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Edge computing, Ia, 5G: così Advantech reinventa le fabbriche di Oem e componentisti auto
di Renzo Zonin

 

Le soluzioni della multinazionale taiwanese abilitano la trasformazione digitale dell’industria automobilistica. Che sta affrontando le sfide e i problemi della transizione all’elettrico. Utilizzando l'intelligenza artificiale direttamente sull'edge è possibile efficientare i processi It e Ot, a vantaggio della flessibilità della produzione. Ne parliamo con Dario Nacawa
 

15 Agosto 2022

Se per quasi un secolo le auto sono state oggetti essenzialmente meccanici, negli ultimi 20 anni l’arrivo dell’elettronica prima, e dei sistemi digitali di bordo poi hanno cambiato profondamente la natura dei veicoli, trasformandoli in oggetti simili a computer su ruote. Ora, con il passaggio obbligato dai motori termici alla trazione elettrica inizia una nuova trasformazione, ancora più sfidante per l’industria. Perché la trazione elettrica ridurrà il numero e l’importanza delle parti meccaniche, mentre cresceranno ulteriormente numero e rilevanza delle componenti elettriche ed elettroniche. E’ una sfida storica per l’intero comparto produttivo automotive, che in Europa – e in Italia in particolare – ha una filiera ancora molto legata alle tecnologie della trazione termica. Per dare un’idea dei numeri in gioco, nel nostro Paese l’automotive muove oltre 40 miliardi di euro per la produzione di veicoli, e quasi 50 miliardi di euro per la parte componentistica, la quale dà lavoro a 2.200 aziende di tutte le dimensioni, con 160.000 addetti. Convertire una filiera così grande e complessa ai nuovi paradigmi dell’auto elettrica e digitale richiede l’adozione di tecnologie abilitanti di frontiere.

Anche al mondo della manifattura automotive si rivolge la multinazionale taiwanese Advantech, che con 1,73 miliardi di ricavi è tra i leader mondiali nell’hardware per l’automazione. Le proposte per questa industry riguardano in particolare, ma non solo, gli ambiti Edge Computing, 5G e Intelligenza Artificiale. Il legame fra queste tecnologie è stretto: gli standard di connettività non proprietari, come il 5G (ma anche il LoRa, o il Wi-Fi), hanno permesso di diffondere l’intelligenza, data dalle piattaforme Edge Pc e dagli Smart Sensor, all’interno degli stabilimenti e fino alle linee di produzione. E la disponibilità di capacità elaborativa a bordo macchina facilita e potenzia l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale, che consente di migliorare i processi di visualizzazione dei dati, di previsione dei guasti, del controllo della difettosità tramite realtà aumentata. L’uso combinato di 5G, EdgePc e Ia è in grado di migliorare nettamente l’efficienza dello stabilimento, e quindi la competitività dell’azienda manifatturiera.

Advantech ha un primato indiscusso nel segmento dei computer industriali, gli “edge computer” che portano l’intelligenza fino a bordo macchina, ma è anche molto attiva nel networking industriale (anche wireless, e non solo 5G, pensiamo per esempio alle soluzioni LoRa) e nell’Ia (dove propone un’offerta basata sulle piattaforme hardware Nvidia Jetson e Intel Movidius, ormai diventate gli standard di riferimento).

«Per rendersi conto di quanto sono corposi gli incrementi di efficienza e produttività ottenibili, basta guardare i risultati ottenuti nelle installazioni Advantech già operative», spiega Dario Nacawa, IioT sales manager Italy&Iberia di Advantech. Per esempio quella realizzata proprio in Italia per conto di un system integrator, partner del maggiore produttore mondiale di veicoli commerciali. Un’installazione interessante anche perché mostra come sia possibile realizzare soluzioni su misura usando componenti standard a catalogo, grazie all’ampiezza del portfolio.

L’installazione in questione è una soluzione all-in-one per la raccolta dati dalla linea di assemblaggio, conforme ai requisiti di Industria 4.0. Oltre a raccogliere i dati, il sistema deve occuparsi della visualizzazione a vari livelli, per i diversi utilizzatori dei dati.

Soluzioni per una fabbrica più efficiente e competitiva in produzioni a motorizzazione elettrica ed alta densità di elettronica
«Abbiamo fatto un assessment insieme a un partner – spiega Nacawa – per studiare la topologia della linea, che prevedeva diversi tipi di strumenti, dal misuratore elettrico al lettore di codici a barre, ad altri segnali di ingresso analogici o digitali. Loro stavano cercando appunto un sistema semplice per poter acquisire tutti questi dati e migliorare i processi produttivi. Avevano anche la necessità di visualizzare questi dati all’interno di grandi schermi Andon». Gli Andon, per chi non lo sapesse, sono dei grandi tabelloni presenti negli stabilimenti, che mostrano i dati di produzione in tempo reale, collegati al proprio Mes (Manufacturing Execution System). Vengono usati anche per segnalare la presenza di problemi sulla linea, e sono molto presenti soprattutto dove si fa Lean Manufacturing o si usano i metodi di miglioramento della qualità derivati da quelli sviluppati in Toyota negli anni ‘70.

Nel caso in questione, serviva un prodotto robusto e affidabile, perché una linea di assemblaggio di questo tipo non è certo un ambiente ideale per i componenti digitali. Oltretutto, si tratta di un ambiente in cui la continuità di produzione è importante e i fermi macchina imprevisti semplicemente non sono ammissibili: tanto che gli interventi di manutenzione si possono fare solo in specifici momenti della giornata o della settimana. «In questo caso specifico, il cliente chiedeva un pannello, un Panel Pc, con un display abbastanza ampio, da 18 pollici, doppio. Quindi con la possibilità di avere le immagini, le dashboard, su 2 pannelli separati».

Problema risolto da Advantech con l’utilizzo del Panel Pc industriale TPC-2000, formato da due componenti: il “cervello” TPC-B200 e il display touch da 18,5” FPM-D18W-BE. Esso può essere inserito in una configurazione che permette di collegare allo stesso computer due monitor separati, uno dei quali può essere posizionato a una distanza massima di 100 metri, senza perdere il segnale. «Tipicamente, il “cuore” computazionale viene messo all’interno della macchina, mentre il visualizzatore può essere installato a distanza, collegato con un semplice cavo Ethernet cat. 5. I dati viaggiano in questo caso su un protocollo standard Tcp/Ip che li trasferisce alla rete di back-end e di qui al cloud. Questa è un’applicazione di acquisizione dati dal campo che arriva fino al cloud, un cloud privato ovviamente, con tutta una serie di feature di sicurezza, di firewall interni, di Vpn che garantiscono la massima sicurezza dei dati» aggiunge Nacawa.

Grazie alla soluzione Advantech, il plant manager può visualizzare tutti i dati in arrivo dai vari strumenti, per esempio quelli dell’avvitatore sulla torsione, e capire se vengono mantenuti nel tempo determinati standard qualitativi che sono richiesti dal processo. Può monitorare anche eventuali scostamenti per quanto riguarda per esempio le bilance, per capire l’eventuale necessità di ritararle. Il tutto prevede l’utilizzo di protocolli che non sono soltanto Ethernet, ma anche Usb e seriali – questi ultimi sono abbastanza infrequenti ormai nei computer “consumer”, ma ancora pienamente in uso in ambito industriale, soprattutto sotto forma di interfacce RS-232, RS422, RS485.

Una volta messo in produzione, il sistema di rilevamento dati ha cominciato a mostrare presto buoni risultati. «Dopo sei mesi, hanno già misurato una riduzione dei tempi di produzione di circa il 10-15%, e una maggiore velocità e semplicità di raccolta dei dati. Fondamentalmente ritorniamo al discorso della produttività. La tecnologia che abbiamo fornito al Var è stata ritenuta allo stato dell’arte, soprattutto perché le nostre soluzioni potevano essere dispiegate non soltanto in Italia ma in tutto il mondo. Advantech ha un footprint globale, che permette di replicare e di fornire le medesime soluzioni su clienti che hanno necessità di avere una supply chain che non sia soltanto locale».

Tecnologie per car maker e componentisti
Molte delle tecnologie che Advantech ha in portfolio trovano impiego non solo nella trasformazione digitale dei car maker, ma anche in quella dei loro partner Tier 1 e Tier 2. Player importanti, visto che ormai forniscono fino all’85% delle parti di un’automobile.

«L’industria automobilistica negli ultimi anni sta puntando molto sull’efficienza della produzione – prosegue Nacawa – quindi registriamo una rapida evoluzione dell’adozione di tecnologie digitali in produzione, che poi si riflette anche in tutti processi It e Ot. Il paradigma dell’Industry 4.0 permette sia ai car maker, sia ai sistemi integrator di rendere la produzione più flessibile, più efficiente». La chiave di tutto è l’uso dei big data per migliorare i processi e l’eccellenza operativa, e per gestire linee di produzione più flessibili. «Ci sono produttori che sono riusciti ad avere per esempio una riduzione degli scarti, ai controlli di qualità, dell’ordine del 5-10%, e miglioramenti dell’efficienza anche dell’80%. Sono numeri importanti, che hanno dietro però una grossa revisione di tutti i processi aziendali, e questo sicuramente è, insieme al change management, uno dei grossi temi, sia in generale e sia nell’automotive in particolare» conclude Nacawa.

Non solo ammodernamenti di impianti produttivi esistenti, ma anche plant nuovi e…
Storicamente, l’industria dell’auto ha sempre recepito rapidamente i metodi di produzione più efficienti, e quindi si sarebbe portati a pensare che gli interventi riguardino quasi sempre casi di brown field. A quanto pare, non è proprio così.

«Ci sono entrambi gli scenari, brownfield e greenfield – spiega Nacawa – In Italia ci sono stati dei grossi investimenti nel comparto automotive per cui siamo partiti da poco dai green field. Ma abbiamo la nuova spinta sull’ibrido e sull’elettrico, e questo ha comportato nuove linee di produzione, per esempio quelle per produrre batterie. Qui parliamo di green field, parliamo di situazioni del “tier one” dei fornitori del car maker».

Gli scenari brown field invece riguardano i cosiddetti revamping, gli ammodernamenti di impianti produttivi esistenti. «Qui bisogna agire in modo intelligente, dal punto di vista economico, nel mantenere ciò che può essere mantenuto. E conta molto anche la parte del software di applicazione, con i Mes chiamati a dare un input più puntuale, più dettagliato ai capi stabilimento, a chi fa supply chain. Dal punto di vista hardware, dove Advantech sicuramente è coinvolta maggiormente, ci possono essere soluzioni anche a macchia di leopardo, partendo da tratte pilota fino ad arrivare all’estensione di una linea completa». Brown field vuol dire, quasi sempre, doversi interfacciare anche con sistemi proprietari. «Noi come Advantech abbracciamo la politica del “non proprietario”, cioè piattaforme hardware aperte a tutti i protocolli. Questa è una soluzione che ci permette di essere appunto aperti a tutte le possibili integrazioni. Abbiamo anche un prodotto, WebAccess, che è un connettore di protocollo e ci permette di connetterci plug’n’play a pressoché tutti i Plc che ci sono sul mercato, consentendo una integrazione più agevole del parco esistente».

Più intelligenza all’edge. Anche artificiale
L’arrivo di tecnologie di connessione standard e affidabili ha permesso di decentralizzare l’intelligenza dalle sale server al bordo macchina, la specialità di Advantech, che fra l’altro dispone di piattaforme edge dedicate all’intelligenza artificiale, basate sulle piattaforme standard di mercato, ovvero l’Intel Movidius Myriad X e la Nvidia Jetson. «Advantech è edge computing a 360 gradi – conferma Nacawa – Da soluzioni veramente light, per esempio acquisizione di pochi dati da alcuni sensori, un prodotto che consuma poco, costa poco ma che può essere installato su larga scala, fino ad arrivare a soluzioni edge computing che fanno una pre-elaborazione dei dati. Parliamo di soluzioni Hmi (Human-Machine Interface), quindi tutto ciò che riguarda la visualizzazione: bordo macchina, bordo linea, visualizzazione anche su grandi schermi con possibilità di visualizzare grandi dashboard, soluzioni di acquisizione dati. E dell’acquisizione dati dal campo: contatori, valori analogici digitali di input output, sensori di vibrazione, sensori di temperatura. Per tutto ciò che è acquisizione dei dati, noi abbiamo dei moduli e delle soluzioni, anche similari ai Plc, che permettono di fare questa prima acquisizione dal campo. A completamento di tutto c’è la parte che chiamiamo di Intelligent Connectivity, quindi tutta la parte di switching, protocolli layer 2 e layer 3, soluzioni managed e unmanaged, che possono appunto colloquiare con la rete di stabilimento».

Ma perché l’intelligenza artificiale è così importante? «Con l’Ia entriamo nell’applicazione. Noi abbiamo piattaforme fondamentalmente aperte, ma abbiamo anche piattaforme che sono studiate per alcune applicazioni particolari. L’intelligenza artificiale la troviamo nelle dashboard che sviluppiamo con i clienti, per tutto ciò che riguarda la parte visualizzazione ma anche la parte computazionale. E poi nella visione artificiale. In tutte le linee di produzione esistono dei tratti di linea che si occupano della qualità del prodotto. Noi abbiamo in questo caso soluzioni particolari per visione artificiale, collegate a telecamere per visual inspection». I sistemi che usano le tecnologie di Ia devono essere sottoposti a un training che gli permette di imparare a riconoscere i pattern degli oggetti da analizzare, per riconoscere i difetti e intervenire automaticamente. Questa del controllo qualità è un’applicazione che si sta diffondendo sempre di più, sia nell’automotive, sia anche fra i costruttori di macchinari. Un’altra applicazione tipica è il material handling, ovvero la gestione delle movimentazione del materiale, sia in modo tradizionale sia usando veicoli senza operatore. «Per lo spostamento di pallet di materiali con i tradizionali forklift, i muletti per intenderci, possiamo fornire una parte computazionale che può essere utilizzata sul veicolo; ma disponiamo anche di soluzioni più aggiornate, e qui parliamo di digitalizzazione e degli Agv, o Automatic Guided Vehicle. Noi ci interfacciamo con i produttori di Agv e forniamo loro le componenti di comando eccetera». Un altro problema che può essere affrontato con l’Ia è quello della predictive maintenance: tramite l’analisi dei dati prodotti dai sensori di monitoraggio dei parametri vitali della linea di produzione, è possibile intervenire con operazioni di manutenzione prima che si verifichi un guasto. In tutte queste applicazioni, denominatore comune è la necessità di mettere in campo know-how che appartengono a diverse discipline e, quasi sempre, a diversi soggetti. «L’Ai è un esempio di tecnologia che mette in luce la necessità di avere un ecosistema di partner – conferma Nacawa – Non esiste un fornitore di intelligenza artificiale, esiste una varietà di technology provider, che mettendosi insieme danno una soluzione completa, da chi fa il software, l’algoritmo, a chi fa il servizio, a chi fa l’hardware, a chi lo veicola sul mercato, con soluzioni magari As a Service per esempio. In questo caso dunque è proprio il team di partner che fa la digitalizzazione. È come per l’Internet of Things, non c’è nessuna azienda che dà l’IoT a 360 gradi, ci sono tante competenze che messe insieme possono dare la soluzione». In questo mosaico di competenze, Advantech ha prima di tutto il ruolo di fornitore dell’hardware, grazie alle sue piattaforme di edge Ai – che comunque non vengono fornite “nude”, ma con un corredo di software e servizi che cambia a seconda delle piattaforme e dei modelli, e con la predisposizione al supporto dei più comuni framework. Advantech inoltre dispone della piattaforma Wise-PaaS per la gestione dei dispositivi IoT, che si estende dal campo al cloud, privato o pubblico grazie alla compatibilità con Azure, Aws o Alibaba Cloud. Advantech quindi può fornire ai suoi partner parecchi degli elementi necessari per costruire una soluzione completa di hardware, software e servizi.

Per quanto riguarda specificatamente l’hardware pensato per l’Ia, nel portfolio dell’azienda taiwanese troviamo, per esempio, una vasta offerta di sistemi inferenziali basati sulle piattaforme Jetson di Nvidia, di fatto lo standard di mercato, pensati principalmente per la vision analytics in applicazioni di manufacturing, ma anche per sorveglianza o trasporti. L’entry level della famiglia è il modello Mic-710Ail, basato su Jetson Nano.

Mosso da una Cpu Arm Cortex A57 quad core con Ubuntu Linux, questo compattissimo sistema fanless è in grado di operare in ambienti fino a 60°, può montare memorie di massa standard M.2 Nvme (fino alla misura 2280) e dispone di numerose interfacce: dalle porte Usb 2 e 3 all’Hdmi, dalla Gigabit Ethernet agli slot Micro SD, MiniPcie/M.2, e micro Sim per le connessioni cellulari. La sua Gpu Maxwell sviluppa 472 Gflops (Fp16),che gli permettono di far girare modelli deep-learning addestrati. È in arrivo anche la nuova versione Ail-T, dotata di Ram raddoppiata (8 Gb) e soprattutto della Gpu Nvidia Pascal, ovvero della piattaforma Nvidia Jetson TX2 Nx con il doppio di unità Cuda rispetto alla versione Nano.

All’estremo opposto troviamo una gamma di “Gpu Server”, ovvero sofisticate macchine ad alta densità di Gpu – fino a 10 schede nei sistemi da quattro unità rack – ideali per l’addestramento dei sistemi Ai. L’aggiunta più recente alla gamma è il modello Sky-640V2, da 4 unità, equipaggiato con doppio processore Xeon di terza generazione, 16 slot di memoria RAM e 11 slot Pcie – 4 dei quali in grado di accogliere schede doppie. Per le memorie di massa sono presenti 2 slot da 2,5” interni (per il software di sistema) e 8 slot hot-swap capaci di accogliere dischi da 2,5” o 3,5”. Per impieghi ancora più gravosi c’è il modello Sky-6420, con 24 slot di memoria Ram, 10 slot Pcie doppia larghezza e 24 slot per dischi hot-swap. Advantech dispone anche di una linea di Gpu Edge Computer.

L’ultimo arrivo è l’Mic-75G30, un modulo di espansione in grado di alloggiare fra l’altro due schede Gpu a tripla larghezza da 250W ciascuna, fornendo all’edge Pc collegato potenza di calcolo sufficiente ad affrontare compiti pesanti nell’ambito della Video Ai, del processamento di immagini 3D, e in generale per applicazioni in campo vision.

Nonostante la consistenza dell’offerta e il ritmo delle uscite, ogni tanto si sente dire che le piattaforme di Ia destinate allo stabilimento sono datate dal punto di vista hardware rispetto a quelle per uso It. «Noi stiamo dimostrando che siamo più attenti e più conservativi nel rilasciare piattaforme più veloci rispetto al mondo consumer, ma ormai le nostre piattaforme di Ia sono paragonabili a sistemi Hpc (High Performance Computing), quindi sono macchine che assolutamente possono coniugare il loro carattere industriale col carattere “high performance” che serve per queste applicazioni» conclude Nacawa.

 

(Ripubblicazione dell’articolo pubblicato il 24 novembre 2021)

 

Link,  https://www.industriaitaliana.it/advantech-oem-componentisti-auto-edge-computing-intelligenza-artificiale-5g/

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