Da FANUC e Cisco il cobot che risponde ai comandi

Machine learning e AI: il system integrator Alascom presenta una soluzione innovativa di robotica collaborativa a partire dai prodotti delle due aziende

Utilizzando metodologie di machine learning, NLP e AI, Alascom propone un nuovo paradigma di interazione tra robot e uomo, permettendo una collaborazione “naturale” e non specialistica tra tecnologia e persone. Partendo dalle caratteristiche di performance ed efficienza degli impianti di robotica FANUC, l’azienda ha sviluppato e integrato applicazioni su infrastruttura Cisco, accelerando così l’evoluzione tecnologica degli ambienti produttivi e consentendo di abilitare servizi a valore aggiunto accelerando il time to market. I cobot FANUC affiancano l’uomo per supportarlo eseguendo le attività in modo complementare e flessibile. Il cobot è consapevole di quanto lo circonda ed è in grado di svolgere compiti complessi sgravando l’uomo da attività pericolose e/o ripetitive adattandosi ad una produzione flessibile ed effettuando operazioni che posso-no cambiare in relazione alle esigenze del mercato.







Grazie all’applicazione di Alascom, che si integra con la soluzione di Cisco Webex Teams via bot, è possibile comunicare in linguaggio naturale al cobot operazioni e comandi ed ottenere informazioni sul suo funzionamento, produzione, fermi, etc. Questo significa che oltre ai tecnici specializzati anche altre figure in fabbrica possono finalmente accedere a dati in modo semplice e immediato senza aggiungere software dedicato al proprio computer o accedere a svariate pagine web ma sfruttando lo strumento aziendale di collaborazione Cisco Webex Teams. E’ possibile anche ricevere degli alert in modo automatico via chat bot che rimangono in modalità per-sistente riducendo così il numero di email che circolano in azienda.

Tutto questo è reso possibile dall’impiego del software FANUC Zero Down Time, una soluzione che attiva il monitoraggio da remoto dei robot per azzerare i tempi di fermo improvviso. ZDT mantiene costantemente sotto controllo in tempo reale lo stato dei robot e del controllore, la produttività e l’usura, analizza i dati relativi al funzionamento, identifica e segnala attraverso notifiche eventuali problemi prima che questi si verifichino. Grazie alla Big Data Analytics dei dati raccolti è possibile migliorare il tempo ciclo, aumentare la vita del robot e beneficiare del risparmio energetico. I risultati che si ottengo sono mediamente downtime ridotti del 48% e miglioramenti dell’efficienza complessiva degli impianti nell’ordine del 16%.














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