Migliorare la produzione con la computer vision

Mostafa Ibrahim

5 minuti di lettura

23 luglio 2024

Scoprite come la computer vision può migliorare l'efficienza produttiva e la qualità dei prodotti.

L'efficienza è essenziale nel settore manifatturiero e influisce direttamente sulla capacità di un'azienda di rimanere competitiva e di soddisfare i clienti. Per incrementare la produttività, ridurre i costi e aumentare i profitti, l'efficienza diventa un fattore chiave per il successo di un'azienda. In un mercato in continua evoluzione, le aziende cercano costantemente di migliorare la propria efficienza per superare i concorrenti e soddisfare le esigenze in continua evoluzione dei clienti. 

Un modo significativo per migliorare l'efficienza nella produzione è l'uso della computer vision. Questa tecnologia comprende diverse applicazioni e attività, come il rilevamento, la segmentazione e la classificazione degli oggetti in tempo reale, che possono contribuire a garantire la conformità dei prodotti agli standard di qualità e a ottimizzare le diverse fasi del processo produttivo complessivo. Grazie all'implementazione di queste tecnologie, i produttori possono migliorare significativamente le loro prestazioni operative e l'affidabilità dei prodotti, portando in ultima analisi a una maggiore soddisfazione dei clienti e al successo aziendale.

Visione artificiale nella produzione

La tecnologia ha sempre svolto un ruolo cruciale nell'industria manifatturiera. Dai macchinari in produzione allo sviluppo di sofisticati sistemi di automazione, il mondo della produzione ha continuamente abbracciato nuove tecnologie per migliorare e semplificare le varie operazioni. Nonostante questi progressi, il settore deve ancora affrontare diverse sfide. Quando è possibile utilizzare l'intelligenza artificiale (AI)?

L'integrazione dell'IA nei processi produttivi offre soluzioni promettenti per migliorare l'efficienza, garantire la qualità dei prodotti e affrontare sfide di lunga data. Analizziamo come le tecnologie guidate dall'IA, come la computer vision, possono guidare il cambiamento nel settore manifatturiero.

Conteggio e tracciamento dei prodotti

La computer vision può essere utilizzata per contare i prodotti sulle linee di assemblaggio. Tracciando con precisione il numero di articoli prodotti, i produttori possono monitorare i ritmi di produzione, gestire le scorte e garantire il raggiungimento degli obiettivi di produzione. Le funzioni di conteggio degli oggetti possono migliorare l'efficienza operativa e contribuire a mantenere un controllo di qualità costante in tutto il processo di produzione.

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Figura 1. Modello Ultralytics YOLOv8 che conta le scatole in una catena di montaggio.

Ispezione dei difetti degli articoli

Un altro modo in cui l'intelligenza artificiale della visione può ottimizzare i processi di produzione è quello di rilevare le imperfezioni dei prodotti. I modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLOv8 possono essere utilizzati per rilevare le imperfezioni negli articoli. Ad esempio, nella produzione farmaceutica, possono essere utilizzati per rilevare i difetti delle pillole, come crepe, schegge o contaminazione, mentre si muovono lungo la catena di montaggio. 

Quando viene individuato un pezzo difettoso, il sistema può attivare una risposta automatica per rimuovere l'articolo difettoso, mantenendo la qualità del prodotto e garantendo che solo i prodotti perfetti proseguano lungo la linea. 

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Figura 2. Il modello YOLOv8 rileva una pillola scheggiata e una pillola contaminata con un'accuratezza rispettivamente del 95% e del 99%. Immagine dell'autore.

Ispezione precisa delle superfici grazie alla segmentazione

È possibile addestrare diversi modelli di computer vision anche per la segmentazione, che può essere particolarmente utile per l'ispezione precisa delle superfici nella produzione. Questa tecnologia è in grado di segmentare la superficie dei prodotti per rilevare minime imperfezioni, come graffi, ammaccature o rivestimenti irregolari. Ad esempio:

  • Produzione di parti metalliche: Nell'industria automobilistica o aerospaziale, la segmentazione dell'istanza può essere utilizzata per ispezionare le parti metalliche alla ricerca di difetti superficiali. Analizzando l'intera superficie, il sistema è in grado di identificare anche le più piccole imperfezioni che potrebbero influire sulle prestazioni o sulla durata del pezzo.
  • Produzione tessile: Nella produzione tessile, la segmentazione può rilevare incongruenze nei modelli di tessuto o identificare difetti come strappi, macchie o variazioni di colore. In questo modo si garantisce che nei prodotti finali vengano utilizzati solo tessuti di alta qualità.
  • Produzione di dispositivi elettronici: Per i dispositivi elettronici, la segmentazione può ispezionare le schede dei circuiti alla ricerca di difetti di produzione come errori di saldatura, componenti mancanti o disallineamenti. Ciò contribuisce a mantenere l'affidabilità e la funzionalità dei prodotti elettronici.
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Figura 4. Modello di visione artificiale utilizzato per prevedere e localizzare visivamente i difetti sulle lamiere d'acciaio utilizzando la segmentazione delle istanze.

Vantaggi della computer vision nella produzione

Maggiore velocità e precisione 

La visione computerizzata aumenta in modo significativo la velocità e l'accuratezza dell'identificazione dei difetti, monitorando continuamente la linea di produzione 24 ore su 24. Segnala istantaneamente qualsiasi irregolarità, garantendo un feedback immediato e una supervisione costante.

Questo feedback immediato e il monitoraggio costante consentono:

  • Azioni correttive rapide
  • Riduzione del tempo in cui i prodotti difettosi rimangono in linea
  • Riduzione sostanziale del rischio che i prodotti difettosi raggiungano i clienti.

Garantendo una rapida identificazione e risposta, il rilevamento in tempo reale mantiene standard di alta qualità e previene l'aggravarsi di potenziali problemi.

Riduzione dei costi di manodopera e degli scarti

La visione computerizzata può ridurre i costi di manodopera automatizzando il processo di ispezione, eliminando la necessità di controlli di qualità manuali. Questa automazione non solo riduce il numero di personale necessario, ma riduce anche al minimo l'errore umano, migliorando ulteriormente l'efficienza e l'accuratezza del processo produttivo.

Funzionamento 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e aumento della produttività

A differenza degli ispettori umani, i sistemi di visione computerizzata possono operare ininterrottamente senza richiedere alcun riposo. Questa capacità garantisce che le linee di produzione possano funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, senza compromettere la qualità, con un conseguente aumento della produttività e un migliore utilizzo delle risorse produttive. Il monitoraggio costante e i cicli di feedback immediati assicurano che qualsiasi deviazione dagli standard di qualità venga affrontata tempestivamente, con il risultato di una qualità del prodotto più costante. Questo, a sua volta, può portare a una maggiore soddisfazione dei clienti e a una riduzione dei resi o dei reclami.

Le sfide della computer vision nella produzione

Costi di implementazione e integrazione con i sistemi esistenti 

L'implementazione di sistemi di visione computerizzata comporta un notevole investimento iniziale in hardware, software e infrastrutture, che può essere limitante per i piccoli produttori. Inoltre, l'integrazione dei nuovi sistemi di rilevamento degli oggetti guidati dall'intelligenza artificiale con i processi e le tecnologie di produzione esistenti può essere complessa e richiedere molto tempo. Garantire un funzionamento perfetto richiede un'attenta pianificazione ed esecuzione.

Formazione e competenze necessarie per il funzionamento

Il funzionamento e la manutenzione dei sistemi di visione computerizzata richiedono conoscenze e competenze specialistiche. La formazione continua è necessaria per mantenere la forza lavoro aggiornata sulle tecnologie e sui metodi più recenti. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale possono produrre falsi positivi o negativi, portando a identificazioni errate. La gestione di queste imprecisioni è fondamentale per mantenere la qualità del prodotto e l'efficienza operativa. Ciò comporta il continuo perfezionamento dei modelli, la regolazione delle soglie di fiducia per il rilevamento e la classificazione e l'implementazione di cicli di feedback per ridurre al minimo gli errori e migliorare l'accuratezza del sistema nel tempo.

Manutenzione e aggiornamento del sistema di rilevamento

La manutenzione e gli aggiornamenti regolari sono essenziali per mantenere il sistema di rilevamento efficiente. Ciò include gli aggiornamenti del software, la ricalibrazione dei sensori e la risoluzione di eventuali problemi tecnici. Tra gli esempi di problemi tecnici che possono essere affrontati vi sono i malfunzionamenti dei sensori, come le telecamere che non riescono a catturare correttamente le immagini a causa di danni all'hardware, i bug del software che causano il blocco del sistema o la produzione di output errati e gli errori di trasmissione dei dati che portano alla perdita o alla corruzione degli stessi.

Cosa ci riserva il futuro?

Gestione intelligente dell'inventario

La computer vision consentirà sistemi di gestione delle scorte più intelligenti. I sistemi automatizzati che utilizzano la computer vision monitoreranno continuamente i livelli di inventario, individueranno le discrepanze e ottimizzeranno i processi di rifornimento delle scorte. In questo modo si ridurrà la probabilità di situazioni di stockout e overstock, assicurando che i produttori mantengano livelli di inventario ottimali. Ciò può portare a notevoli vantaggi, tra cui:

  • Risparmio sui costi: Evitando le situazioni di overstock, i produttori possono risparmiare sui costi associati allo stoccaggio delle scorte in eccesso, come le elevate spese di magazzino e il rischio che i prodotti diventino obsoleti. D'altra parte, ridurre al minimo le scorte aiuta a prevenire costosi ritardi di produzione e perdite di vendite quando le scorte si esauriscono.
  • Maggiore efficienza operativa: I sistemi di gestione automatizzata dell'inventario semplificano i processi di rifornimento delle scorte, riducendo la necessità di interventi manuali. Ciò migliora l'efficienza operativa complessiva e consente al personale di concentrarsi su attività più strategiche.
  • Miglioramento delle relazioni con i fornitori: L'accuratezza dei dati di inventario consente ai produttori di gestire i rapporti con i fornitori in modo più efficace, assicurando consegne puntuali e mantenendo una catena di fornitura affidabile.
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Figura 5. Visione computerizzata per il monitoraggio dei livelli di inventario.

Linee di assemblaggio autonome

La computer vision può svolgere un ruolo cruciale nello sviluppo di linee di assemblaggio completamente autonome. Queste linee saranno in grado di regolare dinamicamente le operazioni in base ai dati in tempo reale, rendendole più flessibili ed efficienti. Ad esempio, se un modello di computer vision rileva un difetto in una macchina, può fornire questi dati a un sistema di controllo separato che reindirizzerà automaticamente le attività ad altre macchine, garantendo un flusso di produzione continuo senza intervento umano. Ciò può portare a diversi vantaggi, tra cui la riduzione dei tempi di fermo macchina, l'aumento della produttività, la qualità costante dei prodotti e la riduzione dei costi operativi.

Punti di forza

In questo articolo abbiamo evidenziato l'importanza dell'efficienza nel settore manifatturiero e come la computer vision possa incrementarla in modo significativo. I modelli di visione computerizzata come YOLOv8 possono svolgere un ruolo fondamentale nello snellimento dei processi di produzione in vari settori industriali, grazie alla loro flessibilità nei confronti di diverse attività che consentono una maggiore precisione, costi operativi inferiori e il mantenimento costante di elevati standard di qualità dei prodotti. In generale, la computer vision può essere utilizzata in diverse fasi del processo produttivo, rendendola un alleato versatile e potente in questo campo.

Siete curiosi di conoscere gli ultimi progressi della computer vision? Unitevi alla nostra comunità ed esplorate i documenti Ultralytics o GitHub per gli ultimi aggiornamenti. Inoltre, vale la pena di dare un'occhiata alle loro applicazioni di intelligenza artificiale in settori come l'agricoltura e la produzione.

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