il C aso zione robotica , della digitalizzazione , delle nuove tecnologie e alla tematica della sostenibilità economica , sociale e ambientale . L ’ impegno e il risultato ottenuto dai 6 neolaureati conferma l ’ ottimo indirizzo che alcune università italiane tra cui Alma Mater Studiorum-Università degli Studi di Bologna , Politecnico di Milano , Politecnico di Torino , Università Politecnica delle Marche , Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia , Università degli Studi di Perugia , da cui provengono le tesi ricevute per questa edizione , stanno dando al loro percorso di studi , facilitando così in prospettiva l ’ operato delle aziende del settore ».
Appuntamento con i Premi Ucimu 2025 « Ci diamo appuntamento al 2025 per la prossima edizione dei Premi Ucimu », ha evidenziato Mariotti . La 49esima edizione dell ’ iniziativa si rivolge agli studenti che avranno conseguito la laurea nel periodo compreso tra luglio 2024 e giugno 2025 presso le facoltà di Ingegneria , Economia , Informatica , Disegno Industriale e Scienze della Comunicazione per corsi di laurea magistrale , di politecnici e università italiane . Sono ammesse al concorso anche le tesi svolte presso università straniere purché sviluppate in collaborazione con imprese associate a Ucimu-Sistemi per Produrre .
LE PRIME TRE TESI PREMIATE NEL 2024 Apriamo questi articoli dedicati ai vincitori proponendovi un abstract delle prime tre tesi .
Object grasp and manipulation planning with a dual arm robot di Luca Beretta “ L ’ ascesa delle nuove tecnologie e l ’ i- narrestabile tendenza dei robot a essere impiegati in ambienti originariamente progettati per gli esseri umani hanno cambiato completamente l ’ idea dei processi di produzione e manifatturieri all ’ interno delle aziende nell ’ Industria 4.0 . L ’ istituzione di una netta demarcazione tra le attività di umani e robot è stata abbandonata in diversi settori a favore di un sistema di produzione più flessibile e un sistema automatizzato collaborativo . Con l ’ avvento dei robot collaborativi ( cobots ) è emersa l ’ opportunità di ottenere maggiore flessibilità combinando l ’ adattabilità dell ’ uomo con la produttività dei robot . In questi ambienti intrinsecamente centrati sull ’ essere umano , i robot a due braccia possono assumere un ruolo fondamentale , essendo in grado di imitare i comportamenti umani e manipolare gli oggetti in modo simile agli esseri umani , facilitando la collaborazione tra operatori e robot . L ’ obiettivo di questa tesi è progettare un algoritmo di pianificazione adattato per la manipolazione di un oggetto con attributi ben definiti e pose iniziali e finali stabilite . L ’ intento principale è il riposizionamento e la riorientazione dell ’ oggetto per raggiungere una posizione obiettivo , sfruttando manipolatori a due braccia . Un aspetto fondamentale che contraddistingue questo approccio è il regrasp , una forma di manipolazione robotica specializzata che comprende anche il trasferimento di un oggetto da una mano del manipolatore all ’ altra . Al contrario dei robot a singolo braccio , utilizzando un robot a doppio braccio è possibile garantire destrezza nella manipolazione , eliminando la necessità di usare sistemi di fissaggio e posizionare l ’ oggetto in posizioni intermedie , riducendo i tempi di ciclo . L ’ organizzazione di questo approccio assume la forma di una pipeline sequenziale , iniziando con l ’ identificazione delle pose stabili dell ’ oggetto . Il metodo procede specificando e associando delle configurazioni di presa corrispondenti , per entrambe le mani robotiche , a tali pose stabilite , seguito da un processo di accoppiamento degli afferraggi alle possibili pose di regrasp non ottimali dell ’ oggetto . Durante questo processo si procede con la valutazione della qualità degli afferraggi e con l ’ eliminazione delle configurazioni irrealizzabili che potrebbero causare potenziali collisioni o instabilità . Segue la selezione delle prese e la realizzazione di rappresentazioni grafiche . Questi grafi vengono esplorati sistematicamente per identificare un percorso ottimale che faciliti il conseguimento della manipolazione , dalla posizione iniziale alla configurazione finale desiderata . La sequenza di step termina con l ’ utilizzo di un pianificatore di stati di scambio ottimali in grado di definire le pose per potere eseguire i regrasp richiesti dalla soluzione della ricerca su grafo . Il metodo è stato validato sperimentalmente applicandolo su diversi oggetti e un robot collaborativo a due braccia ”.
An artificial intelligence based in-situ quality monitoring methodology for large-scale Additive Manufacturing di Fabio Bonarota “ La manifattura additiva ha il potenziale per rivoluzionare l ’ industria manifatturiera consentendo capacità di
“ An artificial intelligence based in-situ quality monitoring methodology for large-scale Additive Manufacturing ” è il titolo della tesi presentata da Fabio Bonarota www . techmec . it Gennaio / Febbraio 2025 65