Andrea Rossi, coordinatore del Gruppo Sistemi di Visione di ANIE Automazione.
Intelligenza artificiale, Deep Learning e nuove sfide formative stanno ridisegnando il mercato dei sistemi di visione artificiale. A tu per tu con Andrea Rossi di ANIE.
di Andrea Pagani
Il mercato dei sistemi di visione artificiale non è mai stato così dinamico. Secondo le ultime rilevazioni di ANIE Automazione, il settore cresce a ritmi sostenuti sia in Italia che in Europa, spinto dall’adozione di intelligenza artificiale e Deep Learning nelle linee produttive. Un cambiamento che non riguarda solo la tecnologia, ma investe in modo profondo l’organizzazione aziendale, le competenze del personale e persino la cultura industriale.
Andrea Rossi, Coordinatore del Gruppo Sistemi di Visione di ANIE Automazione (l’associazione che, all’interno di Federazione ANIE, rappresenta oltre 100 aziende del settore delle tecnologie per l’automazione di fabbrica, di processo e delle reti), ci aiuta a comprendere meglio in che direzione è rivolto il comparto.
UN MERCATO CHE NON ACCENNA A RALLENTARE
“Il mercato dei sistemi di visione, in Italia così come nel resto del mondo, sta attraversando una fase di profonda trasformazione e di consolidamento, trainata dall’integrazione massiccia dell’intelligenza artificiale e del Deep Learning”, spiega Andrea Rossi. “La visione artificiale si è evoluta da semplice accessorio a componente chiave per garantire la tracciabilità, abilitare la manutenzione predittiva e ottimizzare in tempo reale le linee produttive”.
Tra i settori più attivi, i comparti alimentare e dell’imballaggio come i più promettenti in assoluto. Ma non sono gli unici: anche la logistica sta vivendo una forte accelerazione, con applicazioni legate al riconoscimento di pattern, al barcode scanning e alla gestione automatizzata dei magazzini. Un trend confermato anche dai dati globali: secondo le stime più recenti, il segmento della machine vision supererà i 17 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuo composto di oltre il 7%.
Il mercato dei sistemi di visione sta attraversando una fase di profonda trasformazione e di consolidamento, sottolineano in ANIE Automazione.
L’IA CAMBIA LE REGOLE DEL GIOCO
Anche l’intelligenza artificiale non è più un’opzione: è diventata il motore di buona parte delle automazioni di processo. “Grazie all’IA, i sistemi di visione non si limitano più a ‘vedere’, ma imparano dall’esperienza, adattandosi a nuove condizioni senza necessità di essere riprogrammati”, prosegue Rossi.
Un esempio emblematico è quello dei robot collaborativi: i bracci robotici, un tempo “ciechi” e confinati in gabbie di sicurezza, oggi lavorano fianco a fianco con gli operatori e sfruttano sistemi di visione 3D per riconoscere oggetti alla rinfusa, afferrarli e manipolarli con precisione. Il Deep Learning, in particolare, apre scenari fino a pochi anni fa inimmaginabili, come identificare anomalie, graffi o difetti estetici su superfici irregolari.
Non stupisce che le tecnologie più richieste si concentrino proprio sull’integrazione di funzionalità Deep Learning in sistemi di elaborazione 2D e 3D. La domanda da parte delle aziende si sta però rivelando più articolata rispetto al semplice acquisto di hardware o software. “L’approccio di base è cambiato”, osserva Rossi. “Si è passati dall’acquisto di tecnologia al miglioramento di un processo, il tutto con una profonda integrazione con il resto dell’automazione delle linee”.
ANIE Automazione: il riconoscimento automatico è una delle funzioni più promettenti in ambito IA.
CYBERSECURITY: UN REQUISITO, NON UN’OPZIONE
La connettività che rende i sistemi di visione così potenti li espone però anche a nuovi rischi. Il tema della cybersecurity è ormai percepito come centrale dagli associati di ANIE Automazione. “Per tutte le aziende, la cybersecurity rappresenta un requisito imprescindibile per qualsiasi investimento”, aggiunge Rossi. “Una soluzione viene presa in considerazione solo se include un’adeguata protezione agli attacchi informatici, poiché il danno reputazionale ed economico di un attacco cyber è oggi considerato superiore al costo della tecnologia stessa”.
Nel contesto specifico della visione artificiale, il rischio è duplice: un sistema mal configurato può rappresentare non solo una vulnerabilità informatica, ma anche una vera e propria porta d’accesso fisica alla rete aziendale. Un aspetto che i costruttori e gli integratori non possono più permettersi di trascurare.
IL COLLO DI BOTTIGLIA È LA FORMAZIONE
Se la tecnologia corre, il fattore umano fatica a tenere il passo. È questa forse la criticità più sottovalutata nella visione industriale. In un settore che corre così veloce, il fattore umano è paradossalmente il collo di bottiglia più critico. Le aziende non soffrono solo per la mancanza di budget nell’acquisto di un sistema di visione, ma per un deficit di competenze. Il problema non è solo la scarsità di professionisti formati, ma anche un approccio culturale ancora inadeguato alla formazione continua. Molte aziende trattano l’aggiornamento come un evento una-tantum, limitandolo al momento dell’acquisto del sistema.
“In questo settore la formazione deve essere continua, perché anche la tecnologia più evoluta rischia di diventare obsoleta nel giro di pochi anni”, avverte Rossi. “Trasformare un addetto al controllo qualità manuale in un supervisore di sistemi IA è un salto culturale enorme, ma rappresenta un passo assolutamente necessario per non creare una pericolosa dipendenza dai fornitori esterni”.
Proprio per incentivare e alimentare la conoscenza in questo settore, il Gruppo Sistemi di Visione di ANIE Automazione promuove l’Italian Machine Vision Forum, mostra convegno itinerante dedicata alle tecnologie per la visione artificiale organizzata in collaborazione con Messe Frankfurt Italia.
Quello della cybersecurity rappresenta un requisito imprescindibile in ogni settore industriale, inclusi quelli che fanno uso dei sistemi di visione.
UN FUTURO IN EVOLUZIONE
Se ci si spinge in avanti nel futuro anche solo di pochi anni, sono diverse le tecnologie emergenti che possono ridefinire nuovamente il settore. La Neuromorphic Vision, che consente di acquisire movimenti ad altissima velocità, si rivelerà di vitale importanza con la diffusione dei veicoli a guida autonoma. Le telecamere multispettrali e iperspettrali, già utilizzate su droni e trattori, troveranno applicazione crescente nell’analisi di immagini in ambito alimentare e agricolo, contribuendo all’ottimizzazione delle risorse e alla riduzione dell’impatto ambientale.
A fare da filo conduttore sarà comunque sempre il Deep Learning, destinato a fornire nei prossimi anni indicazioni ancora più precise e interattive con gli operatori. Un futuro nel quale i sistemi di visione non si limiteranno a rilevare difetti o tracciare oggetti, ma dialogheranno attivamente con chi lavora in produzione, diventando a tutti gli effetti dei veri e propri collaboratori digitali. ©TECN’È
Le telecamere multispettrali e iperspettrali, già utilizzate su droni e trattori, troveranno applicazione crescente nell’analisi di immagini in ambito alimentare e agricolo.
