Così IA e sensori 3D trasformano la produzione automobilistica. Il punto di Zebra Technologies

L'industria automobilistica è indubbiamente una delle più evolute ed efficienti. In questo momento, il settore sta affrontando una profonda crisi in occidente, dovuta a numerosi fattori, mentre in Cina il comparto continua ad accelerare: basti pensare che sono più di 100 i produttori cinesi di vetture elettriche. 

Per mantenere il passo dell'innovazione, però, è necessario continuare a migliorare e ottimizzare i processi produttivi, riducendo ulteriormente gli sprechi, i tempi di fermo, gli errori. Due le tecnologie che stanno aiutando il comparto ad affrontare le sue sfide: i sensori 3D e l'intelligenza artificiale.

Ecco come l'IA sta rivoluzionando l'automotive

Secondo Stephan Pottel, Manufacturing Strategy Director EMEA di Zebra Technologies, realtà specializzata in soluzioni digitali per l'industria, "alcuni produttori del settore automotive sono più avanti di altri nel percorso verso l’adozione dell’intelligenza artificiale, ma tutti hanno lo stesso obiettivo: ottenere consigli migliori, soluzioni più efficaci e partner affidabili in grado di trasformare gli investimenti nell'IA in valore concreto. Per questo, si stanno rivolgendo con interesse maggiore a costruttori di macchine e systems integrator per trovare risposte".

Una delle principali sfide è quella di acquisire più dati ed estrarre da questi più valore. Secondo una ricerca di Zebra, infatti, la gestione della qualità, la visibilità in tempo reale (28%), l’integrazione dei dati (26%) e il mantenimento della tracciabilità (23%) sono fra le sfide più ardue. Per superarle "gli specialisti della visione artificiale stanno ora utilizzando nuove smart camera e sensori per sviluppare soluzioni di automazione intelligente in grado di acquisire dati visivi 2D e 3D di qualità superiore ad alta velocità" afferma Pottel. "Questi dati vengono utilizzati sia per l’addestramento e il test di modelli di deep learning, sia per l’impiego diretto in prima linea – su dispositivi edge e PC – nell’ispezione di difetti e anomalie".

Alcuni grandi nomi dell’automotive stanno ottenendo risultati concreti grazie alla combinazione di machine vision, sensori 3D e intelligenza artificiale: nei processi di ispezione qualità i difetti calano fino al 15%, anche su componenti complessi come le portiere, con benefici in termini di semplificazione delle linee, minori costi di manutenzione e riduzione della complessità degli impianti.

Pottel cita un system integrator che ha messo a punto una soluzione che integra sensori 3D a doppia fotocamera e laser con software di IA, capaci di generare nuvole di punti e mappe di profondità per rilevare imperfezioni invisibili a occhio nudo. La tecnologia, scalabile e adattabile, trova applicazione anche in settori come il farmaceutico e l’alimentare.

In un altro caso, un fornitore di sistemi per il trattamento delle superfici ha migliorato la qualità dei tappi per le batterie dei veicoli elettrici grazie a robotica guidata dalla visione, software no-code e deep learning, che consentono analisi simultanee su grandi volumi di immagini e un’ottimizzazione continua del processo produttivo.

Con la transizione verso l’elettrico, soluzioni come queste si rivelano strategiche: permettono di ispezionare con precisione celle, linguette e connettori delle batterie, superando le difficoltà legate alle superfici riflettenti. Sensori 3D e profilatori, uniti a software di imaging avanzato, garantiscono controlli micrometrici su saldature, sigillature e linee di adesivo, riducendo il margine di errore e migliorando la qualità del prodotto finito.