A distanza di poche settimane dalla nostra prima masterclass sull' "AI al servizio dell'impresa" coordinata da Ye Seul Kim, Bullo e Lazzini, la LFM University è lieta di annunciare che a partire da questa settimana inizierà a condividere sul proprio blog e sui propri canali una serie di articoli e aggiornamenti che tratteranno delle numerose applicazioni dell'intelligenza artificiale applicata in vari settori. Oggi parleremo di AI applicata nel settore manifatturiero automotive, un settore che l'azienda LFM ama da anni, avendo lavorato con diverse marchi quali Ferrari, Smart, Citroen, Mercedes, Wolkswagen, Volvo e Seat.
L'Intelligenza Artificiale rivoluziona la produzione automobilistica
Nell'era della digitalizzazione, l'Intelligenza Artificiale (IA) sta diventando un pilastro fondamentale per molte industrie. Una delle pioniere in questo campo è l'industria automobilistica, con Hyundai Motors e Tesla che emergono come un leader nell'implementazione dell'IA nelle sue operazioni di produzione. Prima di vedere il caso specifico delle due aziende cerchiamo di capire meglio il background dell'industria automotive in relazione con l'innovazione e l'AI.
L'industria automobilistica rappresenta un perfetto crogiolo per l'innovazione. Tra le tecnologie evolute più rilevanti troviamo: il deep learning, il digital twin e la Light detection & ranging meglio conosciuta come LiDAR. Vediamole brevemente.
1.il Deep Learning sottocategoria del machine learning basata su reti neurali con tre o più strati, cerca di simulare il comportamento del cervello umano, permettendo di "apprendere" da grandi quantità di dati. Nel settore automobilistico, il deep learning ha un ruolo fondamentale, specialmente nelle tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma. Queste reti neurali profonde possono riconoscere e classificare oggetti all'interno dei dati, come ostacoli o segnali stradali, con precisione. Ad esempio, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono utilizzate per la visione artificiale e la classificazione delle immagini, permettendo alle auto di rilevare e interpretare l'ambiente circostante. Attraverso l'apprendimento profondo, le auto possono migliorare la loro capacità di navigazione, prevenzione degli incidenti e interazione con l'ambiente.
2. il Digital Twin è una rappresentazione digitale di un oggetto fisico, persona o processo, contestualizzato in una versione digitale del suo ambiente. Questa tecnologia permette di simulare situazioni reali e i loro esiti, facilitando decisioni più informate. Nel settore automobilistico, un digital twin può rappresentare un veicolo, permettendo di simulare il suo comportamento in vari scenari. Ad esempio, attraverso il digital twin, le aziende possono effettuare rapidi test e ottimizzazioni dei design dei veicoli, identificare difetti prima della produzione effettiva e monitorare in tempo reale le prestazioni del veicolo. Questo porta a una maggiore efficienza, riduzione dei tempi di commercializzazione e miglioramenti nella qualità del prodotto.
3. LiDAR o light detection & ranging una tecnologia che usa la luce laser per misurare le distanze e creare mappe tridimensionali degli oggetti. Funziona emettendo un impulso laser e registrando il tempo impiegato dalla luce riflessa per tornare al ricevitore, calcolando così la distanza. È fondamentale per i veicoli autonomi, fornendo dati precisi sulla distanza e sulla forma degli oggetti circostanti.
Queste tecnologie non solo mirano, nel mondo automobilistico a migliorare l'efficienza e la precisione ma anche garantire controllo di qualità superiore, una maggiore stabilità dei veicoli e una sicurezza ottimale sul luogo di lavoro. Vediamo ora più da vicino il caso Hyundai.
Rivoluzione IA di Hyundai, KIA con AIRS e KT
Hyundai Motor Company, insieme a Kia, sono nomi di spicco nell'industria automobilistica mondiale con sede in Corea del Sud. Ma ciò che distingue Hyundai è la sua dedicata divisione AIRS, esclusivamente focalizzata sull'Intelligenza Artificiale. Inoltre, in collaborazione con KT, una delle principali società di telecomunicazioni della Corea del Sud, Hyundai ha fatto passi da gigante nell'adozione dell'IA.
L'IA in Azione in Hyundai
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Qualità potenziata dalla Tecnologia: Hyundai ha adottato il DEEP LEARNING di cui abbiamo appena parlato sopra, per ispezionare la vernice delle auto, identificando e risolvendo rapidamente i problemi, eliminando quasi completamente l'intervento umano. Un progetto pilota del 2019 presso lo stabilimento Hyundai di Ulsan ha scansionato quotidianamente circa 400 fogli di ispezione della vernice con una precisione del 95%. Questa innovazione non si limita solo all'industria automobilistica, ma si estende anche al settore retail.
Immagine a scopo esemplificativo -
Stabilità ottimale: L’intelligenza artificiale migliora l’allineamento delle ruote prevedendo valori di regolazione ottimali attraverso l’apprendimento iterativo dai dati passati, correggendo potenziali problemi di guida causati dalle ruote disallineate. Il sistema di intelligenza artificiale apprende dai dati storici per proporre regolazioni accurate per i nuovi angoli delle ruote, facilitando la trasmissione continua dei dati e un migliore allineamento.
Immagine a scopo esemplificativo -
Sicurezza al primo posto: La sicurezza dei lavoratori è di primaria importanza. KT ha sviluppato una 'Recinzione Virtuale IA' per lo stabilimento automobilistico di Kia. Integrando l'IA con un sensore 3D LiDAR, questo sistema di sicurezza è in grado di rilevare automaticamente la presenza di persone in aree pericolose, fermando le operazioni per garantire la sicurezza del personale.
Certamente Hyundai e Kia non sono le uniche aziende automotive ad aver ampiamente abbracciato l'AI, infatti molte altre aziende stanno adottando l'Intelligenza artificiale per migliorare i loro processi di produzione. Ad esempio, Tesla utilizza sistemi di visione per il controllo della qualità, vediamo meglio questa case study.
Tesla e l'intelligenza artificiale e i sistemi MVS
Tesla applica l'Intelligenza Artificiale (IA) e i Sistemi di Visione Artificiale (MVS) per ottimizzare e accelerare i suoi processi produttivi. Nei suoi impianti di produzione, Tesla ha implementato MVS avanzati per il controllo qualità. Questi sistemi utilizzano telecamere ad alta risoluzione e algoritmi di elaborazione delle immagini per ispezionare i veicoli in tempo reale durante l'assemblaggio. Controllano l'allineamento dei pannelli della carrozzeria, la qualità della verniciatura e altri parametri visivi, identificando difetti con una precisione che supera le capacità umane.
In caso di rilevamento di irregolarità, queste vengono corrette manualmente o in modo automatizzato, garantendo che ogni veicolo Tesla aderisca a standard qualitativi rigorosi. L'uso di MVS da parte di Tesla contribuisce a migliorare il controllo qualità durante la produzione dei loro veicoli, riducendo il tempo sulla linea di produzione e migliorando il processo di fabbricazione.
Le tecnologie trasformative alla base di questi sistemi, tra cui algoritmi di elaborazione delle immagini e Intelligenza Artificiale, ne potenziano la funzionalità e le capacità. Queste tecnologie sono in rapida evoluzione, con progressi come il miglioramento della tecnologia dei sensori e l'integrazione con la robotica che spingono il settore in avanti. Aziende come Tesla testimoniano il potenziale su larga scala dell'integrazione di MVS e IA, indicando un futuro in cui tali sistemi sono onnipresenti nelle strutture di produzione. Guardando verso questo futuro, è evidente che i MVS continueranno a guidare miglioramenti della qualità e dell'efficienza operativa nella produzione, plasmando l'industria per gli anni a venire.
Se il caso Tesla ti ha incuriosito puoi approfondirlo qui.
Conclusioni e food for thoughts
In questo articolo abbiamo imparato come l'AI può avere degli impatti significativi sul processo di produzione dell'automotive ed in particolare in 3 punti da ricordare:
1. AUMENTO DELLA QUALITA' grazie alla tecnologia
2. STABILIZZAZIONE OTTIMALE grazie all'apprendimento dei dati
3. SICUREZZA grazie alle "AI Fence"o aree delimitate per diminuire il rischio dei lavoratori
Fateci sapere cosa ne pensate, e preparatevi per i nostri prossimi articoli di AI applicata ai vari settori! La LFM University non si ferma mai e non vediamo l'ora di condividere aggiornamenti sui nostri master e i nostri percorsi di formazione. Stay tuned!