Higuchi Seisakusho Co., Ltd., azienda giapponese specializzata nella lavorazione di precisione dei metalli mediante stampaggio, con sede a Kakamigahara, nella prefettura di Gifu, ha annunciato di aver realizzato ispezioni autonome all’interno del proprio stabilimento principale con un robot quadrupede. In questa fase sta verificando la creazione di una mappa 3D dello stabilimento tramite LiDAR e la possibilità per il robot di percorrere gli stessi corridoi degli operai. Il rilevamento delle anomalie tramite telecamere e AI è previsto per la fase successiva.
La scelta di una PMI manifatturiera giapponese: «Prima facciamolo camminare»
Quando si parla di AI fisica, molti immaginano robot capaci di svolgere compiti con la destrezza di un essere umano. Il progetto di Higuchi Seisakusho, però, è più concreto e con i piedi per terra: al robot è stato affidato il compito di muoversi autonomamente all’interno dello stabilimento.
Fondata nel 1937, l’azienda conta 272 dipendenti. La sede principale si trova a Kakamigahara, nella prefettura di Gifu, e dispone di stabilimenti anche negli Stati Uniti, in Messico e in Cina. È un’azienda giapponese specializzata nella lavorazione di precisione dei metalli mediante stampaggio. È stata selezionata per il programma DX Selection del Ministero dell’Economia, del Commercio e dell’Industria nel 2022 e nel 2025 e, dal 2018, ha introdotto gradualmente strumenti digitali nella gestione della produzione e nei reparti produttivi. Sta inoltre lavorando all’uso di un’AI generativa locale basata sui dati aziendali.
Dopo aver sperimentato l’AI negli ambienti digitali, l’azienda punta ora a estenderne l’uso al mondo fisico. Il primo passo è l’introduzione di un robot quadrupede. Non è un caso spettacolare, ma è un esempio utile per capire come una PMI manifatturiera di una regione giapponese possa avvicinarsi concretamente all’AI fisica.
Per ora, l’obiettivo è spostarsi nello stabilimento e mapparlo
La sperimentazione si svolge nello stabilimento principale. Il robot crea una mappa 3D dei locali tramite LiDAR, un sensore che misura le distanze circostanti con raggi laser, e poi effettua ispezioni autonome. L’azienda ha verificato anche se il robot possa percorrere in sicurezza gli stessi corridoi degli operai.
Per quanto riguarda il funzionamento, l’azienda dichiara di aver utilizzato una rete chiusa, fisicamente isolata dall’esterno, e di aver verificato con misurazioni che le comunicazioni esterne fossero bloccate. Per un robot che si muove all’interno di uno stabilimento, progettare il sistema in modo da impedire lo scambio di informazioni con l’esterno dovrebbe offrire maggiore sicurezza alle aziende manifatturiere.
Per ora, il fulcro del progetto non è un’«AI che rileva le anomalie», ma un sistema che consenta al robot di muoversi nello stabilimento senza perdersi. Tenere distinti questi due aspetti aiuta a comprendere la portata dell’annuncio.
Sono emerse le sfide specifiche dell’ambiente produttivo
Le prove sul campo hanno fatto emergere anche alcune criticità: le manovre in spazi ristretti, l’incrocio dei percorsi con i carrelli elevatori e il comportamento del robot in situazioni impreviste, come quando deve farsi da parte. L’azienda afferma che lavorerà per risolvere questi problemi nella fase successiva.
Il pavimento di uno stabilimento non si comporta come quello di un catalogo. In ambienti esistenti, con dislivelli, cavi e corridoi stretti, persone, veicoli e robot devono condividere gli stessi spazi. Aver individuato queste criticità sin dalla prima fase potrebbe rivelarsi importante per passare in seguito al rilevamento delle anomalie.
L’obiettivo è restituire tempo ai responsabili
Le ispezioni di routine negli stabilimenti servono a verificare la sicurezza degli operai e a individuare anomalie negli impianti. Sono attività che spesso dipendono dall’esperienza dei responsabili sul campo e comportano un carico di lavoro significativo. Nell’annuncio si fa riferimento anche alla carenza di manodopera, sempre più grave nel settore manifatturiero, e a una stima secondo cui nel 2040 in Giappone mancheranno circa 11 milioni di lavoratori.
L’obiettivo dell’azienda è affidare ai robot i controlli di sicurezza finora svolti dai responsabili, così da destinare il tempo liberato ad attività strategiche orientate al futuro. Un aspetto centrale è la possibilità di installare il sistema negli stabilimenti esistenti senza apportare modifiche sostanziali agli impianti o alla disposizione degli spazi. L’idea non è investire ingenti somme per costruire un nuovo stabilimento, ma adattarsi a quelli già in uso.
Kiyotaka Ishida, direttore esecutivo senior, ha spiegato che introdurre il robot non è di per sé lo scopo del progetto. L’azienda voleva verificare se fosse possibile registrare sotto forma di dati ciò che gli esperti esperti sono in grado di notare e trasmetterlo alla generazione successiva. È significativo che il progetto non si limiti ad automatizzare le ispezioni, ma punti a trasformare l’intuito dei veterani in informazioni registrate.
Anche Masahiko Hori, direttore di produzione, ha commentato che inizialmente era scettico, ma che, vedendo il robot scegliere da solo il percorso nei corridoi, ha iniziato a pensare che non fosse lontano il giorno in cui gli si potessero affidare i controlli.
Il rilevamento delle anomalie è ancora da verificare
Questa sperimentazione è la seconda fase di un progetto articolato in quattro tappe. Nella fase successiva, l’azienda prevede di avviare una sperimentazione per rilevare le anomalie tramite le telecamere montate sul robot e l’AI.
Nel lungo periodo, l’obiettivo è sviluppare il sistema in modo che, quando viene rilevata un’anomalia, notifichi i responsabili e arresti automaticamente gli impianti. L’azienda valuta inoltre la generazione automatica dei registri delle ispezioni e dei rapporti, nonché l’integrazione con la piattaforma dati aziendale esistente. Il traguardo finale è realizzare una «fabbrica di AI generativa e AI fisica», che combini le due tecnologie.
Le notifiche e l’arresto automatico degli impianti sono, per ora, soltanto obiettivi. Il risultato raggiunto con questa sperimentazione è l’ispezione autonoma, che costituisce la base del sistema.
L’azienda prevede di condividere le conoscenze e le criticità emerse durante la sperimentazione in occasioni di confronto con le imprese manifatturiere e gli istituti scolastici della regione. In un settore dell’AI fisica dominato da progetti su larga scala delle grandi aziende, il percorso graduale di una PMI di provincia può essere un riferimento per gli stabilimenti che affrontano problemi simili.
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