L’ INTELLIGENZA ARTIFICIALE APPLICATA AI ROBOT A GUIDA AUTONOMA E AI SISTEMI DI BIN-PICKING PERMETTE ALLE AZIENDE DI MIGLIORARE L’ EFFICIENZA DELLA LOGISTICA INTERNA
’ ultima parola di Davide Davò
UNA NUOVA LOGISTICA
L’ INTELLIGENZA ARTIFICIALE APPLICATA AI ROBOT A GUIDA AUTONOMA E AI SISTEMI DI BIN-PICKING PERMETTE ALLE AZIENDE DI MIGLIORARE L’ EFFICIENZA DELLA LOGISTICA INTERNA
La ricerca della massima efficienza produttiva sta portando le aziende ad analizzare con maggiore attenzione ogni fase del processo produttivo, estendendo l’ analisi anche al tema della logistica. Minimizzare il tempo richiesto per la manipolazione e la movimentazione dei materiali, siano essi materiali in ingresso, semilavorati o pezzi finiti, infatti, può garantire un vantaggio competitivo importante. In quest’ ottica, l’ automazione e l’ intelligenza artificiale si dimostrano un connubio vincente su diversi fronti. Il passaggio dagli AGV( Automated Guided Vehicle) agli AMR( Autonomous Mobile Robot), rappresenta un’ e- voluzione importante, oltre a essere un trend che si sta sempre più consolidando. Questo perché gli AGV richiedono comunque tempo per programmarne i percorsi e necessitano dell’ installazione di marcatori che guidino il robot lungo percorso, mentre gli AMR sono più rapidi da programmare e non sono vincolati a percorsi fissi. Grazie alla navigazione autonoma basata su mappatura ambientale e sensori integrati, questi robot sono in grado di adattarsi in tempo reale ai cambiamenti del lay-out e alle esigenze produttive. Dal punto di vista operativo, ciò si traduce in un miglioramento significativo dei lead time interni, una riduzione dei colli di bottiglia e un contributo concreto agli obiettivi di sostenibilità, grazie all’ ottimizzazione dei percorsi e al minor impiego di energia rispetto ai mezzi tradizionali. Come vantaggio aggiuntivo, legato in generale ai sistemi di guida autonoma, si ottiene una riduzione dei rischi di incidenti o infortuni e una riduzione di attività pesanti, ripetitive e a basso valore aggiunto del personale, che può essere ricollocato e destinato ad attività più stimolanti e gratificanti. Alla movimentazione dei materiali all’ interno del reparto si aggiunge anche la sfida dell’ automazione di magazzino. Permettere ai sistemi di automazione di riconoscere in autonomia i vari oggetti, adattarsi alla loro manipolazione e gestirne la movimentazione, infatti, consente una rilevante riduzione dei tempi e degli errori, oltre a migliorare sensibilmente la tracciabilità del processo. Oggi, grazie all’ adozione di algoritmi di machine learning e sistemi di visione avanzati, i robot utilizzati per le applicazioni di bin-picking sono in grado di identificare, afferrare e manipolare oggetti disposti in modo casuale all’ interno di contenitori, con un livello di affidabilità crescente. Si tratta di soluzioni che vanno oltre il classico“ robot che preleva”: questi sistemi apprendono dai dati, migliorano nel tempo e riescono a gestire un’ ampia varietà di forme e materiali. L’ impatto diretto è duplice: da un lato riduzione del carico operativo per l’ uomo soprattutto su attività ripetitive e a basso valore aggiunto, dall’ altro un aumento dell’ efficienza e della continuità operativa. Queste tecnologie stanno già entrando nelle nostre aziende, e costituiscono uno dei fattori per il mantenimento della loro competitività.
www. techmec. it Novembre 2025 119