Tag Tecnologia e processo: AI per controllo qualità

ERO S.r.l è un’azienda leader nella produzione di sistemi per l’incollaggio e il controllo qualità nel settore del paper converting. Fornisce soluzioni tecnologiche avanzate per l’industria della cartotecnica, rivolgendosi a clienti internazionali con esigenze elevate in termini di efficienza, precisione e innovazione.

Nel settore della cartotecnica, il controllo qualità della colla applicata su astucci è un processo critico, spesso ostacolato da grafiche complesse che rendono difficile la verifica visiva. Il mercato richiede sistemi sempre più efficienti e precisi, in grado di ridurre gli scarti, minimizzare le non conformità e garantire alti standard qualitativi senza rallentare la produzione.

Il progetto introduce un sistema di controllo qualità basato su algoritmi di deep learning, capace di riconoscere automaticamente la corretta applicazione della colla anche su superfici grafiche complesse. La soluzione migliora la precisione dei controlli, riduce i tempi di avviamento macchina e limita l’intervento umano, aumentando l’efficienza dell’intera linea produttiva.

Intelligenza Artificiale

Deep Learning per riconoscimento avanzato

Machine Vision per controllo qualità automatizzato

Il sistema permetterà di superare le attuali limitazioni nel controllo della colla su astucci complessi, migliorando l’affidabilità del processo produttivo. Le aziende del settore potranno ridurre tempi e costi, garantire una qualità costante e personalizzare maggiormente la grafica dei prodotti senza compromettere il controllo.

Meccanica del Sarca S.p.A è un’azienda metalmeccanica italiana specializzata nella produzione di componenti in legno di noce per calci di fucili e caricatori in lamiera per pistole.

Il controllo qualità delle linee di produzione di serbatoi caricatori è attualmente eseguito in modo completamente manuale, attraverso calibri appositamente progettati. Questa attività, svolta da operatori specializzati, prevede la verifica estetica e dimensionale di ogni singolo pezzo, con eventuali interventi correttivi tramite deformazione plastica. Tuttavia, il processo presenta diverse criticità: è altamente ripetitivo, richiede competenze specifiche non sempre trasferibili, ed espone a margini di errore legati alla soggettività dell’operatore. Inoltre, il tempo necessario per il controllo incide negativamente sull’efficienza del ciclo produttivo, limitando la produttività e la capacità di rispondere in modo rapido alle esigenze del mercato.

Intelligenza artificiale e deep learning utilizzato per l’identificazione automatica delle non-conformità in produzione (difetti).

Sensoristica: sensori ottici analizzano il profilo del componente, per determinare se sia conforme alle specifiche di progetto.

L’introduzione di una stazione di misura automatizzata e supportata da algoritmi di intelligenza artificiale consente all’azienda di migliorare in modo significativo il proprio sistema di controllo qualità. Attraverso il monitoraggio costante dei difetti e la raccolta strutturata dei dati, è possibile identificare e correggere tempestivamente eventuali derive nei processi produttivi. Questo approccio riduce la dipendenza dalle valutazioni soggettive degli operatori, aumentando l’affidabilità complessiva del controllo e promuovendo una maggiore autonomia decisionale. L’impatto interno si traduce in una cultura aziendale più orientata alla qualità, alla tracciabilità e al miglioramento continuo.