NEED
Nel settore manifatturiero, garantire la qualità dei prodotti è essenziale per ridurre scarti e migliorare l’efficienza produttiva. Tuttavia, i metodi tradizionali di ispezione visiva manuale sono lenti, soggetti a errori umani e difficili da scalare.
CONTESTO OPERATIVO
Nei processi industriali, gli operatori devono individuare difetti nei prodotti attraverso controlli visivi, spesso con il supporto di strumenti di misurazione. Questo approccio presenta diverse criticità:
- Affidabilità limitata, a causa della soggettività dell’ispezione manuale.
- Alto dispendio di tempo e risorse, che rallenta la produzione.
- Difficoltà nel gestire grandi volumi di dati visivi, rendendo complessa la standardizzazione della qualità.
SOLUZIONE PORTATA DA AIKNOW
AIknow ha sviluppato un sistema basato su modelli di computer vision e deep learning, in particolare reti neurali convoluzionali (CNN) e architetture avanzate come ResNet e YOLO, per automatizzare il controllo qualità.
L’implementazione permette di:
- Identificare e classificare difetti in tempo reale attraverso l’analisi delle immagini.
- Fornire segnalazioni automatiche per ridurre l’intervento umano nei processi di ispezione.
- Integrazione con i sistemi aziendali, consentendo un monitoraggio costante e ottimizzato.
RISULTATI
- Aumento della precisione nell’individuazione dei difetti rispetto ai metodi manuali.
- Riduzione dei tempi di controllo e maggiore efficienza produttiva.
- Scalabilità del sistema, adattabile a diversi processi industriali
Grazie all’AI e alla computer vision, AIknow offre soluzioni innovative per migliorare la qualità e l’automazione nei processi produttivi.
