MILANO — Reti neurali per rendere le macchine intelligenti, anche nell’industria del caffè. Ne parla la rivista Industria Italiana in una trattazione molto specifica di natura tecnica, che vi proponiamo di seguito. A Sps Italia, la fiera dell’automazione che si è tenuta a Parma lo scorso mese di maggio, la filiale italiana del colosso tedesco Siemens ha ospitato una macchina confezionatrice di cialde per caffè della nota azienda Ima, la 590, e una insaccatrice di patatine Tronrud.
Che cosa avevano in comune?
Anzitutto, sono state realizzate con la piattaforma Mechatronic Concept Designer, che consente di sviluppare un progetto elaborando in sinergia la progettazione meccanica, elettrica e di automazione.
Grazie a Mechatronic Concept Designer è possibile da una parte realizzare gemelli digitali della strumentazione intera o di parti di essa, dall’altra simulare e testare tutte le funzionalità della macchina prima che sia prodotta.
Le macchine, inoltre, sono connesse a MindSphere, il sistema operativo aperto per l’IoT basato su cloud di Siemens, che consente a clienti industriali di monitorare, storicizzare i dati di macchine e impianti locali o remoti e prendere decisioni basate su precise informazioni. Inoltre, con l’ulteriore novità della piattaforma Simatic Edge i dati possono essere raccolti anche in prossimità delle linee che li generano e gestiti a livello di impianto grazie a speciali device.
Il sistema, cioè, combina la sicurezza dell’edge alla flessibilità della “nuvola informatica”. Sia su Cloud sia su Edge i dati vengono elaborati e resi fruibili tramite App standard e customizzate per l’esigenza specifica. Grazie infine a nuove Cpu dotate di reti neurali, le macchine sono in grado di apprendere autonomamente.
Tramite la scheda di Artificial Intelligence Siemens permette ad esempio a un robot delta di riconoscere oggetti anche in posizioni non dettagliate a priori. Di tutto ciò abbiamo parlato con Giuliano Busetto, a capo dell’Operating Company Digital Industries e Sabina Cristini, Responsabile General Motion Control di Siemens Italia.
Macchine in mostra
Nello stand di Siemens a Sps – uno spazio espositivo di 700 metri quadrati accompagnato dal motto “Thinking industry further! Progettiamo insieme il futuro dell’industria” – erano ospitate due macchine per il packaging, allo scopo di dimostrare nella pratica i vantaggi dell’integrazione e l’importanza delle innovazioni software, che garantiscono prestazioni eccellenti lungo l’intero ciclo di realizzazione di un prodotto.
Si tratta nello specifico di una confezionatrice di cialde per caffè di Ima, la 590, dotata di automazione ed elettromeccanica Siemens, accompagnata per l’occasione anche dal suo gemello digitale e collegata a MindSphere per l’analisi su cloud dei dati di produzione.
«La macchina sarà portata al Tac di Piacenza a vantaggio di studi e ricerche dei clienti che ne faranno visita» racconta Giuliano Busetto. Il Tac è il centro tecnologico applicativo di Siemens e ha lo scopo di garantire alle imprese un’offerta formativa multidisciplinare con una forte componente “pratica”.
Rappresenta un modello di Smart Factory, dove le aziende manifatturiere hanno l’opportunità di aggiornarsi sulle innovazioni utili per attuare la propria trasformazione digitale.
La seconda macchina era una confezionatrice di sacchetti di patatine del costruttore norvegese Tronrud. In grado di imballare fino a 300 sacchetti al minuto, «dotata del suo gemello digitale, collegata a MindSphere e con installato anche un nuovo dispositivo per edge computing» spiega Cristini. C’era infine un robot Delta, dotato di una Cpu tecnologia di cui parleremo dopo. Soffermiamoci per ora sulle prime due: cosa avevano in comune?
La piattaforma per il virtual commissioning della macchina
Entrambe le macchine sono state realizzate con la piattaforma Siemens Mechatronic Concept Designer (MCD). Questa presenta un vantaggio di base: l’utilizzo di un linguaggio comune per le discipline meccaniche, elettriche e di automazione. Si può lavorare su un solo progetto sviluppando in sinergia materie che generalmente vengono trattate in modo separato.
Questo aiuta a realizzare più velocemente i progetti complessivi e con minori problemi di integrazione. Non è necessario ri-masterizzare i dati relativi alle singole discipline. Così, i progettisti meccanici possono utilizzare i modelli concettuali in NX (software che supporta ogni singolo aspetto dello sviluppo del prodotto, dal design alla fabbricazione) per una progettazione dettagliata; gli electrical designer possono invece servirsi dei dati del modello per selezionare sensori e attuatori; chi si occupa di automazione può avvalersi di informazioni sulla sequenza operativa dal modello per lo sviluppo del software.
Ma c’è di più. «La piattaforma consente di realizzare digital twin (gemelli digitali) di parti della strumentazione o della macchina completa, di simulare e testare ogni funzionalità della macchina prima che sia prodotta» continua Cristini.
“E’ dimostrato dall’esperienza reale dei nostri clienti il valore aggiunto del virtual commissioning. In pratica, la piattaforma MCD permette non solo di digitalizzare come l’apparecchiatura apparirà, ma di verificarne in anticipo il funzionamento a livello di simulazione digitale. Si convalida il progetto dal punto di vista operativo. Si possono vedere anzitempo potenziali collisioni, spazi di azione non corretti, prestazioni non sostenibili, eventuali colli di bottiglia. Tutte informazioni importantissime per un costruttore: agendo prima, è possibile abbattere i costi che con approccio tradizionale si dovrebbero sostenere per gli aggiustamenti sulla macchina realizzata e in campo» prosegue Cristini.
Monitorare i dati di campo e prendere decisioni grazie a MindSphere
Le macchine possono essere connesse a Mindsphere, il sistema operativo aperto per l’IoT cloud-based di Siemens. MindSphere raccoglie, memorizza i dati operativi e li rende accessibili tramite App digitali (dette “MindApps”), che consentono a clienti industriali di prendere decisioni basate su precise informazioni. «È l’azienda cliente che sa e può decidere come utilizzare al meglio i propri dati e relative elaborazioni» afferma Cristini. Il sistema MindSphere è inteso come platform as a service.
Com’è noto, occorre fare una distinzione tra Paas, Saas (software as a service) e Iaas (Infrastructure as a service). La prima in particolare intende un servizio cloud, che consente di sviluppare, sottoporre a test, implementare e gestire le applicazioni aziendali. Ciò senza i costi e la complessità associati all’acquisto, alla configurazione, all’ottimizzazione dell’hardware e del software di base.
In pratica, per Paas si intende l’erogazione al cliente dell’intera piattaforma cloud, grazie a un certo framework distribuito. Numerosi sono i servizi offerti da MindSphere: MindSphere Analytics Services fornisce analisi avanzate relative agli indicatori di performance, alle anomalie, alla predizione dei trend di funzionamento; Manage Mymachines permette a costruttori o utenti finali di macchine utensili di qualsiasi azienda manifatturiera, a prescindere dalle dimensioni, di monitorarle da remoto, da ogni parte del mondo; e tanti altri. Per saperne di più, si consulti questo articolo di Industria Italiana.
mindsphere
L’edge è già realtà con Simatic Edge
Simatic Edge è la piattaforma Siemens per l’industrial edge computing. In genere, si parla di “edge” quando la raccolta e l’elaborazione dei dati avviene in prossimità delle macchine che li generano. Questo sistema consente operazioni a bassa latenza, e quindi una rappresentazione real time delle informazioni ricevute dal campo. Con Simatic Edge è possibile associare questi vantaggi con quelli derivanti dal Cloud, che invece, come abbiamo visto, offre una grande flessibilità per la raccolta e l’analisi dei dati da diverse macchine installate nel mondo. E una gestione del software basata su app. I dati vengono raccolti in sicurezza localmente grazie ad edge device; elaborati, aggregati e resi disponibili successivamente in Cloud e gestiti tramite app.
Macchine più intelligenti e versatili con Cpu dotate di reti neurali
Con le nuove Cpu (nuclei elaborativi di un microprocessore) Siemens garantisce la possibilità al Plc Simatic di apprendere autonomamente grazie alla potenza dell’intelligenza artificiale e alle reti neurali. Queste sono costituite da un modello matematico composto da tanti neuroni artificiali, che per certi versi replicano il funzionamento di quelli biologici. Cioè delle piccole componenti del cervello che ci consentono di ragionare.
Come nel caso del cervello umano, il modello artificiale è costituito da interconnessioni di informazioni. Ora, in un normale contesto informatico, le informazioni vengono immagazzinate in una memoria centrale ed elaborate in un luogo definito: con la rete neurale, invece, si cerca di simulare il comportamento dei neuroni con connessioni analoghe alle sinapsi di un neurone biologico tramite una funzione di attivazione, che stabilisce quando il neurone invia un segnale. In pratica, le informazioni sono distribuite in tutti i nodi della rete.
Con queste innovazioni si possono rendere le macchine ancora più intelligenti e polifunzionali. «Un tempo era infatti necessario investire molto per addestrare ad esempio un robot a raccogliere oggetti noti, dovendo definire in modo meticoloso ogni movimento» conferma Cristini; ora, invece, «tramite la rete neurale installata sulla scheda Siemens Tm Npu a bordo del Plc Simatic S7-1500, l’intelligenza artificiale garantisce al robot di riconoscere oggetti noti che si presentano in posizioni non dettagliate a priori. Ma anche oggetti sconosciuti e di calcolare autonomamente i migliori punti di presa.
Tutto questo grazie a un preventivo addestramento della rete neurale, che raccoglie e sfrutta tutta l’esperienza raccolta durante l’addestramento».
