{"id":24327,"date":"2025-11-14T03:26:49","date_gmt":"2025-11-14T02:26:49","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/11\/14\/figure-02-lintegrazione-di-robot-umanoidi-nella-produzione-automobilistica\/"},"modified":"2025-11-14T03:26:49","modified_gmt":"2025-11-14T02:26:49","slug":"figure-02-lintegrazione-di-robot-umanoidi-nella-produzione-automobilistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2025\/11\/14\/figure-02-lintegrazione-di-robot-umanoidi-nella-produzione-automobilistica\/","title":{"rendered":"Figure 02: l\u2019integrazione di robot umanoidi nella produzione automobilistica"},"content":{"rendered":"
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Analisi tecnica dell\u2019impiego del robot Figure\u202f02 nel contesto della iFACTORY BMW<\/strong>.<\/p>\n

di Lisa Borreani<\/em><\/p>\n

BMW<\/a> ha avviato una collaborazione strategica con la startup californiana Figure AI<\/a> per testare l\u2019integrazione operativa di un robot umanoide all\u2019interno di uno stabilimento automobilistico. Il sito prescelto per questo progetto pionieristico \u00e8 lo stabilimento BMW Manufacturing Co. di Spartanburg, South Carolina, il pi\u00f9 grande impianto di produzione della casa tedesca al di fuori dell\u2019Europa, dove vengono assemblati modelli della serie X (X3, X4, X5, X6, X7 e XM). L\u2019iniziativa si inserisce nel pi\u00f9 ampio programma \u201cBMW iFactory\u201d<\/strong><\/em>, la visione industriale del gruppo bavarese orientata alla digitalizzazione, flessibilit\u00e0 e sostenibilit\u00e0 dei processi produttivi.<\/p>\n

Il protagonista del progetto \u00e8 Figure 02<\/strong>, il primo robot umanoide a essere impiegato in un ambiente industriale reale in funzione operativa. Il programma pilota prevede che il robot venga assegnato a task specifici lungo la catena di montaggio, con l\u2019obiettivo di migliorare l\u2019efficienza operativa e ridurre la pressione fisica sugli operatori umani, delegando al robot compiti ripetitivi, monotoni o gravosi. I test iniziali si sono concentrati sulla manipolazione di componenti in lamiera, includendo attivit\u00e0 di presa, trasporto e posizionamento, che richiedono un\u2019elevata precisione e capacit\u00e0 di adattamento dinamico. Milan Nedeljkovi\u0107, membro del Board of Management di BMW AG per la Produzione, ha sottolineato come i robot umanoidi rappresentino una nuova frontiera per incrementare flessibilit\u00e0, sicurezza ed efficienza nel contesto produttivo, in un\u2019ottica di coesistenza uomo-macchina.<\/p>\n

Nedeljkovi\u0107 ha precisato che l\u2019obiettivo \u00e8 \u201caccompagnare questa tecnologia dallo sviluppo fino all\u2019industrializzazione\u201d<\/em> tramite l\u2019iniziativa iFACTORY , che promuove una produzione innovativa, digitale e sostenibile.<\/p>\n

Caratteristiche tecniche e architettura dei robot<\/h2>\n
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Robot umanoide Figure 02 presso lo stabilimento BMW Group di Spartanburg<\/figcaption><\/figure>\n

Figure 02 \u00e8 un robot umanoide bipede a grandezza naturale sviluppato da Figure AI, con un\u2019altezza di circa 1,70 metri<\/strong> e un peso operativo di 60-70 kg<\/strong>, progettato per operare in ambienti umani senza necessit\u00e0 di riconfigurazione degli spazi. La struttura meccanica \u00e8 costituita da una combinazione di materiali compositi leggeri e leghe metalliche ad alta resistenza, per garantire robustezza e capacit\u00e0 dinamica. Le articolazioni motorizzate, basate su attuatori elettrici custom, offrono 25 gradi di libert\u00e0 totali, con particolare enfasi su mani antropomorfe a 16 DOF (Degrees of Freedom), capaci di afferrare oggetti deformabili, superfici irregolari e strumenti da lavoro.<\/p>\n

Il robot \u00e8 dotato di una batteria agli ioni di litio<\/strong> ad alta densit\u00e0 energetica, che garantisce circa 5 ore di autonomia continua sotto carico operativo standard. Per la percezione ambientale, integra un array di telecamere RGB, LiDAR e sensori di profondit\u00e0 stereoscopici, combinati a un sistema visivo gestito da reti neurali convoluzionali che abilitano il riconoscimento 3D in tempo reale. Il sistema di elaborazione centrale si basa su un\u2019architettura multimodale, che fonde segnali visivi, audio, tattili e di forza, abilitando il controllo motorio fine e l\u2019interazione vocale.<\/p>\n

Figure 02 \u00e8 in grado di navigare su superfici irregolari, salire gradini, aprire porte, manovrare utensili elettrici e cooperare in ambienti condivisi con esseri umani. Le sue capacit\u00e0 cognitive sono supportate da un LLM <\/strong>(Large Language Model<\/a>) addestrato per comprendere istruzioni verbali contestualizzate, affiancato da modelli di reinforcement learning per la pianificazione autonoma di task. La sensibilit\u00e0 al contatto e al carico applicato \u00e8 gestita tramite sensori di coppia e un controllo a retroazione chiusa, rendendolo idoneo anche alla manipolazione di oggetti fragili. La comunicazione uomo-robot avviene tramite microfono direzionale e altoparlanti integrati, con supporto al riconoscimento vocale e feedback immediato.<\/p>\n

Innovazioni tecnologiche rivoluzionarie<\/h2>\n

Figure 02 rappresenta un avanzamento radicale rispetto ai precedenti robot umanoidi, per concezione e finalit\u00e0. A differenza di altri sistemi sviluppati per scopi sperimentali o dimostrativi, \u00e8 stato progettato sin dall\u2019inizio per applicazioni industriali commerciali. L\u2019architettura modulare consente l\u2019integrazione rapida in linee di produzione esistenti, senza dover rivedere l\u2019ambiente o creare celle robotizzate isolate. Ogni segmento (arti, visione, linguaggio, apprendimento) \u00e8 aggiornabile in modo indipendente, favorendo una manutenzione predittiva e una scalabilit\u00e0 efficace.<\/p>\n

Uno degli elementi pi\u00f9 innovativi \u00e8 la capacit\u00e0 del robot di apprendere <\/strong>compiti complessi attraverso dimostrazioni dirette o istruzioni in linguaggio naturale. Durante i test con BMW, Figure 02 ha eseguito autonomamente il riconoscimento di un componente metallico, il suo sollevamento in condizioni dinamiche, il trasporto e il corretto inserimento in una fixture, adattandosi in tempo reale alle variazioni di orientamento e posizione. Tutto ci\u00f2 \u00e8 stato ottenuto senza alcuna riprogrammazione esplicita, grazie alla combinazione di deep learning, pianificazione probabilistica e controllo predittivo.<\/p>\n

La progettazione ha seguito criteri di robustezza meccanica, sicurezza intrinseca (limiti di forza e velocit\u00e0 automatica in ambienti umani), con un design orientato all\u2019ergonomia del contatto. Figure AI prevede una produzione in scala con robot destinati a settori strategici come logistica, assistenza sanitaria e manifattura leggera, e la partnership con BMW funge da banco di prova per la validazione in scenari operativi ad alta complessit\u00e0.<\/p>\n

L\u2019integrazione di Figure 02 in contesto industriale<\/h3>\n

L\u2019integrazione di Figure 02 nello stabilimento di Spartanburg \u00e8 avvenuta in modo incrementale, all\u2019interno delle linee di montaggio finali, in attivit\u00e0 di manipolazione e posizionamento di pannelli metallici. Il robot \u00e8 stato inserito senza alterare l\u2019infrastruttura preesistente, interagendo direttamente con i flussi produttivi e gli operatori umani. I test hanno riguardato operazioni delicate, come il prelievo di componenti sagomati da un supporto meccanico, il loro trasporto a distanza di pochi metri, e l\u2019inserimento millimetrico in una fixture automatica, operazioni che richiedono forza controllata, coordinazione bimanuale e risposta sensoriale in tempo reale.<\/p>\n

Durante le prove, il robot ha dimostrato un comportamento fluido, reattivo e collaborativo. I tecnici BMW hanno monitorato la precisione degli spostamenti, la qualit\u00e0 della presa, il tempo ciclo e l\u2019interazione con il personale di linea. I dati raccolti sono stati utilizzati per migliorare l\u2019integrazione software, ottimizzare i parametri di movimento e testare la sicurezza operativa. BMW ha sottolineato che, pur non essendoci ancora un piano per la distribuzione su larga scala, l\u2019esperimento ha fornito insight preziosi per una futura implementazione standardizzata dei robot umanoidi nel contesto della produzione automotive.<\/p>\n

Applicazioni operative e vantaggi competitivi<\/h2>\n

Figure 02 \u00e8 concepito per operare in ambienti variabili, con minima preparazione e adattamento. A differenza dei robot industriali convenzionali, che necessitano di celle dedicate, recinzioni di sicurezza e routine di programmazione specifica, questo robot \u00e8 in grado di riconfigurarsi dinamicamente grazie all\u2019apprendimento per dimostrazione (Learning from Demonstration \u2013 LfD) e alla comprensione semantica dei task. Questo permette un cambio di mansione rapido, riducendo sensibilmente i tempi di re-engineering delle linee in caso di cambio modello, aggiornamento del prodotto o variazioni nella forza lavoro.<\/p>\n

In ambito produttivo, i benefici attesi includono: riduzione dei carichi ripetitivi sugli operatori, maggiore flessibilit\u00e0 della linea, diminuzione degli errori umani, ottimizzazione dei tempi ciclo e riduzione dell\u2019esposizione a compiti pericolosi o non ergonomici. Inoltre, il robot pu\u00f2 essere attivato su richiesta per coprire carenze di manodopera temporanee o gestire picchi produttivi non pianificati, rendendolo uno strumento strategico per la resilienza industriale.<\/p>\n

Dal punto di vista competitivo, BMW potr\u00e0 sfruttare questi strumenti per rafforzare la propria posizione nel settore automotive premium, migliorando ulteriormente qualit\u00e0, efficienza e sostenibilit\u00e0. Tuttavia, l\u2019adozione su scala richieder\u00e0 l\u2019adeguamento di normative interne, sistemi di validazione tecnica, formazione del personale e ridefinizione dei flussi uomo-macchina. Il successo della sperimentazione con Figure 02 rappresenta un passo fondamentale verso la futura coesistenza produttiva tra operai umani e intelligenza artificiale incarnata.<\/p>\n

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Curve di crescita all\u2019acquisizione di nuove abilit\u00e0 robotiche con tre diversi approcci.<\/figcaption><\/figure>\n

Espansione verso Nuovi Settori Industriali<\/h2>\n

Figure AI ha espresso ufficialmente l\u2019intenzione di estendere l\u2019uso di Figure\u202f02, oltre il comparto automotive, anche ai settori della logistica e della gestione magazzini. Secondo quanto dichiarato da Figure, la piattaforma \u00e8 stata pensata sin dal suo concepimento come un sistema general purpose, in grado di operare in contesti dinamici e complessi come quelli tipici delle strutture distributive<\/p>\n

Le mani antropomorfe, con 16 gradi di libert\u00e0, e la sua camminata bipedale lo rendono capace di compiti con elevata precisione, inclusi il picking, sorting e posizionamento di pacchi in scenari in rapido cambiamento .<\/p>\n

Figure AI ha inoltre affermato che Figure\u202f02 pu\u00f2 interfacciarsi con scaffalature, pallet e sistemi esistenti, grazie a una struttura modulare che rende il robot compatibile con impianti gi\u00e0 in uso . La sua piattaforma AI multimodale integra modelli visivi, linguistici e motorici, permettendo non solo una riconfigurazione rapida tramite comando vocale, ma anche una reazione contestuale a imprevisti, un vantaggio decisivo rispetto ai robot tradizionali che richiedono interventi manuali dell\u2019operatore.<\/p>\n

L\u2019azienda prevede che la logistica potr\u00e0 beneficiare di un robot in grado non solo di sollevare carichi fino a 20\u202fkg e lavorare per 5 ore consecutive, ma anche di interagire in ambienti condivisi con sistemi automatizzati, operando con efficienza e flessibilit\u00e0 senza richiedere ristrutturazioni complesse o sistemi di sicurezza dedicati .<\/p>\n

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Il robot in foto lavora nella logistica occupandosi della manipolazione e smistamento dei pacchi. In soli tre mesi, ha raggiunto una destrezza e una velocit\u00e0 quasi umane, riuscendo a gestire una grande variet\u00e0 di pacchi.
Adatta la presa in base alla forma del pacco, orienta correttamente le etichette per la scansione e riesce a trattare ogni oggetto in circa 4 secondi. Grazie a sensori di forza e memoria visiva, apprende comportamenti raffinati come appiattire le buste per facilitare la lettura dei codici a barre.
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Da Figure 01 a Figure 02<\/h2>\n
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Figure\u202f01 ha visto la luce nel 2023 come primo prototipo funzionale di robot umanoide sviluppato da Figure AI. Era un sistema concettuale destinato a validare l\u2019integrazione tra meccanica bipedale, manipolazione antropomorfa e intelligenza artificiale. Il suo successore, Figure\u202f02, \u00e8 stato presentato ufficialmente nel 2024 e rappresenta un\u2019evoluzione radicale, pensata per impieghi concreti in ambito industriale, in particolare nel settore manifatturiero e logistico. I due modelli condividono una visione comune \u2014 quella di un robot general purpose con capacit\u00e0 cognitive e fisiche avanzate \u2014 ma differiscono sostanzialmente in termini di struttura, potenza, precisione e autonomia.<\/p>\n

Differenze hardware<\/h3>\n

La differenza pi\u00f9 immediata tra Figure\u202f01 e Figure\u202f02 \u00e8 nel telaio <\/strong>e nei materiali <\/strong>utilizzati. Mentre Figure\u202f01 era costruito con una combinazione di alluminio standard e materiali compositi, raggiungendo un peso di circa 75 kg, Figure\u202f02 impiega una struttura realizzata in lega di alluminio aeronautico della serie 7000, integrata con componenti in fibra di carbonio ad alte prestazioni. Questa scelta ha permesso di alleggerire il robot a circa 60\u201365 kg, migliorando il rapporto peso\/potenza e abbassando il baricentro, con notevoli vantaggi in termini di stabilit\u00e0 dinamica e consumi energetici.<\/p>\n

Anche dal punto di vista degli attuatori la differenza \u00e8 sostanziale. Figure\u202f01 utilizzava motori elettrici brushless con una coppia nominale di circa 35 Nm e tempi di risposta superiori ai 15 millisecondi. Figure\u202f02 introduce una nuova generazione di motori brushless ad alta densit\u00e0 di potenza, capaci di erogare coppie fino a 50 Nm con tempi di reazione inferiori ai 10 millisecondi. Questa maggiore reattivit\u00e0 si traduce in movimenti pi\u00f9 fluidi, precisi e sicuri, anche sotto carico.<\/p>\n

La sensoristica \u00e8 stata completamente ripensata: il sistema base di Figure\u202f01 si affidava a telecamere stereo RGB e sensori IMU a 6 assi. Figure\u202f02 adotta invece sei telecamere RGB-D ad alta definizione (1920\u00d71080 pixel) per la percezione tridimensionale, supportate da una suite di sensori inerziali a 9 assi (accelerometro, giroscopio e magnetometro), capaci di offrire un\u2019elevata precisione nella navigazione e nel bilanciamento, anche su superfici non uniformi. Questa sensoristica avanzata consente al robot di riconoscere oggetti in movimento, adattare la presa in tempo reale e reagire in modo affidabile a stimoli ambientali dinamici.<\/p>\n

Differenze software<\/h3>\n

Notevoli anche le differenze nella piattaforma di calcolo. Figure\u202f01 era dotato di una singola unit\u00e0 centrale con CPU quad-core e GPU integrata di fascia media. Figure\u202f02, invece, monta una piattaforma eterogenea costituita da CPU multicore ad alte prestazioni, una GPU dedicata per l\u2019elaborazione delle immagini e un modulo FPGA per il controllo in tempo reale degli attuatori. Questa architettura consente una gestione simultanea dei flussi visivi, della pianificazione motoria e dei sistemi di sicurezza, con una latenza computazionale inferiore a 5 millisecondi.<\/p>\n

Anche l\u2019energia e l\u2019autonomia operativa segnano un netto miglioramento. Figure\u202f02 integra una batteria da 2,25 kWh nel torace, con una distribuzione del peso pensata per il bilanciamento, che consente un\u2019autonomia fino a 5 ore con cicli di lavoro completi. In confronto, Figure\u202f01 aveva un\u2019autonomia pi\u00f9 limitata e un layout energetico meno ottimizzato per l\u2019equilibrio.<\/p>\n

Infine, il software rappresenta un vero salto generazionale. Figure\u202f01 era basato su modelli di controllo preprogrammati e machine learning convenzionale. Figure\u202f02, invece, impiega una suite di algoritmi di deep learning e reinforcement learning continuo, con capacit\u00e0 di autoapprendimento e adattamento in tempo reale. Il robot \u00e8 inoltre dotato di un sistema avanzato di interazione multimodale, che combina visione artificiale, linguaggio naturale e pianificazione motoria. Ci\u00f2 consente a Figure\u202f02 di comprendere istruzioni vocali complesse, adattarsi a situazioni non previste e collaborare in modo pi\u00f9 efficace con operatori umani.<\/p>\n

In sintesi, la transizione da Figure\u202f01 a Figure\u202f02 non \u00e8 un semplice aggiornamento incrementale, ma un\u2019evoluzione sistemica che coinvolge ogni componente: dalla struttura meccanica agli attuatori, dalla sensoristica all\u2019intelligenza artificiale. Figure\u202f02 rappresenta il primo passo concreto verso un robot umanoide realmente operativo in ambienti industriali reali.<\/p>\n<\/div>\n

L’articolo Figure 02: l\u2019integrazione di robot umanoidi nella produzione automobilistica<\/a> sembra essere il primo su Il Progettista Industriale<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

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Autore: Roberta Falco<\/p>\n

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