Nel settore automobilistico, la garanzia dell’integrità di ogni componente è cruciale, sia per assicurare la sicurezza dei veicoli che per ottimizzare la soddisfazione dei clienti.

Tuttavia, tradizionalmente, molti dei processi di controllo qualità avvengono in modo manuale e possono quindi risultare inefficienti: soggetti a errori umani, variabili nella precisione delle verifiche, non sempre sufficienti per individuare tutte le possibili anomalie.

Uno dei nostri partner del settore automotive, ad esempio, aveva al suo interno un reparto addetto alle ispezioni manuali dei componenti in gomma, per certificare l’integrità e la sicurezza dei prodotti finiti prima di metterli in commercio.
Le ispezioni, effettuate su più di 2000 pezzi ogni giorno, prevedevano una rapidissima verifica visiva, che avveniva spostando e ruotando manualmente i pezzi e, quindi, cercando di individuare, in pochi millesimi di secondi, eventuali falle.

Si trattava, nel complesso, di un lavoro alienante e logorante per gli operatori, ma anche altamente impreciso, suscettibile a sviste ed errori frequenti.
Il ritmo di lavoro molto serrato permetteva, a fatica, di tenere il passo con il numero di pezzi prodotti quotidianamente ma dava agli operatori solo pochi attimi per effettuare i controlli, limitando l’accuratezza e la profondità degli stessi.
Inoltre, alcune limitazioni, in termini di tempo e di capacità fisica, riducevano la possibilità di esaminare dall’interno il componente, impedendo di controllare alcune aree del prodotto inclini a difetti piuttosto ricorrenti, come le pieghe e le membrane interne.

L’azienda, sostanzialmente, aveva a disposizione un processo di Controllo Qualità molto costoso, lento e poco accurato: modesto nel rilevamento dei difetti più critici, carente nell’offrire garanzie circa la piena sicurezza dei pezzi prodotti.

Per rispondere al problema del cliente, il nostro team ha sviluppato una soluzione per effettuare automaticamente le ispezioni visive sui componenti in gomma.

Prima di tutto, data la necessità di implementare controlli anche all’interno dei componenti, abbiamo collaborato con un’azienda specializzata nello sviluppo hardware, per installare nelle linee di controllo degli appositi sistemi a fibra ottica per catturare immagini dall’interno dei pezzi ispezionati.

Dopodiché abbiamo sviluppato un sistema di controllo automatico, interlacciato con le telecamere (sia quelle già presenti che quelle a fibra ottica) e connesso con una piattaforma in Cloud per il monitoraggio e l’analisi.

La piattaforma permette di effettuare il monitoraggio in due fasi: una iniziale, in tempo reale, che dà la possibilità di osservare minuto per minuto le ispezioni effettuate dall’IA; una successiva, di analisi, dove si possono indagare le ragioni e le cause di eventuali falle nella produzione.

Il rilevamento dei difetti avviene grazie all’integrazione della piattaforma con un modello di Machine Learning “ibrido”, che unisce la potenza della Computer Vision per l'analisi delle immagini con le capacità dell'Anomaly Detection nella rilevazione di anomalie.
Il software parte dal vaglio delle immagini raccolte in tempo reale, ne ricava delle sezioni da segmentare e analizzare e ne verifica quindi la condizione, eseguendo una comparazione tra “normalità” e “anomalia”. Gli algoritmi infatti, durante la fase di addestramento, imparano a riconoscere la “norma” di materiali e forme e, durante i monitoraggi, individuano i dati “anomali”, che si distinguono dai pattern già appresi e che potrebbero segnalare difformità, difetti o imprecisioni.

La sofisticazione del rilevamento anomalie così costituito consente di individuare non solo le anomalie ricorrenti, ma anche i difetti casuali e imprevedibili, incrementando l’accuratezza delle ispezioni e minimizzando i falsi positivi rilevati.

In questo modo i controlli qualità del nostro cliente sono diventati continui, più rapidi, più accurati.
Nel tempo questa soluzione ha contribuito a ridurre i costi complessivi della produzione e ad aumentare il livello qualitativo dei prodotti offerti, con una soddisfazione maggiore anche del capitale umano, riallocato in mansioni meno alienanti e ripetitive.