Made a Mecspe con AI, machine vision e robot collaborativo

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Alla fiera di Bologna Made Competence Center i4.0 porta due applicazioni di intelligenza artificiale e machine vision: con deep-learning per un sistema di incollatura automatica nella cartotecnica e con un robot collaborativo per un progetto di stampaggio a compressione di suole in gomma.

Nell’area Live Academy di Mecspe 2022, che si tiene dal 9 all’ 11 giugno a Bologna, il Competence Center con sede a Milano illustrerà progetti di trasferimento tecnologico che comprendono applicazioni di intelligenza artificiale con sistemi di riconoscimento visivo (machine vision).

Giacomo Porcari e Riccardo Giustolisi sono due ingegneri di Ero impegnati nel progetto Deep Learning di Made

L’obiettivo del primo caso è quello di migliorare la qualità dei sistemi di incollatura elettronici di Ero (https://www.ero-gluers.com/it/home/), l’azienda bresciana che, grazie al Competence Center, ha sviluppato un progetto di Industria 4.0 con l’Università degli Studi di Brescia, mentre nel secondo caso un robot collaborativo guida il processo di carico e stampaggio di suole Vibram (https://eu.vibram.com/).

 

In particolare, venerdì 10 giugno alle 10 Made Competence Center i4.0 (https://www.made-cc.eu/) tratterà nell’Area Speech le tecnologie legate alla digitalizzazione dei processi e degli asset industriali e, a seguire, presenterà e discuterà i casi portati in fiera dai diversi Competence Center sulle relative tecnologie.

Più efficienza e qualità sulle linee produttive di scatole di carta

Made CC i4.0 ricostruirà una linea produttiva di 2 metri x 1 del progetto Ero-DL, in collaborazione con l’Università degli Studi di Brescia, per ottimizzare il controllo qualità della presenza di colla in semilavorati per il settore del paper converting e della cartotecnica. Attraverso tecniche di deep-learning e con un sistema di machine vision, un algoritmo di intelligenza artificiale viene addestrato a riconoscere la presenza di colla sulle superficie cartacee, anche nei casi in cui risulti estremamente difficile individuarla per la presenza di componenti grafiche.

Con l’applicazione dell’Industria 4.0 a un sistema già automatico, aumenterà la qualità dei lotti e l’efficienza produttiva grazie a meno scarti per le non conformità, a tempi di avviamento più rapidi e meno fermi macchina, senza peraltro limitare le possibilità grafiche sulla superficie. Questa soluzione avanzata avvantaggerà i produttori di scatole di carta e cartone che hanno la sfida di rispettare standard di qualità sempre più alti.

Marco Taisch, presidente Made CC i4.0

«Stiamo vivendo in un contesto economico internazionale molto complicato e senza precedenti, nel quale agli strascichi della pandemia si sono aggiunte le incertezze legate alle indisponibilità e ai prezzi di materie prime ed energia. In questo quadro le Pmi italiane devono vedere nei Competence Center dei partner capaci di accompagnarle in un percorso di innovazione che parta dal loro interno e che, capitalizzando sul loro know-how, tecnologie e competenze, le pongano nelle condizioni per poter affrontare le sfide future», commenta Marco Taisch, presidente Made CC i4.0.

Una linea digitale per lo stampaggio di suole in gomma

Il progetto per l’automazione del processo di carico su presse di stampaggio a compressione di suole in gomma, sviluppato in collaborazione con Vibram, Alumotion e Politecnico di Milano

Made CC i4.0 porta in fiera anche un progetto di applicazione di robot collaborativo e sistema di visione intelligente per l’automazione del processo di carico su presse di stampaggio a compressione di suole in gomma, sviluppato in collaborazione con Vibram, Alumotion e Politecnico di Milano. Il processo di stampaggio a compressione delle suole in gomma è ancora manuale anche per attività a basso valore aggiunto, come caricamento del materiale, verifica del ciclo di stampaggio e scarico del prodotto.

Con il progetto “SmartColeSoleHand”, invece, grazie a un robot collaborativo le attività ripetitive di carico diventano facilmente sostituibili e una telecamera intelligente guida il robot, veicolando le informazioni tramite raccolta di immagini (machine vision). In pratica, robotica collaborativa e sistemi intelligenti di assistenza al lavoratore consentono la verifica in tempo reale della corretta sequenza delle operazioni e delle difettosità, oltre al settaggio automatico dei parametri di lavoro, tutte attività che ancora venivano demandate alla capacità dell’operatore. In questo modo si ottimizzano le operazioni e si riducono i tempi di set-up e i livelli di difettosità.

A Mecspe verrà mostrato il carico dei materiali e il settaggio del processo di stampa attraverso la collaborazione tra operatore e cobot.