La prossima rivoluzione dell’industria automobilistica: i robot impareranno dagli esseri umani

L’industria automobilistica utilizza i robot da oltre mezzo secolo. La saldatura, la verniciatura e la movimentazione dei pesanti pannelli della carrozzeria sono ormai talmente automatizzate che sarebbe difficile immaginare una moderna fabbrica di automobili priva di robot industriali. Eppure, nell’assemblaggio finale lavorano ancora migliaia di persone.

Il motivo non è di natura sentimentale. Gli esseri umani sono sistemi di manipolazione estremamente versatili. Possono percepire con le dita se un connettore si è agganciato correttamente, individuare un cablaggio tra altri componenti, correggere un movimento se un pezzo è fuori posizione e capire, senza alcuna riprogrammazione, che cosa fare quando sulla linea di produzione arriva un’auto con un allestimento diverso. Un robot industriale tradizionale, al contrario, è straordinariamente veloce e preciso finché l’ambiente circostante rimane esattamente come lo ha programmato un ingegnere. Ora le case automobilistiche vogliono ridurre questo divario.

400.000 robot non significano 400.000 posti di lavoro persi

Toyota ha portato con decisione il tema al centro del dibattito stimando che potrebbero servire circa 400.000 robot per modernizzare la rete produttiva dell’azienda, delle altre società del gruppo e dei principali fornitori. Secondo Reuters, dal 2028 Toyota potrebbe spendere ogni anno circa 1.000 miliardi di yen, pari a circa 5,4 miliardi di euro ai tassi di cambio attuali, per l’automazione.

Quattrocentomila è un numero enorme, ma va interpretato correttamente. Non significa 400.000 robot umanoidi, né un piano per sostituire altrettanti lavoratori. La cifra comprende robot industriali tradizionali, nuove soluzioni di automazione e la sostituzione delle apparecchiature esistenti. Secondo le stime, 150.000 robot potrebbero essere destinati agli stabilimenti Toyota, mentre i restanti riguarderebbero la rete produttiva più ampia. (reuters.com)

Ciò che conta, invece, è il tipo di lavoro che svolgerà la prossima generazione di robot.

Inizialmente, l’automazione ha preso il posto delle persone nelle attività in cui i robot le superavano per velocità, forza e ripetibilità. La prossima ondata riguarderà i lavori nei quali, finora, gli esseri umani hanno superato i robot per flessibilità.

Una fabbrica di automobili è un ambiente sorprendentemente difficile per un robot

La saldatura a punti di una carrozzeria è un’attività quasi ideale da automatizzare. Il robot preleva sempre lo stesso utensile, si sposta verso un punto noto ed esegue un’operazione definita con precisione. Lo stesso ciclo viene ripetuto migliaia di volte. L’assemblaggio finale è un mondo diverso.

In questa fase, un robot deve afferrare componenti di forme differenti, maneggiare materiali morbidi, collegare connettori, montare guarnizioni, disporre cavi e lavorare accanto alle persone. A complicare ulteriormente le cose, sulla stessa linea di produzione possono susseguirsi veicoli con motorizzazioni, dotazioni e interni differenti. Una persona risolve molti di questi problemi quasi inconsciamente. A un robot bisogna insegnare a riconoscere un oggetto, afferrarlo correttamente, applicare la forza appropriata e reagire a una situazione che il programmatore non aveva previsto nei dettagli.

Per questo la prossima svolta non consiste semplicemente in una mano robotica migliore. Servono visione artificiale, sensori di forza e tattili, intelligenza artificiale e sistemi di apprendimento capaci di trasformare una dimostrazione umana in un’azione del robot.

Toyota vuole digitalizzare le mani di un maestro artigiano

ELEY di Toyota offre una buona indicazione della direzione intrapresa dallo sviluppo. L’Embodied Learning robot for Enhanced Yield è un robot a due bracci, dal peso di circa 50 kg, che si muove su ruote e apprende dai movimenti mostrati dagli esseri umani.

Un operatore mostra al robot come eseguire un’attività utilizzando appositi dispositivi di controllo. Il sistema raccoglie i dati delle dimostrazioni e li usa per addestrare un modello che consente al robot di ripetere autonomamente il compito.

Toyota ha presentato il sistema facendogli piegare delle T-shirt. Dopo circa 1.500 prove e due settimane, ELEY era in grado di ripetere l’operazione quasi senza errori. Piegare una maglietta non trasformerà di per sé la produzione automobilistica. Il modo in cui il robot apprende, invece, potrebbe farlo.

Con un robot industriale tradizionale, gli ingegneri costruiscono un intero processo automatizzato attorno a un’operazione specifica. Con un robot capace di apprendere, la procedura potrebbe essere mostrata da una persona che sa già come svolgere quel lavoro. Ciò cambia il punto di partenza dell’automazione.

La risorsa più preziosa potrebbe essere l’esperienza dei lavoratori

Da decenni, la filosofia produttiva di Toyota si basa su lavoratori specializzati di grande esperienza. L’industria giapponese usa il termine takumi per indicare questi maestri. Il problema si presenta quando le conoscenze pratiche accumulate nel corso di decenni lasciano l’azienda insieme a un lavoratore che va in pensione.

Non tutto può essere riportato in un’istruzione di lavoro. Un addetto esperto all’assemblaggio può capire al tatto se un componente si è inserito correttamente. Può accorgersi da un rumore che qualcosa non va oppure modificare automaticamente un movimento quando un componente si comporta in modo leggermente diverso dal solito.

Una delle maggiori promesse dei robot capaci di apprendere è la possibilità di trasformare parte di questa conoscenza tacita in dati.

Se un robot apprende un’operazione specifica dal miglior lavoratore di Toyota, in linea di principio non sarà necessario insegnare tutto da zero al robot successivo. Il modello appreso può essere ulteriormente sviluppato e condiviso, consentendo alle capacità di una singola persona di diventare una risorsa per l’intera rete produttiva.

Si tratta di un cambiamento molto più profondo rispetto alla semplice installazione di un altro braccio robotico su una linea di assemblaggio.

Perché non è necessario che tutti i robot siano umanoidi?

La tendenza attuale della robotica privilegia gli umanoidi. L’argomentazione è convincente: fabbriche, utensili e sistemi logistici sono stati progettati attorno al corpo umano. Se un robot ha due braccia, due gambe e un raggio d’azione simile a quello di una persona, non è necessariamente indispensabile riprogettare la fabbrica attorno al robot.

Ma la forma umana non è automaticamente la migliore soluzione ingegneristica.

Camminare su due gambe richiede energia, sistemi di controllo complessi e un bilanciamento costante. Sul pavimento liscio di una fabbrica, un robot su ruote può essere più semplice, meno costoso, più stabile e più efficiente dal punto di vista energetico.

ELEY di Toyota utilizza le ruote.

Hyundai Motor Group si sta muovendo in una direzione diversa. Boston Dynamics, controllata dal gruppo, sta sviluppando il robot umanoide elettrico Atlas e Hyundai prevede di iniziare a impiegare gli umanoidi nelle proprie attività produttive nel 2028.

Atlas ha una configurazione di base simile a quella umana, ma Boston Dynamics non cerca di replicare con precisione l’anatomia dell’uomo. Le articolazioni elettriche consentono al robot di compiere movimenti che per una persona sarebbero impossibili o, quanto meno, estremamente scomodi.

Nell’industria automobilistica si sta così delineando un esperimento interessante. Toyota sta esplorando, tra le altre soluzioni, manipolatori su ruote capaci di apprendere, mentre Hyundai punta su un umanoide a grandezza naturale. Entrambe cercano di risolvere lo stesso problema: far lavorare un robot generalista in un ambiente che gli esseri umani hanno costruito per gli esseri umani.

Il principale concorrente dei robot resta l’automazione tradizionale

Nell’entusiasmo per gli umanoidi, spesso viene dimenticata una domanda importante: perché utilizzare un robot generalista da 100.000 euro quando una macchina dedicata, più semplice, può eseguire la stessa operazione per 20 anni consecutivi?

Le case automobilistiche devono rispondere a questa domanda in ogni progetto di automazione. Se un robot esegue un milione di volte la stessa identica saldatura, non ha bisogno di intelligenza artificiale, gambe o mani simili a quelle umane. Probabilmente un robot industriale dedicato svolgerà il lavoro più velocemente, a un costo inferiore e con maggiore affidabilità. Il vantaggio economico di un robot generalista emerge quando le attività cambiano.

Se la stessa macchina può smistare componenti al mattino, installarli nel pomeriggio e apprendere un compito completamente nuovo per il model year successivo, il suo prezzo d’acquisto più elevato comincia ad avere senso.

Per questo il parametro più importante per la prossima generazione di robot non è la capacità di sollevamento o la velocità di camminata. Conta di più il tempo necessario per insegnare un nuovo compito.

La Cina sta accelerando i tempi

La robotizzazione risponde anche a una logica competitiva molto concreta. L’industria automobilistica deve sviluppare contemporaneamente veicoli elettrici, tecnologie per le batterie, software e nuovi processi produttivi. I costruttori cinesi continuano ad accorciare i cicli di sviluppo dei modelli, mentre la concorrenza sui prezzi rende rilevante il costo di ogni ora di produzione.

Una fabbrica automobilistica tradizionale richiede un enorme investimento di capitale. Se un nuovo modello impone di ricostruire gran parte della linea di produzione, ciò comporta un notevole dispendio di tempo e denaro. In teoria, una robotizzazione flessibile promette di rendere lo stabilimento meno vincolato a uno specifico modello.

Un robot al quale sia possibile insegnare una nuova operazione tramite software e dimostrazioni consentirebbe a un costruttore di modificare la propria gamma senza riprogettare l’intera catena di automazione.

Questo potrebbe rivelarsi molto più importante di una riduzione diretta del costo del lavoro.

Le persone non scompariranno dalle fabbriche: cambierà il loro lavoro

Il modo più scorretto di descrivere la robotizzazione sarebbe ricorrere alla formula «un robot equivale a un posto di lavoro perso». L’economia di una fabbrica automobilistica è più complessa. Un robot può effettivamente subentrare in un’attività svolta in precedenza da una persona. Ciò vale in particolare per le operazioni ripetitive, fisicamente impegnative e sfavorevoli dal punto di vista ergonomico.

Allo stesso tempo, una fabbrica automatizzata sempre più complessa ha bisogno di persone che insegnino ai robot, li monitorino, ne curino la manutenzione e li riparino. Cresce la domanda di competenze nei campi dell’automazione, del software, dei dati e della manutenzione. La pressione maggiore ricadrà probabilmente sulle attività semplici e ripetitive. Quanto più il lavoro di una persona è standardizzato e prevedibile, tanto più è facile giustificarne economicamente l’automazione.

Il vicepresidente di Toyota Hiroki Nakajima ha descritto l’obiettivo dell’azienda come la creazione di un mondo nel quale persone e robot lavorino insieme, anziché una situazione in cui i robot si limitano a sostituire gli esseri umani. Questo è l’obiettivo dichiarato dall’azienda, non una garanzia che in futuro l’automazione non riduca la necessità di alcuni tipi di lavoro.

Alla fine, 400.000 robot sono una storia meno importante di un singolo robot capace di apprendere

La stima di Toyota di 400.000 robot offre un titolo di grande impatto, ma per il prossimo decennio dell’industria automobilistica potrebbe essere molto più importante capire se un robot possa apprendere una nuova capacità da una persona e trasmetterla a un altro robot.

Se la risposta resterà negativa, l’automazione proseguirà lungo il percorso già noto. I robot diventeranno più veloci e precisi, ma ogni nuova operazione continuerà a richiedere un costoso lavoro di progettazione.

Se la risposta diventerà positiva, cambierà la natura stessa della fabbrica automobilistica.

La linea di produzione non sarebbe più composta soltanto da macchine programmate per attività fisse. Accanto a esse emergerebbe una categoria di macchine i cui compiti possono essere modificati tramite software e che possono apprendere nuove capacità seguendo l’esempio di una persona. A quel punto, il robot non sarebbe più soltanto un elemento dell’automazione. Diventerebbe un lavoratore specializzato digitale.