Gli AGV e gli AMR diventano sempre più complessi

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L’Industria 4.0 e l’Intralogistica 4.0 stanno rivoluzionando l’ambiente di produzione, con conseguente impatto sugli AGV (Automated Guided Vehicles, veicoli a guida automatica) e sugli AMR (Autonomous Mobile Robots, robot mobili autonomi). Per consentire all’industria di rimanere al passo con queste tendenze grazie a uno sviluppo rapido ed efficiente sotto il profilo dei costi, Markus Fenn e Stefan May hanno elaborato Eduard, una piattaforma di apprendimento e prototipazione che permette di riprodurre le tendenze attuali. Vediamo di che cosa si tratta.

Com’è nata la vostra piattaforma robotica?

Markus Fenn: Il robot si chiama Eduard, ha dimensioni 40 x 40 x 15 cm e pesa quasi 8 kg. È frutto di una richiesta rivolta da un’azienda al Prof. Stefan May. L’azienda aveva bisogno di una piattaforma per formare e addestrare i propri dipendenti nel campo della robotica mobile. È per questo motivo che EduArt Robotik GmbH, oltre alla piattaforma robotica, offre anche una serie di servizi di formazione e assistenza per i test e l’ottimizzazione. Offriamo la piattaforma con pneumatici in gomma semplici ma anche con ruote Mecanum. Queste permettono al robot di ruotare sul posto e muoversi lateralmente o in diagonale. Ciò consente un posizionamento e una navigazione precisi in spazi molto ristretti. Gli pneumatici in gomma sono utilizzati principalmente per le prove in aree esterne o nei robot di salvataggio, ma unicamente in scenari fittizi. La scelta di motori Faulhaber di alta qualità si è rivelata ideale per entrambe le applicazioni.

Cos’è che rende unica la vostra piattaforma robotica?

Markus Fenn: La piattaforma è dotata di interfacce aperte, un concetto di sensori integrato con dispositivi di misura della distanza e dell’inerzia integrati e un sistema di gestione delle batterie (BMS) integrato. Su richiesta del cliente, l’equipaggiamento di base può essere ampliato da noi o dal cliente stesso. Ciò consente al cliente, ad esempio, di scegliere il rapporto di trasmissione dell’azionamento (fra 72:1 e 89:1), a seconda della velocità o della coppia richieste. In questo modo, il cliente può testare nuovi concetti a costi contenuti. Inoltre, forniamo anche assistenza nell’implementazione delle soluzioni applicative.

Quanto è importante l’uso di Eduart in ambito industriale?

Markus Fenn: Gli AGV e gli AMR stanno diventando sempre più importanti per l’automazione ma purtroppo le aziende ne sono scarsamente informate. La piattaforma robotica, ad esempio, permette di testare in modo semplice e rapido un nuovo sistema di sensori. Inoltre, siccome la piattaforma può essere ampliata secondo le necessità, questo consente di trasferire in produzione le informazioni rilevanti.

I trend nel settore degli AGV e degli AMR puntano verso una maggiore autonomia. Stanno diventando un vero e proprio componente produttivo che interagisce con i moduli di produzione piuttosto che con i nastri trasportatori. Gli AGV e gli AMR lavorano dunque in sinergia per necessità. Ma sono in grado di capirsi?

Markus Fenn: Gli AGV e gli AMR sono dotati dell’interfaccia standard VDA5050 e pertanto sono in grado di comunicare anche con il centro di controllo. I clienti possono testare facilmente nuovi software utilizzando una piattaforma come Eduard, i cui risultati sono poi trasferibili al 100% agli AGV e AMR di grandi dimensioni. In questo modo, le applicazioni possono essere valutate senza molte simulazioni, perché il 2/5 software rimane sostanzialmente lo stesso, sia con Eduard, sia con un sistema più grande. Per facilitare la pianificazione e l’espansione, un gemello digitale è disponibile su richiesta insieme alla piattaforma.

I sistemi di azionamento di Eduard devono soddisfare anche le esigenze future dei concetti AGV e AMR. Quali sono i sistemi di azionamento che utilizzate per la piattaforma e perché?

Markus Fenn: Per la nostra piattaforma di formazione e di dimostrazione della fattibilità (PoC), utilizziamo micromotori DC a spazzole con commutazione in metallo prezioso di Faulhaber. Nonostante le piccole dimensioni, sono in grado di generare una coppia elevata con una notevole efficienza energetica. Inoltre, sono semplici da controllare e sono adatti a circuiti di controllo ad alta precisione. Per le piattaforme più grandi, utilizziamo motori DC di grandi dimensioni dello stesso produttore per consentire una rapida dimostrazione della fattibilità, ad esempio la prova della facile controllabilità con la propria elettronica. Se necessario, li sostituiamo poi con motori BLDC per l’applicazione, perché esenti da manutenzione e duraturi.

Da tempo, la produzione è caratterizzata da una riduzione delle dimensioni dei lotti e da un numero maggiore di varianti. Quali sono le conseguenze a livello di logistica e di funzionalità degli AGV e degli AMR?

Markus Fenn: Servono robot per carichi più piccoli e cioè robot più piccoli ma con azionamenti più compatti e più potenti, come ad esempio gli azionamenti di alta qualità di Faulhaber. Questi carrelli industriali autonomi presentano meno elettronica e batterie più piccole, il che significa minor peso e consumo energetico inferiore. Se poi i carichi aumentano di nuovo, è facile espandere le capacità e operare come unità singola, in quanto i robot sono in grado di lavorare in sinergia senza rischi di collisioni grazie agli azionamenti ad alta precisione.

Una maggiore funzionalità comporta una maggiore complessità degli AGV e AMR: cos’è realizzabile e cosa ha senso?

Markus Fenn: Quando parliamo di AGV e AMR, a essere complesso è solo il software. Ciò che conta è la progettazione, in modo che gli AGV possano operare insieme senza problemi. Per far sì che non riconoscano solo i pallet, ma possano anche distinguere se questi sono pieni o vuoti oppure se sono inclinati, l’AGV deve essere il più intelligente possibile. È qui che entra in gioco l’AI (intelligenza artificiale). La complessità aumenta con l’uso dell’AI e il nostro piccolo robot è l’ideale per testarla efficacemente.

Un’altra tendenza riguarda le grandi flotte automatizzate, per le quali è necessaria una gestione flotte.

Markus Fenn: In questo caso, i robot devono interagire fra loro, «pensarsi», scambiare informazioni tramite interfacce standard e, se necessario, collaborare tra loro. Sia che gli AGV e gli AMR siano grandi o piccoli, il software rimane sostanzialmente identico: la differenza nei programmi si limita a poche righe. Il software necessita di poche informazioni sull’AMR. Ad esempio, deve calcolare in che punto della mappa del padiglione si trova il robot. Il sistema di navigazione, uno dei pochi componenti che conosce le dimensioni del robot, cerca quindi il percorso più adatto. Tuttavia, i test sono sempre importanti perché la robotica mobile è ancora agli albori, ragione per cui non esistono ancora molti standard in materia. Per raggiungere la velocità richiesta, il controllo del motore calcola il numero di giri ruota richiesto. Per questa regolazione occorrono tre righe di codice o un file di configurazione. Faulhaber fornisce motori con riduttori di precisione ed encoder per il posizionamento preciso, che insieme forniscono prestazioni e sicurezza ottimali.

L’Intralogistica 4.0 e l’Industria 4.0 necessitano di AGV e AMR connessi in rete: possono operare via cloud o, meglio ancora, via edge? E in che modo la sicurezza/l’hacking impatta su questi scenari?

Markus Fenn: A seconda del produttore, i sistemi possono essere resi «inviolabili» dagli hacker fino a una certa misura separando la parte hardware da Internet. I robot sono dotati di scanner di sicurezza con sensori di distanza per evitare urti contro le pareti. Ciò significa che il robot non può eseguire alcun movimento pericoloso anche se subisce un attacco hacker. Inoltre, i dati di processo sono protetti all’interno della rete così come lo è la rete aziendale stessa.

L’obiettivo per l’Industry 4.0 è avere sistemi multimodali, eterogenei e in grado di organizzarsi da soli. Ciò richiede lo scambio di dati fra AGV e AMR, ma anche l’AI ha bisogno di dati. Quali sono i requisiti per i componenti Faulhaber, chiamati anch’essi a raccogliere e trasmettere dati?

Markus Fenn: Questo avviene tramite il 5G o la rete WLAN interna dell’azienda. I sistemi non hanno bisogno di dati in tempo reale perché i dati della fase di progettazione sono già disponibili: ad esempio, i percorsi e le velocità sono presenti nel sistema a livello di progettazione dei percorsi e non sono soggetti a continue variazioni. Se il robot si sposta da un punto all’altro, è sufficiente un segno di vita a intervalli di pochi secondi. In questo modo, il traffico dati è inferiore e le reti non si sovraccaricano. I dati stessi vengono raccolti nell’AMR e qui analizzati. Gli encoder registrano quello che accade e garantiscono un controllo sicuro mediante i controlli.

Quanto sono sicuri gli AGV e gli AMR?

Markus Fenn: Sono molto sicuri. Se uno dei quattro motori si guasta, il controllo del motore se ne accorge e arresta la corsa. Se una persona entra nell’area di manovra, ciò viene rilevato dallo scanner laser e il sistema frena. Questi due livelli di sicurezza sono sufficienti.

In quali ambiti è ancora necessario fare ricerca per sviluppare gli AGV e gli AMR del futuro e come evolverà la vostra piattaforma di test in funzione di tali esigenze? Allo stesso tempo, aumentano anche i requisiti previsti per gli azionamenti. Come sarà l’azionamento del futuro?

Markus Fenn: I robot devono essere meglio interconnessi in rete. Ad esempio, quattro robot lavorano insieme a un compito di trasporto secondo il motto: molti robot piccoli anziché un singolo robot grande. A tale scopo, è necessario un numero maggiore di motori più piccoli che devono lavorare con precisione assoluta: 4/5 in caso contrario, il gruppo di robot rischierà di inciampare o perdere la sincronizzazione. Per migliorare l’affidabilità, gli encoder devono essere completamente immuni alle interferenze in modo che i robot non risentano di influenze esterne. Per questo motivo, talvolta Faulhaber utilizza due encoder per ciascun motore. Prendendo le diverse varianti di riduttori Faulhaber, disponibili in varie lunghezze e diametri, e abbinandole a encoder, controlli, ecc. è possibile generare matematicamente 25 milioni di combinazioni, un gran numero delle quali è già stato implementato da Faulhaber. Questo significa che ogni azienda può trovare gli azionamenti ideali, anche per le applicazioni future.

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