Al fine di garantire la totale sicurezza e la massima qualità della propria flotta, le società di noleggio o leasing devono ispezionare i veicoli una volta restituiti per assicurarsi che non abbiano subito eventuali danni. Di solito si tratta di un iter manuale, che richiede tempo e denaro, per valutare la gravità del danneggiamento e condurre un rapporto annesso. Tuttavia, da oggi, grazie al set di servizi intelligenti di Microsoft Azure, l’agilità di SPOT di Boston Dynamics e le competenze di Reply in materia di cloud computing, edge computing e intelligenza artificiale, questo processo può essere completamente automatizzato.
I robot mobili autonomi (o Autonomous Mobile Robot, AMR) e i veicoli a guida automatica (o Automated Guided Vehicle, AGV) sono in grado di muoversi indipendentemente da un’infrastruttura centrale su un terreno che non è tradizionalmente progettato per i robot e in ambienti estremamente pericolosi e tossici, che potrebbero essere troppo rischiosi per l’ingresso di persone. Secondo ResearchAndMarkets.com, il mercato globale di AGV e AMR dovrebbe raggiungere i 13,2 miliardi di dollari entro il 2026 con un tasso di crescita di circa il 35% e collettivamente supereranno la quota di 1,5 milioni nei prossimi 5 anni così da rendere i robot mobili una nuova normalità nelle nostre attività operative quotidiane.
Una piattaforma robotica scalabile e versatile che automatizza l’ispezione dei veicoli tramite ML e Computer Vision
La soluzione end-to-end per robot mobili autonomi implementata da Reply integra Azure Cognitive Services, Machine Learning e DevOps, oltre a Power Apps e Power BI. Grazie alla computer vision e ad una grande potenza di elaborazione, SPOT di Boston Dynamics si muove liberamente attraverso l’area di parcheggio e scansiona le targhe per trovare il veicolo giusto. Una volta rilevato, gira intorno al veicolo per registrarne le condizioni raccogliendo continuamente dati visivi con tanto di fotocamera e sensori.
Inoltre, non solo è in grado di ispezionare il veicolo imitando il processo manuale, ma offre anche i prerequisiti ideali per funzionare come edge device per la pre-analisi dei dati (il che consente di ridurre notevolmente il flusso di dati e di fornire insight immediati) prima che essi vengano inviati in cloud, dove algoritmi avanzati di riconoscimento delle immagini e di machine learning eseguono il rilevamento dei danni. Tutti i danni rilevati vengono salvati nel protocollo di restituzione e possono essere presentati al cliente e al gestore della flotta per approvazione.
“Questa piattaforma robotica flessibile, scalabile e versatile, utilizza la potenza di Microsoft Azure portandola dal cloud all’edge e in dispositivi robotici mobili altamente avanzati, dando loro l’autonomia per realizzare nuovi casi d’uso aziendali. Grazie all’architettura agile, siamo in grado di implementare casi d’uso specifici per ciascun cliente in vari settori che includono tutti i tipi di robot mobili o droni” commenta Filippo Rizzante, CTO di Reply.
