KUKA e Microsoft insieme per la robotica

by redazione 0

Iiot for Robotics è il titolo di un evento durante il quale KUKA, Microsoft e alcuni partner hanno mostrato cosa si può ottenere mettendo insieme due tecnologie avanzate.

Forse non tutti sanno che Microsoft House, la nuova sede Microsoft inaugurata all’inizio del 2017 nella zona di porta nuova, a due passi da Corso Como, dispone al suo interno di una sala demo per applicazioni robotiche. Sala che è stata sfruttata per dare una dimostrazione concreta alla fine di un evento, svoltosi alla fine di settembre, intitolato Iiot for Robotics. Organizzato da KUKA Roboter Italia e Microsoft, insieme con i partner Nebbiolo Technologies e Kiwi Data Science, l’evento ha visto alternarsi sul palco per tutta la mattina una serie di speaker che hanno sviluppato vari aspetti, anche particolari, dei temi della robotica, dell’Iiot e del trattamento dei big data.

 

L’intervento di KUKA

Ha aperto i lavori Alberto Pellero, Head of Strategy & Marketing di KUKA Roboter Italia, che ha illustrato le strategie evolutive del produttore, ormai da alcuni mesi ufficialmente diventato “cinese”. Dopo aver illustrato la struttura dell’azienda e i vari ambiti operativi, ne ha delineato l’evoluzione presente e futura. “Nei prossimi anni, l’obiettivo di KUKA è di trasformarsi da un produttore di hardware in un’azienda che sviluppa gran parte del suo R&D nel mondo del software – ha spiegato Pellero – dobbiamo cercare di capire cosa sia effettivamente l’industry 4.0, declinata nel mondo manifatturiero, e nel futuro avvicinarci ai sistemi di intelligenza artificiale per i robot. In futuro, i robot non si muoveranno più seguendo programmi nativi preimpostati, ma saranno in grado di modificare automaticamente il loro programma in funzione del cambio delle condizioni di contorno”.

Il futuro modello di business di KUKA nel settore Iiot sarà quindi a tre livelli, con la vendita di prodotti digitali della piattaforma KUKA connect, il sistema di analytics e intelligence basato su cloud; la vendita di servizi digitali e soluzioni, raggruppate nella KUKA Engineering Suite; e le attività di consulenza tese a migliorare le performance del business, legate principalmente al sistema di KUKA Virtual Commissioning. L’infrastruttura che permette di abilitare queste tecnologie è piuttosto complessa ed è composta da numerosi moduli, come si può vedere, ed è facile ipotizzare un forte coinvolgimento di partner per integrare le componenti KUKA  con i moduli di terze parti.

A questo punto, Pellero ha illustrato alcuni esempi pratici dei vantaggi portati in produzione dall’uso di sistemi IioT con i robot. Si va dal rilevamento precoce delle irregolarità di funzionamento, in modo da evitare il blocco completo dell’impianto, alla realizzazione di dashboard per la gestione ottimizzata di un impianto di riempimento bottiglie, dalla creazione di un sistema di manutenzione predittiva alla gestione di celle robotizzate con la riduzione dei fermi imprevisti tramite l’implementazione di un sistema di allarmi.

 

Microsoft e l’importanza di cambiare mentalità

A seguire c’è stato l’intervento di Andrea Cardillo di Microsoft, che ha parlato del cambio di mentalità che ha interessato l’azienda di Redmond, estendendo il discorso anche all’utilità, per le organizzazioni ma anche per le persone, di passare da un mindset per così dire “bloccato” a un mindset orientato alla crescita: questo comporta la voglia di imparare cose nuove, di cercare nuove sfide e di considerare i fallimenti come parte essenziale nel processo che porta a padroneggiare un’attività. E infine ha mostrato cosa offre oggi Microsoft alle aziende manifatturiere, in termini di strumenti software e piattaforme: in particolare, la parte del leone la fanno Azure, i servizi di cloud enterprise, e Office 365, la suite collaborativa di programmi per l’ufficio. Ma ci sono anche prodotti più specializzati, come l’HoloLens, un sistema a realtà aumentata concepito in particolare per l’utilizzo come strumento di supporto per i tecnici manutentori e per gli operai in fabbrica.

 

Nebbiolo Technologies, l’importanza del Fog

Andrea Robbiani, Regional Manager EMEA di Nebbiolo technologies, ha poi introdotto la sua azienda, una startup della Silicon Valley (ma con CTO e CFO italiani) che vede fra i suoi investitori KUKA, specializzata in quello che va sotto il nome di “fog computing”. Il fog, spiega Robbiani, è l’anello mancante fra il Cloud e gli endpoint IoT, che possono essere i robot di una linea di assemblaggio come le automobili connesse o impianti remoti per la produzione dell’energia eccetera. Concettualmente possiamo pensarlo come un’estensione del concetto di edge computing, in quanto siamo abituati a considerare l’edge fisicamente collocato in fabbrica vicino ai macchinari, mentre il fog è qualcosa di più sparso, etereo e impalpabile, come la nebbia appunto. Da un punto di vista più concreto, il fog abilita la convergenza tra le tecnologie IT e OT, e si inserisce bene in una tendenza in atto che prevede di spostare quanto più possibile la potenza di calcolo nelle vicinanze degli endpoint, per poter reagire rapidamente alle loro necessità – si pensi ad allarmi che richiedono bassa latenza, o alla guida autonoma di veicoli connessi. In questo quadro si inserisce la mission di Nebbiolo, che consiste nel trasformare i sistemi industriali per mezzo di sistemi Edge intelligenti: gestiti, virtualizzati, resi sicuri e costruiti per elaborare insight basati sui dati rilevati.

A oggi, Nebbiolo technologies fornisce una piattaforma di tipo iperconvergente per il calcolo, lo storage e il networking in ambito IoT, un sistema di gestione centralizzato, e una piattaforma comune per sistemi di controllo real time e carichi di lavoro non real-time. Il portfolio comprende inoltre un’infrastruttura leggera di analytics per l’edge, e soluzioni di data streaming, fog federation (per formare cluster intelligenti per il bilanciamento del carico) e security (per il monitoraggio continuo delle minacce). Una serie di casi d’uso ha chiuso la presentazione.

 

Kiwi Data Science

A chiudere la lista degli speaker sono stati Giovanni Bocchi e Claudio Ferraris di Kiwi Data Science, un’azienda fondata a Milano nel 2013 da un gruppo di fisici e di professionisti dell’IT, i quali condividevano la convinzione che negli anni seguenti il mercato avrebbe richiesto un numero crescente di decisioni “data driven”. Kiwi si concentra quindi sui servizi all’industria manifatturiera e puntano a estrarre valore dai dati, secondo i concetti e i principi di industry 4.0. Per spiegare il ruolo di Kiwi Data Sciences, Ferraris fa un semplice esempio: “Le vostre grandi masse di dati inutilizzati sono come un giacimento di petrolio. Noi abbiamo le conoscenze e gli strumenti per estrarre, raffinare e trasformare questo petrolio in prodotti utili, che poi potrete vendere ai giusti clienti o utilizzare per ottimizzare la produzione”. Trasformando i dati in conoscenza, Kiwi apre nuove opportunità di business ai suoi clienti: decisioni in real time prese basandosi sui dati, manutenzione predittiva, individuazione dei guasti, eccetera.

 

La demo

La serie di interventi è stata chiusa da Paolo Vaniglia di KUKA, che ha fatto un rapido excursus sui prossimi sviluppi della tecnologia robotica accoppiata all’IioT. Interazione uomo-robot e digital twin i temi trattati, insieme agli stadi evolutivi dell’”intelligenza” applicata ai sistemi di produzione, e agli standard di comunicazione.

A chiusura della giornata, è stato possibile vedere in azione le tecnologie e i software di cui si era parlato nell’area demo robotica permanentemente allestita nella Microsoft House dallo scorso luglio. Nella demo, un robot KUKA connesso con il sistema di analisi dei dati di Kiwi era chiamato a “scoprire” se una determinata bottiglietta era riempita di sabbia o di liquido, semplicemente  sollevandola e scuotendola. Di norma, un compito del genere richiede lo studio del fenomeno fisico e l’effettuazione di un’analisi tecnica, volta a individuare le caratteristiche del segnale emesso nei due casi, per poi procedere a scrivere un software in grado di discriminare i vari casi. Invece, in questo caso il sistema di analisi, basato sull’individuazione del pattern dinamico generato dallo scuotimento, sfruttava una rete neurale che forniva al sistema intelligenza artificiale e capacità di machine learning: è bastato un breve addestramento, e il sistema ha iniziato a riconoscere il contenuto delle bottigliette senza mai sbagliare.

 

di Silvano Corridolo