Che cos’è la Visual Inspection

L’evoluzione del controllo visivo

Nella gestione delle qualità in quasi tutti i processi industriali e produttivi, il controllo visivo costituisce una parte necessaria e fondamentale per il miglioramento del prodotto finale.

Questo compito, altamente ripetitivo,  richiede personale dedicato: oggi l’innovazione tecnologica consente di migliorare la produttività, garantendo la massima qualità produttiva, grazie al cloud e all’Artificial Intelligence (AI). 

Oggi i produttori più lungimiranti utilizzano l’ispezione visiva basata sull’intelligenza artificiale per ridurre gli errori e rilevare le anomalie con una precisione impressionante.

Le tecniche di Visual Inspection automatizzata giocano un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione dei processi e nel risparmio dei costi di produzione.

Dall’esperienza visiva tradizionale alla Visual Inspection

L’esperienza visiva per la verifica e l’analisi della qualità dei prodotti ricoprono un ruolo fondamentale nel processi industriali e produttivi. L’approccio tradizionale però presenta una serie di criticità che divengono talvolta cruciali per le aziende. Tempistiche di monitoraggio dei prodotti o della produzione e costi fissi più elevati, rischio di errori umani dovuti alla soggettività delle valutazioni, centralizzazione della conoscenza con conseguente difficoltà di sostituzione nella mansione specifica, difficoltà nel mantenere uno storico dei dati del controllo qualità, costituiscono i punti focali su cui concentrarsi: la tecnologia oggi offre la possibilità di automatizzare alcuni processi produttivi e migliorare con un’efficacia altissima questi punti.

Grazie agli strumenti di Visual Inspection è possibile sfruttare la capacità di calcolo e gli strumenti evoluti abilitati attivati dal cloud e dall’AI.

Rivoluzionare la filiera produttiva con l’AI

L’integrazione di applicazioni di Visual Inspection e Computer Vision che sfruttano gli algoritmi di AI nei processi di valutazione visiva di prodotti e componenti sta sostituendo via via il tradizionale controllo di qualità: l’approccio tramite apprendimento automatico e tecniche di deep learning permettono di analizzare in modo automatico irregolarità, difetti o determinati attributi specifici di un prodotto o di un pezzo di produzione. Telecamere ad alta definizione acquisiscono i dati per mezzo di immagini o video: tali dati sono quindi elaborati ed analizzati tramite algoritmi di AI in grado di rilevare i difetti anche più impercettibili all’occhio umano. L’addestramento dell’algoritmo tramite processi di Machine Learning e Deep Learning è necessario per un’analisi sempre più accurata: in questo modo la macchina sarà in grado di riconoscere sempre più autonomamente la qualità degli articoli ispezionati.

Maggior precisione, coerenza ed efficienza sono solo alcuni dei vantaggi dell’utilizzo di questi strumenti. Man mano che si gestiscono grandi volumi di dati e con un numero di ispezioni sempre maggiore, il sistema potrà lavorare in autonomia ad una velocità maggiore.

Gli ambiti di applicazione sono i più svariati, molti settori industriali e produttivi possono beneficiare della tecnologia di Visual Inspection: dal manifatturiero – automobilistico, elettronico, sanitario, tessile – ma anche nel campo medico e farmaceutico, nel campo dell’industria navale, nel campo della produzione agricolo ed alimentare, fino alla gestione dell’inventario sia a magazzino che a scaffale.

I vantaggi della Visual Inspection basata sulla AI

Senza dubbio gli strumenti di Visual Inspection basati sull’AI ed applicati al controllo di qualità offrono una serie di vantaggi significativi che possono ottimizzare notevolmente i processi produttivi. 

Fra i benefici più comunemente riscontrati da chi utilizza questa tecnologia troviamo:

• indipendenza dall’operatore e miglioramento continuo nell’identificazione dei difetti e delle irregolarità di produzione: le capacità umane vengono notevolmente superate dalle telecamere in alta definizione e dall’AI. Inoltre gli algoritmi di Machine Learning consentono di migliorare sempre di più il processo;
• coerenza e costanza nella selezione dei pezzi difettosi: la stanchezza può far commettere errori da parte del personale addetto al controllo qualità; ciò non avviene quando le operazioni di controllo sono effettuate da macchine intelligenti;
• velocità di esecuzione: la rapidità nella selezione dei pezzi difettosi di una catena produttiva, può essere un fattore determinante per elaborare quantità maggiori e prendere decisioni in tempi più rapidi;
• adattabilità e scalabilità: i modelli di AI possono essere personalizzati per diversi prodotti o per più linee produttive; il cloud rende scalabili gli strumenti utilizzati;
• reporting e integrazione con altri sistemi: poiché i dati vengono processati in modo automatico, è possibile generare uno storico dati che permette analisi successive sul pregresso. Gli strumenti di Visual Inspection possono quindi essere integrati con altri sistemi in cloud e sfruttare lo storico già acquisito;
• customer experience: l’AI diminuisce la possibilità che i pezzi siano difettosi e di conseguenza aumenta la soddisfazione dei clienti contribuendo a rafforzare  la reputazione del brand.

La Visual Inspection basata sull’AI va oltre l’automatizzazione dei compiti tediosi e ripetitivi: può quindi offrire una precisione molto più elevata e migliorare via via con il tempo, abbassando i costi produttivi. Gli strumenti intelligenti possono essere facilmente integrati fra loro permettendo di elevare la qualità anche su altri processi paralleli – ma strettamente collegati – alla produzione. Tuttavia è necessaria una stretta sinergia tra le capacità umane e l’AI che permetta di ottimizzare le performance complessive contribuendo ad arricchire il personale con nuove competenze in ambito di digitalizzazione aziendale.