Che cosa abbiamo fatto
AI e sviluppo dashboard per utilizzo e monitoraggio del robot.
Come nasce la soluzione
Grazie al supporto di CTE NEXT, il progetto RoboMAG di Synesthesia (finanziato da CTE-NEXT) prende vita nell’ambito della Call4Testing. Sviluppato in collaborazione con il dipartimento di Informatica dell’Università di Torino e Links, Synesthesia ha potuto realizzare la sua sperimentazione grazie alla disponibilità e al prezioso contributo di Leroy Merlin.
Il progetto RoboMAG è una soluzione innovativa e sostenibile che utilizza robot autonomi per migliorare la logistica e la gestione delle consegne nelle aree urbane. I robot riconoscono i prodotti sugli scaffali e coordinano autonomamente le operazioni di magazzino, garantendo maggiore efficienza e riduzione dei costi. Grazie all’Aggregate Programming, i robot si coordinano per la navigazione e la gestione della sicurezza.
Il progetto è stato implementato presso il punto vendita Leroy Merlin di Torino per migliorare l’efficienza del magazzino e l’inventario. Il sistema si è basato su robot autonomi equipaggiati con sensori avanzati (come lidar e telecamere) per navigare e riconoscere i prodotti sugli scaffali.
Un controllore fisico a bordo ha gestito il movimento dei robot, mentre il software di gestione, utilizzando l’Aggregate Programming, ha coordinato i robot tra loro e con il controller principale, che ha supervisionato le operazioni. Una dashboard ha permesso il monitoraggio in tempo reale, e l’AI ha garantito il riconoscimento preciso dei prodotti. Questa soluzione ha ridotto l’impatto ambientale, migliorato la sicurezza e aumentato l’efficienza delle operazioni logistiche.
Soluzione realizzata
Grazie alla connessione 5G, i robot sono in grado di scambiare informazioni in tempo reale e di coordinarsi per effettuare le operazioni di movimentazione dei prodotti in modo efficiente e riducendo i tempi di attesa.
Rispetto alla sua versione precedente (ROBOBASE), i robot del progetto RoboMAG sono dotati di una telecamera che permette l’utilizzo di un sistema AI di riconoscimento automatico in tempo reale di prodotti a scaffale. I sensori consentono di monitorare la temperatura, l’umidità e la pressione all’interno del magazzino, garantendo la corretta conservazione dei prodotti a scaffale.
RISULTATI
Le principali metriche di valutazione del sistema RoboMAG sono:
Efficacia dell’Aggregate Programming (AP). Misura la precisione e il coordinamento autonomo dei robot nelle operazioni di magazzino.
Performance della rete 5G. Valuta velocità, latenza e stabilità della connessione per garantire comunicazioni affidabili tra robot e dispositivi.
Qualità dell’esperienza utente. Basata su feedback degli operatori, si misura la facilità d’uso e l’efficacia delle simulazioni VR per la formazione.
Robustezza del sistema. Rileva la capacità di adattarsi a situazioni impreviste e la resilienza a guasti o interruzioni.
Attualmente, i robot hanno superato con successo i test relativi ai quattro punti elencati.