controllo qualità con l'intelligenza artificiale
TEC EUROLAB
Intelligenza Artificiale
Automazione del controllo qualità per l’industria manifatturiera
In TEC Eurolab, abbiamo adottato l’intelligenza artificiale (AI) ben prima che diventasse un trend. Questa scelta ci ha permesso di rivoluzionare il controllo qualità applicato alla tomografia industriale, ottimizzando tempi e costi del servizio.
Per farlo ci siamo affidati a Bluetensor, società partecipata da TEC Eurolab e attiva nel mondo dell’intelligenza artificiale dal 2018.
Specializzata nello sviluppo e implementazione di soluzioni AI accurate ed efficaci, BlueTensor aiuta le aziende ad automatizzare compiti ripetitivi, ottimizzare gli sforzi e trarre benefici concreti in termini di fatturato e tempi ciclo.
I Vantaggi dell’AI per il controllo qualità
Scopri i vantaggi nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale applicata al controllo qualità nell’industria manifatturiera
1
Incremento dell’affidabilità del controllo e riduzione dell’influenza dell’operatore
L’AI assicura una maggiore precisione e coerenza nelle verifiche, riducendo la variabilità umana.
2
Maggiore ripetibilità del controllo e ottimizzazione dei criteri di valutazione
Gli algoritmi AI garantiscono che i controlli siano effettuati con criteri uniformi e ripetibili.
3
Incremento produttività e scalabilità dei processi
Automatizzando compiti ripetitivi, l’AI permette di aumentare la capacità produttiva senza incrementare i costi proporzionalmente
4
Riduzione dei costi
L’automazione dei processi di controllo qualità porta a una significativa diminuzione dei costi operativi.
5
Migliore efficienza operativa e riduzione dei tempi ciclo
Grazie all’AI, i tempi necessari per il controllo qualità sono drasticamente ridotti, aumentando l’efficienza complessiva.
Il servizio di BlueTensor
Bluetensor affianca le aziende che vogliono valutare l’adozione dell’AI nei propri processi in tutte le sue fasi: dalla formazione fino all’implementazione.
Formazione Customizzata
L’Intelligenza Artificiale applicata al Controllo Qualità
Proponiamo un corso di formazione ideato su misura per integrarsi perfettamente con le esigenze specifiche di ciascuna azienda e garantire una comprensione completa delle potenzialità dell’AI calate nella propria realtà; senza impegno, è prevista una call preliminare per strutturare una proposta mirata, sia in termini di contenuti che di durata. Questo approccio permette di massimizzare l’efficacia dell’apprendimento, adattando il contenuto alle reali esigenze dei partecipanti e dell’azienda.
Processo di Assessment
Come introdurre l’AI nel controllo qualità dell’industria manifatturiera
- Analisi delle esigenze
- Costituzione del team interfunzionale
- Definizione e analisi dei casi d’uso
- Risultato dell’Assessment
Studio di fattibilità
Hai già individuato una possibile applicazione dell’AI in azienda? Richiedi lo studio di fattibilità
Lo studio di fattibilità per l’implementazione dell’AI è un processo articolato in diverse fasi, progettato per valutare la praticabilità e la sostenibilità dell’adozione dell’AI all’interno di un’organizzazione che abbia già individuato degli specifici casi d’uso. Esso garantisce che le soluzioni di Intelligenza Artificiale siano non solo tecnicamente praticabili e efficienti in termini di risorse, ma anche in linea con gli obiettivi aziendali e le normative.
Il Business Case di TEC Eurolab
Il percorso di adozione dell’Intelligenza Artificiale per il nostro centro tomografico
Controllo qualità in centro di tomografia industriale computerizzata
Obiettivo: ottimizzare l’efficienza dell’analisi tomografica su un processo che richiede l’esame di circa 3000 immagini per componente, riducendo tempo e costi.
Soluzione: implementazione di un algoritmo di computer vision per l’identificazione automatica e accurata delle anomalie, indipendentemente dalla loro posizione, forma e dimensione.
Risultato: incremento dell’affidabilità nell’identificazione delle anomalie, raggiungendo il 100% per difetti superiori a 1,5mm. Riduzione del costo del 50%, incremento della capacità produttiva e migliore ergonomia delle operazioni.
Base dati delle immagini processate durante la sperimentazione dell’algoritmo
Istogramma su base temporale dei difetti rilevati: l’algoritmo ha supportato l’utente rilevando moltissime anomalie
Esempio di due discontinuità rilevate dall’AI. Attraverso l’interfaccia utente è possibile osservare direttamente le sezioni tomografiche dove l’algoritmo ha rilevato un difetto e validarlo
Vuoi intraprendere il percorso di Assessment per valutare l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale al tuo controllo qualità?
LASCIA IL TUO CONTATTO. Ti richiamiamo noi!