I robot autonomi, capaci di muoversi nell’ambiente circostante (i cosiddetti Autonomous Mobile Robot, Amr) sono in grado di “navigare” in un ambiente, anche non controllato, senza il bisogno di dover utilizzare personale dedicato che li gestisca attraverso dispositivi di guida fisici o meccanici.
In alcuni casi, questi robot autonomi sono chiamati a percorrere con diversi incarichi un percorso predefinito in uno spazio limitato – come nel caso di alcuni robot industriali, che utilizzano braccia articolate con piccoli spostamenti – ma in tanti casi sono utilizzati, invece, proprio per la loro capacità di muoversi in autonomia lungo percorsi prestabiliti. E’ il caso, per esempio, dell’utilizzo degli Amr nei magazzini, negli ospedali, nelle fabbriche per spostare materiale di stoccaggio.
Si tratta di un comparto in espansione, in evoluzione e di ampio interesse, considerato come, secondo ResearchAndMarkets, il mercato globale di Agv (veicoli a guida automatica) e degli Amr dovrebbe raggiungere il valore complessivo di circa 13,2 miliardi di dollari entro il 2026 con un tasso di crescita di circa il 35% con oltre 1,5 milioni di unità operative (complessivamente) nei prossimi 5 anni.
Ma, oltre che per il valore in sé, il mercato è interessante anche perché grazie alla loro agilità, i mobile robot autonomi e i veicoli a guida automatica possono muoversi indipendentemente da un’infrastruttura centrale su un terreno anche non “progettato” per i robot che possono quindi essere utilizzati anche in ambienti estremamente pericolosi e tossici, rischiosi per il personale.
Del tutto originale l’utilizzo dei mobile robot autonomi pensato da Reply che ha realizzato una soluzione di utilizzo per sfruttare gli Amr per rilevare in modo automatico i danni ai veicoli messi a disposizione dalle società di noleggio e leasing.
Sfruttando il cloud di Microsoft, Azure, dall’idea di Reply è nata una prima applicazione end-to-end proprio in questa direzione per cui le società di noleggio che sono chiamate a garantire la sicurezza, l’affidabilità e la disponibilità della propria flotta, possono procedere alle ispezioni dei veicoli restituiti dai clienti in modo autonomo, mentre di solito questa attività prevede un iter manuale, portato a termine dal personale in filiale, con dispendio di tempo e denaro, perché i dipendenti devono procedere all’ispezione camminando intorno all’auto e valutando la gravità del danno e, dopo un’accurata ispezione visiva, procedere con la stesura del rapporto finale.
La soluzione combina i servizi di Microsoft Azure, l’agilità del robot Spot di Boston Dynamics e le competenze di Reply in materia di cloud computing, edge computing e AI.
In pratica, il set di servizi intelligenti di Azure, le soluzioni software per la gestione dei flussi di lavoro e i sistemi di machine learning collaborano all’automatizzazione dell’operazione. “Questa piattaforma – spiega Filippo Rizzante, Cto di Reply – utilizza la potenza di Microsoft Azure portandola dal cloud all’edge e in dispositivi robotici mobili altamente avanzati, dando loro l’autonomia per realizzare nuovi casi d’uso aziendali. Grazie all’architettura agile, siamo in grado di implementare casi d’uso specifici per ciascun cliente in vari settori che includono tutti i tipi di robot mobili o droni”.
Nella proposta specifica sviluppata da Microsoft e dal cluster Reply sono integrati quindi, con metodologie DevOps, le Power Apps e la Power Bi e gli Azure Cognitive Services. Il robot Spot può muoversi liberamente nell’area di parcheggio degli autoveicoli, è in grado di scansionare le targhe in modo da individuare quali sono i mezzi che necessitano ancora di ispezione, quindi gira intorno all’auto per verificare e registrare le condizioni, con un’ampia raccolta di dati visivi attraverso fotocamera integrata e sensori.
Il vantaggio immediato è dato, oltre che dall’impiego esclusivamente di un mezzo meccanico, dal fatto di poter elaborare, già all’edge (quindi a bordo di Spot), le informazioni, così come di trasmettere le informazioni sul cloud di Microsoft per i riscontri eventuali tramite algoritmi di elaborazione avanzati sulle immagini, ed una corretta valutazione del danno. I danni vengono quindi registrati nella documentazione di restituzione per le successive procedure del caso.
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