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Officine Meccaniche Lafranconi produce silenziatori motociclistici resistenti a temperature elevate e gas corrosivi, garantendo qualità, durata, sicurezza e conformità a elevati standard estetici richiesti dai clienti. Attualmente, il controllo estetico è manuale, esposto a variabilità legata al giudizio umano.

La conformità estetica dei silenziatori è fondamentale per rispettare le stringenti specifiche richieste dai clienti ed evitare sanzioni contrattuali o penali. Tuttavia, l’attuale processo di controllo, affidato esclusivamente alle competenze degli operatori, risente di variabili come la stanchezza, l’esperienza e la soggettività del giudizio umano. Questa mancanza di oggettività non solo riduce l’affidabilità complessiva del controllo estetico, ma rende anche difficile la sua automatizzazione. Di conseguenza, l’azienda si trova esposta a potenziali rischi economici, derivanti da difetti non rilevati, e a criticità operative, legate alla necessità di gestire elevati standard qualitativi in modo coerente ed efficiente.

Lafranconi intende sviluppare un sistema innovativo per l’oggettivizzazione del controllo estetico dei silenziatori, sfruttando tecnologie di visione artificiale e intelligenza artificiale (AI). Con il supporto del MADE e del Politecnico di Milano, sarà realizzato un prototipo di banco prova per l’acquisizione e l’elaborazione delle immagini.

Hardware: Banco prova con struttura cilindrica dotata di illuminatori programmabili (luce direzionale/diffusa) e tre telecamere industriali per l’acquisizione delle immagini.

Prototipazione rapida: Elementi stampati in 3D per il supporto dei silenziatori.

Software: Algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati in Python utilizzando librerie standard (OpenCV, SkLearn, Tensorflow) per:

– Segmentazione iniziale delle immagini

– Estrazione di feature visive

– Classificazione dei difetti attraverso tecniche di Machine Learning.

Riduzione della variabilità: Eliminare la dipendenza dai fattori umani nel controllo estetico, garantendo una valutazione costante e replicabile.

Automatizzazione: Integrare il controllo estetico automatizzato nel processo produttivo, migliorando la produttività e la precisione.

Affidabilità: Dimostrare sensibilità e specificità superiori nell’identificazione dei difetti, aumentando la qualità complessiva del prodotto.

Camngo Srl opera nel settore metalmeccanico, offrendo soluzioni tecnologiche avanzate per la progettazione e produzione di componenti meccanici. L’azienda punta a migliorare efficienza e competitività attraverso innovazione digitale e automazione dei processi produttivi.

Le aziende metalmeccaniche affrontano tempi lunghi e inefficienze nel processo di preventivazione, dovute alla necessità di analizzare manualmente ogni modello 3D per stimare costi e lavorazioni. I software tradizionali richiedono ancora una caratterizzazione manuale, rallentando il decision-making soprattutto con volumi elevati di richieste.

Il progetto sviluppa un sistema che analizza automaticamente i modelli 3D dei pezzi finiti, confrontandoli con un database storico di processi produttivi e costi tramite algoritmi di machine learning e deep learning. L’analisi morfologica automatizzata e la categorizzazione delle features consentono di stimare con precisione il costo di produzione, senza necessità di interventi manuali, velocizzando e ottimizzando il processo di preventivazione.

Machine Learning supervisato e Deep Learning.

Analisi automatizzata di modelli 3D e feature extraction.

Algoritmi di categorizzazione e matching con database aziendale.

Simulazione AI dei processi produttivi.

Ottimizzazione dei parametri di produzione tramite AI.

Incremento dell’efficienza operativa riducendo tempi e errori nella preventivazione

Riduzione degli sprechi e ottimizzazione dei materiali grazie a stime accurate

Miglior pianificazione produttiva con allocazione ottimale delle risorse

Scalabilità del business con capacità di gestire maggiori volumi senza aumentare i costi

Analisi dati in tempo reale per monitoraggio e correzioni immediate