L’Ispezione Visiva nell’Industria Manifatturiera: una Soluzione AI

Nell’industria manifatturiera l’ispezione, la verifica e l’analisi della qualità dei prodotti sono diventate componenti fondamentali del processo produttivo. Tuttavia, l’approccio tradizionale, che prevede l’impiego di operatori umani per il controllo qualità, presenta una serie di sfide, tra cui tempistiche elevate, costi fissi, centralizzazione della conoscenza e rischio di errori, umani o dei macchinari. Attraverso gli strumenti per la Visual Inspection basati sull’Intelligenza Artificiale, è possibile migliorare il processo, sfruttando la capacità di calcolo e gli strumenti abilitati dal Cloud.

Una Soluzione AI per l’Ispezione Visiva

Una delle soluzioni a queste sfide viene da Google, che con Visual Inspection AI mette a disposizione uno strumento di ispezione visiva che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare le immagini dei prodotti e identificarne gli eventuali difetti. Questo sistema, che può essere implementato attraverso modelli di apprendimento automatico ospitati su Google Cloud, offre una serie di vantaggi rispetto all’approccio tradizionale. Ricordiamo che gli strumenti di visual inspection permettono di risolvere alcune delle principali problematiche legate all’ispezione visiva tradizionale, fra cui:

• tempistiche elevate per il controllo dei prodotti, aspetto critico soprattutto nelle filiere ad alta frequenza produttiva;
• costo fisso dell’operatore, fattore non trascurabile e non ottimizzabile;
• “centralizzazione” della conoscenza di prodotti e difetti, con conseguente necessità di affiancamento per il passaggio delle informazioni a un nuovo operatore e aumento ulteriore di tempistiche e costi;
• soggettività delle valutazioni in base alla percezione dell’operatore, di conseguenza possibile disomogeneità tra le decisioni di operatori differenti;
• rischio di errori dovuti alla distrazione per svolgere un’attività tediosa e ripetitiva;
• mancanza totale o parziale della storicizzazione dei dati di controllo qualità, utile per casi di reclami dovuti a difetti causati da fasi successive alla produzione (ad esempio durante il trasporto).

Scopriamo come l’automazione può diventare vantaggiosa per le aziende manifatturiere, non solo dal punto di vista della produttività ma anche da quello della soddisfazione del personale.

• bassissima latenza di risposta per il controllo dei possibili difetti di un prodotto;
• indipendenza dall’operatore, a livello di costi, possibilità di errori umani, centralizzazione e soggettività della conoscenza;
• digitalizzazione del know-how e possibilità di evoluzione continua delle prestazioni di valutazione;
• storicizzazione dei dati di controllo qualità e loro completezza, consultabili e misurabili in qualsiasi momento;
• possibilità di estensione semplice ed integrata a nuovi prodotti e/o nuove linee produttive.

Visual Inspection AI può quindi estendere i vantaggi della trasformazione digitale anche al controllo qualità sui prodotti, introducendo alcuni vantaggi specifici e altri già noti, per esempio l’automazione dei processi a basso valore aggiunto e la possibilità di raccogliere dati storici fondamentali per analisi future.

Alcuni esempi di uso di strumenti di Visual Inspection

Visual Inspection AI può essere utilizzato in una vasta gamma di applicazioni nell’ambito produttivo manifatturiero. Per esempio, può essere utilizzata per rilevare difetti estetici in automobili, prodotti alimentari, prodotti elettronici e componenti aeronautici. Inoltre, può essere utilizzata per l’ispezione dell’assemblaggio, per rilevare difetti come componenti mancanti o danneggiati.

Integrazione dei Dati per una Maggiore Efficienza

Oltre ad automatizzare il processo di ispezione, Visual Inspection AI può aiutare le aziende a ottimizzare i loro processi e a prevenire, in futuro, difetti di produzione. Integrando i dati di filiera, le aziende possono analizzare la relazione causa/effetto tra i parametri di processo e la presenza di eventuali difetti. Inoltre, usando questi dati in un sistema di business intelligence, le aziende possono ottimizzare la loro marginalità incrociando informazioni sui costi, sui prezzi di vendita e sui volumi di produzione con i dati sugli scarti e sulla qualità del prodotto.

Rivoluzionare la filiera produttiva con Visual Inspection AI

Le aziende che stanno cercando di migliorare la qualità dei prodotti e aumentare la marginalità aziendale, troveranno nella soluzione di Ispezione Visiva AI di Google una possibile soluzione. Questo strumento permette di identificare e correggere i difetti di produzione in modo rapido ed efficiente, storicizzando i dati per il miglioramento futuro dei processi e, di conseguenza, dei prodotti e dei ricavi.

Non solo, l’uso di Visual Inspection AI permette di ridurre i costi associati al controllo manuale dei difetti, digitalizzando la conoscenza detenuta da chi effettua i controlli e rendendola replicabile su più linee di produzione contenendo i tempi di addestramento del personale.

Scopri come soluzione di Visual Inspection AI di Google può aiutare la tua azienda migliorando l’efficienza, la qualità del prodotto e la marginalità aziendale.