico per gli ingegneri che progettano linee di produzione automatizzate.

La funzionalità fisica dei robot dipende da componenti meccanici ed elettronici. I motori elettrici ad alta precisione e i servo comandi contribuiscono a movimenti dinamici e precisi, aspetti fondamentali per le applicazioni robotiche che richiedono accuratezza e ripetibilità. Assiemi e sottosistemi complessi sono forniti per conferire ai robot la potenza, la velocità e la precisione necessarie per eseguire varie attività di automazione. Questi componenti agiscono come la spina dorsale tecnologica, determinando le prestazioni complessive del sistema robotico. L’integrazione di questi elementi con sistemi di trasporto industriali, come quelli offerti da Rexroth, permette di creare celle di lavoro automatizzate coese e interconnesse.

L’intelligenza artificiale e la gestione dei dati nell’evoluzione robotica

L’intelligenza artificiale è un fattore determinante per l’ampliamento delle capacità nell’automazione e nella robotica. La combinazione di AI con elettronica e meccanica consente ai robot di percepire l’ambiente circostante, comprendere i processi e apprendere dall’esperienza. Questo approccio è implementato su due livelli principali. Il primo prevede l’integrazione di modelli AI basati sul cloud direttamente nei prodotti fisici, abilitando operazioni automatizzate. Il secondo riguarda l’applicazione estensiva dell’AI nei processi produttivi, per l’ottimizzazione, la manutenzione predittiva e il riconoscimento ottico dei difetti. Tale strategia si avvale di un vasto patrimonio di dati provenienti da oltre 230 stabilimenti globali, fornendo la base per lo sviluppo di soluzioni di automazione intelligenti.

Per facilitare l’addestramento dei robot cognitivi, è necessario tradurre le competenze umane in dati comprensibili dalle macchine. A questo scopo, vengono impiegate speciali tute sensoriali che registrano sequenze di movimenti complessi eseguiti dall’uomo. Questi dati servono come input per i sistemi di apprendimento automatico dei robot, permettendo loro di replicare ed eventualmente ottimizzare compiti precedentemente eseguiti da operatori umani. L’accelerazione nello sviluppo dei robot cognitivi è supportata anche da collaborazioni con start-up del settore, come Neura Robotics, e dalla creazione di unità specializzate come Robert Bosch Robotics e il Bosch Robotics Center China (Broc), focalizzate sullo sviluppo e la commercializzazione di nuove soluzioni robotiche e sull’AI fisica.

Le implicazioni pratiche di questi sviluppi per i progettisti e gli ingegneri riguardano l’integrazione di sistemi robotici più autonomi e adattabili nei workflow esistenti. La modularità delle piattaforme di controllo e la disponibilità di componenti standardizzati possono semplificare la configurazione di nuove celle di lavoro e la personalizzazione delle funzionalità robotica. La crescente dipendenza dall’intelligenza artificiale e dai dati di produzione suggerisce una maggiore enfasi sulla raccolta e l’analisi dei dati di fabbrica per l’ottimizzazione dei processi e la manutenzione predittiva. I professionisti dovranno considerare l’architettura dei sensori e le capacità di elaborazione dell’AI fin dalle prime fasi di progettazione, per massimizzare la flessibilità operativa e la resilienza dei sistemi robotici in contesti di produzione dinamici e mutevoli.