L’intelligenza artificiale sta entrando in modo sempre più concreto nelle operations industriali, trasformandosi da tecnologia di tendenza a strumento strategico per creare efficienza e valore reale. Come sottolinea Stephan Pottel, manufacturing strategy director EMEA di Zebra Technologies, la vera partita non si giocherà sulle applicazioni più appariscenti dell’AI, bensì “sulla capacità delle imprese di usare i dati per prendere decisioni più veloci e generare produttività superiore”.
Nel comparto automotive, alcune aziende stanno già dimostrando come l’integrazione di machine vision, sensori 3D e deep learning possa accelerare l’innovazione nelle fasi di controllo qualità e produzione. In particolare, cresce l’interesse verso costruttori di macchine e system integrator capaci di tradurre l’investimento in AI in risultati misurabili sul campo.
Valorizzare i dati operativi
Tecnici OT, responsabili di produzione e ingegneri hanno oggi un’urgenza comune: trasformare dati 2D e 3D generati in fabbrica in insight utili per formare e addestrare modelli avanzati di AI. Una parte consistente di questi dati — acquisiti da scanner, telecamere e sensori — rimane spesso bloccata in silos o dispositivi edge. “Il nostro obiettivo è aiutare le imprese a trasformare questi dati in valore operativo, in modo semplice e scalabile”, osserva Pottel.
Le principali criticità riscontrate dai responsabili qualità riguardano la visibilità in tempo reale (28%), l’integrazione dei dati (26%) e la tracciabilità (23%). Questioni che richiedono infrastrutture adeguate per l’acquisizione, la condivisione e l’elaborazione veloce di grandi moli di dati visivi.
Smart camera e deep learning per l’ispezione
Gli specialisti della visione artificiale stanno utilizzando nuove camere intelligenti e sensori 3D ad alta precisione per realizzare sistemi in grado sia di addestrare modelli di deep learning sia di eseguire ispezioni in tempo reale, direttamente su edge device e PC industriali.
I vantaggi si osservano su diversi fronti: riduzione dei difetti, maggiore stabilità dei processi, tracciabilità continua anche in ambienti complessi.
Alcuni OEM automobilistici stanno già registrando una riduzione dei difetti compresa tra il 10% e il 15% nelle attività di controllo qualità, grazie a sistemi che semplificano le linee produttive, abbassano i costi di manutenzione e riducono la complessità degli impianti. “Parliamo di tecnologie che hanno un impatto diretto sui risultati di business”, afferma Pottel, “perché consentono di ottenere processi più robusti e meno soggetti a variabilità”.
Soluzioni scalabili oltre l’automotive
Un system integrator in ambito machine vision ha sviluppato una soluzione basata su sensori 3D dotati di doppia fotocamera e laser singolo, integrata con software di intelligenza artificiale. Il sistema acquisisce migliaia di dati da componenti complessi — come le portiere auto con oltre 80 elementi — trasformandoli in nuvole di punti e mappe di profondità che vengono analizzate per individuare anomalie. Grazie alla sua scalabilità, la soluzione sta trovando applicazioni anche nell’alimentare e nel farmaceutico.
Un secondo caso riguarda un produttore di tecnologie per il trattamento delle superfici che, insieme a un system integrator, ha implementato una robotica guidata dalla visione per migliorare la produzione di tappi per batterie elettriche. Il sistema, basato su software no-code potenziato da deep learning, esegue ispezioni da più angolazioni sotto l’occhio di telecamere capaci di riconoscere difetti minimi e ottimizzare il processo in modo continuo.
La qualità delle batterie passa dal 3D
Con la crescita dei veicoli elettrici, strumenti come profilatori e sensori 3D diventano fondamentali per le operazioni di prima linea: controllano con precisione micrometrica dimensioni, spessori e posizionamento di saldature, linguette, connettori e superfici metalliche riflettenti delle celle batterie. In questo passaggio, nota Pottel, “la visione 3D permette di catturare dettagli invisibili alle tecnologie tradizionali, dando agli operatori una marcia in più nell’individuazione preventiva dei difetti”.
Il software AI trasforma questi dati in action point per rendere l’assemblaggio più preciso, riducendo errori e migliorando la qualità complessiva delle batterie. “Ogni difetto evitato si traduce in efficienza, sicurezza e competitività in più per l’azienda”, conclude Pottel.
Verso una produttività data-driven
La direzione presa dall’automotive indica chiaramente che il valore dell’intelligenza artificiale non risiede solo nella potenza dei modelli, ma nella capacità di integrare sapientemente dati operativi, sensori avanzati e software di visione per ottenere suggerimenti migliori, flussi più rapidi e una produzione realmente data-driven.