AS_04_2019

VISIONE & AUTO-ID speciale Maggio 2019 Automazione e Strumentazione 70 anticollisione, aprendo, ante litteram , al con- cetto di Big Data. RFID e digital transformation Nel contesto dell’Industria 4.0 la tecnologia RFID (Radio Frequency IDentification) riveste una posizione chiave. Fornisce infatti un prodotto e i relativi componenti di una propria memo- ria , oltre ad essere applicabile in modo effi- cace all’intero processo di produzione . RFID mette a frutto i concetti di tracciabilità, visibilità e condivisione delle informazioni in tempo reale e flessibilità con cui si adatta ai diversi scenari operativi dei sistemi manifatturieri. Esistono ad esempio smart label e tag intelligenti che inte- grano chip RFID per la comunicazione e la geo- localizzazione. Al semplice barcode monodimen- sionale, ancora protagonista nell’industria e nella logistica grazie alla sua economicità, si stanno affiancando sistemi di identificazione automa- tica 4.0 e basati su IoT , sui Big Data e financo sulla Blockchain e sulle tecniche di voice reco- gnition e intelligenza artificiale . Anche BLE (Bluetooth Low Energy), NFC (Near Field Communication), Sixtrue, Fides Code, Bea- con e altre tecnologie di comunicazione e identi- ficazione possono assolvere a questo ruolo. La potenzialità del BLE consiste nel connettere smartphone, tablet e dispositivi Bluetooth Smart con Beacon disseminati nell’ambiente circo- stante. Ma il punto di maggiore interesse risiede nel livello applicativo del BLE , approdato nella realizzazione di diverse famiglie di gateway/ reader e tag Beacon . Questo approccio trasporta questa tecnologia anche nel mondo industriale, permettendo l’interazione con datalogger, sensori e sistemi di misura tipici dell’IoT. In ogni caso RFID sembra possedere i requisiti ideali per aumentare l’ efficienza e la visibilità globale dei processi di produzione e per accom- pagnare la diffusione di soluzioni Cloud . Inol- tre è una nanotecnologia più efficace di altre, in quanto consente una lettura massiva dei tag (tran- sponder) anche se i prodotti sono impilati, insca- tolati o sovrapposti. Le moderne aziende manifatturiere utilizzano sistemi di identificazione e tracciabilità nell’in- tero processo produttivo. Il monitoraggio conti- nuo e automatico dei lotti permette alle aziende di implementare i principi del leanmanufacturing e di portare avanti iniziative estremamente efficienti ispirate ai modelli BPM (Business Process Mana- gement), RTLS (Real Time Location Systems) e MRO (Maintenance, Repair, Operations). I sistemi di visione artificiale I sistemi di visione artificiale (o Machine Vision, MV) vengono utilizzati, oltre che per il controllo della produzione e della qualità , per rendere intelligenti robot, cobot e navette destinati alla movimentazione delle merci all’interno degli stabilimenti. I sistemi MV possono essere impie- gati per riconoscere automaticamente parti e prodotti attraverso la lettura di caratteri e codici identificativi mono e bidimensionali (es. Data Matrix, GS1, Aztec Code, QR Code e altri). In termini di controllo qualità i sistemi MV permet- tono di riconoscere la quasi totalità delle difetto- sità di un prodotto, abbattendo la riduzione degli scarti e dei costi di manodopera e manutenzione. C’è poi un tema legato all’ organizzazione della Produzione che vede i sistemi MV uno strumento ideale al servizio di filosofie di tipo Six Sigma, Kaizen e Lean Production, accomunate dall’obiet- tivo di portare i processi aziendali sotto controllo statistico e di renderli più efficaci ed efficienti. La maggioranza delle telecamere progettate per applicazioni MV - sia embedded che PC-based - opera nell’interval- lo della radiazione elettromagnetica nel visibile, sfruttando la grande varietà di sen- sori CCD e CMOS . Alternative interes- santi alle telecamere CCD e CMOS so- no quelle termiche con sensori LWIR (Long Wavelenght InfraRed), MWIR (Medium Wavelength InfraRed), SWIR (Short Wavelength Sistema di Machine Vision integrato nella linea di produzione (Fonte: Blumenbecker)