Controllo qualità e AI: sviluppi e benefici

l controllo qualità, o quality control, rappresenta un elemento cruciale all’interno del processo produttivo di qualsiasi azienda. Con esso, l’impresa mira a garantire che i prodotti o servizi soddisfino gli standard predefiniti e rispondano alle aspettative dei clienti tramite una serie di attività finalizzate alla verifica e al monitoraggio della conformità degli output aziendali agli standard di qualità stabiliti. Ma l’implementazione di un buon processo di controllo della qualità implica costi significativi per le aziende. Oltre ai costi dati dall’impiego di risorse umane e dal tempo richiesto dalle ispezioni e monitoraggio dei prodotti, bisogna considerare anche quelli legati agli sprechi. Il controllo qualità, infatti, viene effettuato a prodotto finito, senza un preventivo controllo di tutte le componenti che vengono assemblate in fase di produzione.  

Non meno importante: il controllo qualità viene eseguito da risorse umane. E gli esseri umani possono commettere errori o inesattezze che influiscono negativamente sull’accuratezza del processo di controllo, portando a costi aggiuntivi derivanti dalla necessità di correggere eventuali difetti o deviazioni dopo che i prodotti sono stati già immessi sul mercato.  

È proprio per questi motivi che, nell’Industria 4.0, molte aziende stanno implementando nuove tecnologie come l’IoT e l’intelligenza artificiale per il controllo qualità.  

Ne parliamo in questo articolo.  

L’adozione dell’AI per il controllo qualità nel manifatturiero

Le fabbriche stanno affrontando una nuova rivoluzione, con le sue sfide, ma anche i suoi immensi benefici. Parliamo di quella che oggi viene chiamata Industria 4.0 che vede le fabbriche trasformarsi in smart factory, dove umani, robot, cobot e nuove tecnologie come l’Internet of Things e l’AI lavorano in sinergia per aumentare l’efficienza e ridurre al minimo l’errore umano.  

Tante sono le aziende che già hanno implementato l’intelligenza artificiale nei processi produttivi, e non solo. L’AI, infatti, può supportare anche la serie di azioni che hanno l’obiettivo di monitorare gli standard di qualità del prodotto.  

Grazie ad algoritmi avanzati e sistemi di apprendimento automatico, l’AI è in grado di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, individuando pattern e anomalie con una precisione e una velocità superiori rispetto ai metodi tradizionali. Ciò consente di identificare potenziali difetti o deviazioni nelle fasi iniziali della produzione, riducendo drasticamente la necessità di interventi correttivi successivi. 

Tutti i vantaggi di introdurre l’AI nel controllo qualità

Come già accennato, l’implementazione dell’AI in azienda può migliorare sensibilmente le operazioni di controllo qualità sui prodotti. I vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale sono diversi. 

I più rilevanti includono:  

• Riduzione degli sprechi: grazie alla rilevazione precoce di difetti o deviazioni durante il processo di produzione, l’AI permette di evitare la produzione di lotti difettosi, riducendo gli sprechi di materiali e risorse; 
• Riduzione degli errori umani: viene eliminato il rischio di errori umani nelle attività di ispezione e controllo, garantendo una maggiore precisione e coerenza nelle valutazioni di qualità; 
• Manutenzione predittiva: grazie al monitoraggio costante delle attrezzature e delle macchine, l’AI può identificare eventuali guasti o malfunzionamenti, prevendo problemi di qualità che derivano da queste situazioni; 
• Analisi dei dati: analizzando grandi quantità di dati in tempo reale, l’AI fornisce una visione dettagliata delle variabili del processo di produzione. In questo modo, è possibile avere una migliore comprensione delle relazioni causa-effetto, nonché apportare miglioramenti continui; 
• Costi ridotti: la riduzione degli errori, la prevenzione dei difetti e la migliore gestione delle risorse attraverso l’AI contribuiscono a contenere i costi complessivi di produzione, migliorando la redditività aziendale; 
• Adattabilità alla produzione: gli algoritmi AI possono essere adattati e personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche di diverse linee di produzione, offrendo flessibilità e adattabilità. 

Come trasformare l’azienda in smart factory 

Investire nelle nuove tecnologie rappresenta oggi la chiave per trasformare l’azienda in smart factory e beneficiare dei vantaggi, in termini di efficienza, dell’Industria 4.0.  

Le sfide, però, non mancano. L’implementazione di intelligenze artificiali o altre tecnologie avanzate non richiede solo un investimento iniziale, ma anche un cambiamento della cultura aziendale e dei processi produttivi, nonché l’analisi delle esigenze dell’azienda e l’individuazione delle aree in cui l’AI può apportare i suoi benefici. 

È essenziale coinvolgere il personale nelle fasi iniziali del processo, fornendo formazione e chiare linee guida sull’integrazione dell’AI. I dipendenti, come quelli che si occupano in prima persona del controllo qualità, devono comprendere come l’AI può liberarli da mansioni ripetitive e monotone, consentendo loro di concentrarsi su ruoli di più alto profilo che richiedono creatività, intuizione e competenze umane uniche. 

Infine, non è da sottovalutare l’importanza di dotarsi di un software gestionale per il settore manifatturiero che non solo semplifica la raccolta e l’analisi dei dati, ma facilita anche la comunicazione tra diversi settori aziendali, integrando in modo sinergico le informazioni provenienti da vari processi produttivi. 

È ciò che permette di fare TeamSystem Manufacturing, il gestionale che nasce per facilitare la transizione alla smart factory, coprendo l’intero processo produttivo tramite tecniche e strumenti all’avanguardia. Attraverso l’adozione di soluzioni avanzate e innovative, come quelle offerte da TeamSystem, le aziende possono migliorare significativamente l’efficienza e la precisione delle loro operazioni. In particolare, l’uso di software dedicati all’ambiente produttivo consente una gestione più accurata delle attività, dalla movimentazione dei materiali alla programmazione delle macchine, fino all’archiviazione dei dati in un database strutturato.