Indagini manutentive a bordo di Trenitalia? È un affare da… robot! Con Artes 4.0

di Piero Macrì ♦︎ Argo, guidato con tecniche di visione, esegue rilievi e misure precise sullo stato di usura dei dischi e delle pastiglie dei freni. Posizionato nello spazio residuo tra i binari e la parte inferiore della carrozza, tramite il braccio meccanico dotato di telecamera esegue le opportune verifiche delle varie componenti e parti. La velocità manutentiva in digital twin e le operazioni da remoto attraverso joystick

Argo by Artes 4.0

Il contributo all’innovazione della robotica che può offrire l’Italia è di straordinario livello, basti pensare che siamo tra i primi Paesi al mondo per quantità di produzione scientifica e qualità nell’ambito della ricerca. Siamo anche ai vertici della classifica mondiale per quanto riguarda lo sviluppo di macchine intelligenti che permettono di tradurre la percezione del mondo reale in movimenti fisici coerenti all’ambiente in cui si deve operare. Un esempio è il sistema robotico per la diagnostica delle parti meccaniche del sottotreno nato dalla collaborazione tra Trenitalia e Artes 4.0, il Centro di Competenza toscano specializzato in robotica e intelligenza artificiale. «La collaborazione con Trenitalia – afferma Lorna Vatta, direttrice esecutiva di Artes 4.0 – è la dimostrazione della capacità del competence center di supportare l’innovazione e la ricerca avanzata nell’ambito della robotica e dell’intelligenza artificiale. La categoria dei robot per l’ispezione e la manutenzione, grazie a sofisticate tecnologie di visione potenziate dal machine learning sono in grado di realizzare modelli predittivi che migliorano le attività operative, rendendo più agevoli e sicuri tutta una serie di interventi che vengono oggi gestiti in modalità tradizionale».

Argo, questo il nome del robot Made in Italy, è pensato per ispezionare il sottocassa delle vetture. Grazie a sofisticati sistemi laser è in grado di produrre una rappresentazione tridimensionale su cui effettuare le più diverse indagini manutentive. Il robot, guidato con tecniche di visione, esegue rilievi e misure precise, tipicamente quelle sullo stato di usura dei dischi e delle pastiglie dei freni. Viene posizionato nello spazio residuo tra i binari e la parte inferiore della carrozza e tramite il braccio meccanico dotato di telecamera, esegue le opportune verifiche delle varie componenti e parti. Le operazioni possono essere eseguite anche da remoto. In un prossimo futuro Argo diventerà ancora più versatile e potrà sostituire in completa autonomia le singole componenti dell’impianto frenante.







«Da un primo prototipo siamo ora arrivati a una versione più avanzata e siamo pronti per passare alla produzione di serie che probabilmente avverrà nel corso del prossimo anno. Ipotizziamo di vederne un uso intensivo a partire dal 2023», afferma Paolo Masini, head of Rolling Stock Technology and System Engineering di Trenitalia. Argo non è il solo progetto che Trenitalia ha sviluppato in collaborazione con Artes 4.0. E’ stato anche realizzato un sistema di visione per la sicurezza a bordo treno del macchinista. In questo caso si tratta di una webcam installata in cabina guida che rileva, attraverso elaborazione algoritmica di pattern visivi, lo stato di presenza e vigilanza del macchinista. E’ la soluzione che dovrebbe prima o poi sostituire l’attuale sistema basato sull’azionamento di un pedale, che deve essere premuto dal macchinista ogni 30 secondi circa per confermare lo stato della propria integrità psico-fisica. «La webcam non registra immagini, poiché implicherebbe una violazione della privacy, ma si comporta come un sensore, permettendo di segnalare un’emergenza dovuta a un malessere del macchinista», dice Masini.

 

Il competence Center Artes 4.0

Argo, questo il nome del robot Made in Italy, è pensato per ispezionare il sottocassa delle vetture. Grazie a sofisticati sistemi laser è in grado di produrre una rappresentazione tridimensionale su cui effettuare le più diverse indagini manutentive. Il robot, guidato con tecniche di visione, esegue rilievi e misure precise, tipicamente quelle sullo stato di usura dei dischi e delle pastiglie dei freni

Artes 4.0 vuol dire Pisa, Scuola Sant’Anna, terra di scienziati, luogo di ricerca & sviluppo della robotica avanzata, dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie di controllo, sia in ambito industriale e infrastrutturale sia in quello di sanità e salute. Si occupa di tutte quelle tecnologie che servono a realizzare e rendere performante un robot: dalla meccatronica alle nanotecnologie, dalle neuroscienze alle scienze dei materiali e al machine e deep learning. Ma altrettanta attenzione è posta sul big data analytics e l’Industrial IoT. Fin dalla sua fondazione ha scelto di operare con una logica di governance diffusa aggregando 13 università, circa la metà quelle toscane, e centri di ricerca e sedi presenti in diverse regioni.

Vanta quindi più di 80 laboratori dispersi su un territorio che si estende dal Lazio all’Emilia Romagna, dalla Sardegna alla Sicilia. Ogni sede universitaria è una sorta di business unit del territorio ed è punto riferimento per piccole e micro imprese. Le aree di intervento su cui si è finora misurato il competence center? Robotica e macchine collaborative dotate di sensori ed algoritmi per l’interazione uomo-macchina; algoritmi per l’apprendimento automatico di modelli dati orientati al controllo; sistemi di diagnostica per l’individuazione di malfunzionamenti; realtà aumentata, virtuale e sistemi di telepresenza multisensoriale; digitalizzazione e robotizzazione di processi per aumentare la produttività e la sicurezza degli operatori; tecnologie, reti e sistemi e comunicazione, wireless e wired, per connettere robot e/o macchine e persone.

 

Argo vuol dire più sicurezza e meno costi di manutenzione

L’utilizzo del robot Argo sviluppato congiuntamente dal competence center toscano e Trenitalia, tuttora in fase sperimentale, risolve più problemi. Permette innanzitutto di eseguire l’attività ispettiva nel momento in cui il treno è in sosta di servizio presso la stazione, senza doverlo spostare presso appositi impianti manutentivi, spesso a decine di km di distanza, dove sono presenti le cosiddette “fosse” che permettono all’operatore di visionare le parti sottostanti delle singole carrozze. «Con l’utilizzo della robotica avanzata risparmiamo mezza giornata di lavoro e si possono fare verifiche molto più frequenti, ottimizzando i costi della manutenzione», spiega Masini.

 

Eccellenza e innovazione Made in Italy

Viene posizionato nello spazio residuo tra i binari e la parte inferiore della carrozza e tramite il braccio meccanico dotato di telecamera, esegue le opportune verifiche delle varie componenti e parti. Le operazioni possono essere eseguite anche da remoto. In un prossimo futuro Argo diventerà ancora più versatile e potrà sostituire in completa autonomia le singole componenti dell’impianto frenante

Argo è un brevetto internazionale invidiato in tutto il mondo. «Gli unici che hanno fatto qualcosa di simile sono i giapponesi, ma per essere operativo il loro sistema deve disporre di una rotaia supplementare – racconta Masini – Al contrario, il nostro sistema utilizza lo spazio sottostante che rimane tra la rotaia e la chiavarda potendolo così usare su qualsiasi binario». La piattaforma robotica è di dimensioni molto compatte poiché deve operare in ambienti con grossi vincoli di spazio. Può eseguire la scansione muovendosi a una velocità di 10 Km orari e sul braccio può essere montato uno laser scanner per ispezionare i punti più nascosti. La videocamera stereoscopica è in grado di offrire la stessa visibilità che potrebbe avere l’operatore che lavora fisicamente in fossa.

 

Velocità manutentiva in digital twin

Con Argo i tempi di ispezione di un intero treno possono essere svolti in soli 30 minuti e le operazioni si eseguono on-site oppure da remoto attraverso joystick. Si può accelerare il percorso di ispezione a seconda delle parti che devono essere visionate. Il tutto permette di acquisire un digital twin sul quale poi eseguire l’elaborazione sullo stato delle componenti meccaniche e decidere eventuali interventi sostitutivi o manutentivi. «In modalità tradizionale, con ispezione in fossa, sono operazioni che vengono mediamente eseguite ogni 30mila o 60mila km di percorrenza, a seconda che si tratti di treni regionali o ad alta velocità. Con il robot possiamo moltiplicare gli interventi con una frequenza molto maggiore, nell’ordine di ogni 3mila km. Se viene segnalata un’anomalia l’operatore di turno prende in carico il ticket ed esegue gli interventi più opportuni».

 

Un robot capace di sostituire le pastiglie dei freni

La collaborazione tra Trenitalia e Artes 4.0 è la dimostrazione della capacità del competence center di supportare l’innovazione e la ricerca avanzata nell’ambito della robotica e dell’intelligenza artificiale. La categoria dei robot per l’ispezione e la manutenzione, grazie a sofisticate tecnologie di visione potenziate dal machine learning sono in grado di realizzare modelli predittivi che migliorano le attività operative, rendendo più agevoli e sicuri tutta una serie di interventi che vengono oggi gestiti in modalità tradizionale

Il prossimo passo sarà dotare Argo della più completa autonomia operativa. Grazie a un doppio braccio meccanico il robot sarà infatti in grado di sostituire un componente usurato. La prima attività che riuscirà a svolgere in autonomia sarà la rimozione e installazione delle pastiglie dei freni. «Non è un’operazione complicata – spiega Masini – Interventi di questo tipo potranno essere fatti in tempi davvero rapidi sfruttando il momento in cui il treno effettua la sosta in stazione». Insomma, secondo quanto raccontato dal manager di Trenitalia, il binario di arrivo e di partenza diventerà una sorta di pit stop dove effettuare ricambi in tempi (quasi) da formula uno.

 

Machine learning per la manutenzione predittiva

Argo è stato pensato come un oggetto modulare. Cuore del sistema è la piattaforma mobile, dotata di batterie che ne assicurano un’autonomia funzionale adeguata all’uso per cui è stato predisposto: si muove sotto il piano del treno nei tempi di attesa e di cambio servizio in stazione, fa le sue ispezioni e fornisce le informazioni necessarie per consentire decisioni manutentive. Sfrutta algoritmi di machine learning che ne permettono di incrementare l’efficacia operativa attraverso tecniche di apprendimento che abilitano una gestione predittiva. «Sul modulo zero, dice Masini, possono essere installati molteplici sistemi di visione che consentono una diagnostica più precisa di quella eseguita fisicamente da un operatore. Insomma, contribuisce a ridurre gli errori umani aumentando la produttività delle attività di manutenzione».














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