Immaginiamo una linea di produzione in cui, ogni minuto, vengono riempite oltre 80 lattine di integratori alimentari con polveri nutrienti. Prima di sigillare ogni lattina, un misurino viene inserito per garantire un dosaggio preciso del prodotto. A queste velocità, il controllo manuale della presenza del misurino diventa impossibile. E allora, come fare?
La sfida è la stessa che si è trovata a fronteggiare, in un altro caso aziendale, un brand leader nella produzione di finestre, quando si è trovato alle prese con la necessità di automatizzare la produzione e il controllo qualità, sfruttando anche la visione artificiale per rendere più efficienti i processi di produzione e assemblaggio. Ma perché diciamo che si tratta della stessa sfida?
Ad accomunare i due casi, apparentemente differenti, è la soluzione trovata per risolvere le complesse esigenze, entrambe finalizzate a migliorare la qualità del prodotto finito. Le due aziende hanno infatti risolto i loro problemi affidandosi a una nuova frontiera della tecnologia: l’adozione di soluzioni basate sul deep learning. E il nome che lega le esperienze è ancora una volta lo stesso, SICK.
Indice degli argomenti
Una costola dell’AI che supporta il decision-making
Il deep learning è una sottocategoria dell’intelligenza artificiale (AI) che utilizza reti neurali profonde per apprendere e prendere decisioni basate su grandi quantità di dati. Questa tecnologia consente ai sensori, nel caso specifico quelli di SICK, di valutare e ordinare gli oggetti in base a criteri personalizzati, anche quando l’aspetto degli oggetti varia notevolmente. La capacità di apprendere direttamente dai dati rende il deep learning particolarmente adatto per compiti complessi che richiedono una precisione elevata.
Ad esempio, nel caso dell’impianto di produzione alimentare, i sensori SICK consentono di verificare la presenza di un misurino in ogni lattina, anche se la posizione del misurino e le caratteristiche dello sfondo variano, riducendo il tasso di errore a quasi zero e offrendo un supporto essenziale per garantire la qualità del prodotto e ridurre gli sprechi.
Nel caso, invece, dell’azienda produttrice di finestre, il deep learning è stato la base che ha permesso loro di sviluppare una soluzione di controllo qualità tramite software di visione artificiale in una frazione del tempo necessario con metodi tradizionali. L’utente finale è stato infatti in grado di addestrare la rete neurale tramite esempi di difetti, anche diversi fra loro, senza la necessità di avere una approfondita conoscenza di visione o intelligenza artificiale. Questo rende la tecnologia accessibile ad un’ampia gamma di aziende.
Il deep learning nei sensori SICK
Il deep learning può essere sfruttato in modi differenti all’interno delle soluzioni di SICK: nel caso di applicazioni molto complesse, che necessitano di moltissime immagini di esempio per eseguire il training della rete neurale, è possibile sfruttare il servizio digitale su cloud dStudio, che permette di istruire una rete neurale ottimizzata per la specifica applicazione. Per applicazioni più semplici, dove la rete può essere istruita con poche immagini di esempio, l’applicazione può invece essere risolta in modo ancora più semplice e veloce, eseguendo il training direttamente a bordo della camera stessa, in pochi clic.
Applicazioni del deep learning nei sensori SICK
Il deep learning amplia enormemente il ventaglio di applicazioni dei sensori SICK, migliorando la qualità dei prodotti ispezionati e ottimizzando i processi produttivi. Ad esempio, i sensori con deep learning possono essere utilizzati per il rilevamento delle anomalie (Anomaly detection), anche di natura variabile, riducendo il rischio di difetti e migliorando l’efficienza operativa. Oppure, i sensori possono essere addestrati per riconoscere e classificare oggetti anche se il loro aspetto non è sempre uniforme, consentendo una maggiore flessibilità e personalizzazione nei processi produttivi.
Il deep learning è quindi un nuovo strumento, che si aggiunge ai tradizionali algoritmi di visione artificiale basati su regole, per semplificare l’ispezione automatizzata dei prodotti, riducendo il rischio di errori umani e migliorando la qualità complessiva del prodotto.
SICK e l’intelligenza artificiale: i benefici per le aziende
SICK è all’avanguardia nell’adozione dell’intelligenza artificiale e del deep learning per migliorare la qualità dei prodotti e ottimizzare i processi produttivi. L’azienda ha sviluppato una gamma di soluzioni basate su deep learning che consentono ai sensori di apprendere e prendere decisioni in modo autonomo, migliorando la precisione e l’affidabilità delle operazioni industriali.
L’intelligenza artificiale rappresenta l’inizio di una nuova era dell’intelligenza dei sensori. Grazie all’AI, i sensori possono raccogliere e interpretare dati in modo più rapido, semplice e affidabile: questo consente alle aziende di ottimizzare i propri processi operativi. L’adozione dell’intelligenza artificiale nei sensori SICK, in particolare, consente di migliorare la precisione e l’affidabilità delle operazioni industriali, riducendo il rischio di errori e migliorando la qualità dei prodotti. Inoltre, l’AI consente di ottimizzare i processi produttivi, riducendo i tempi e i costi di sviluppo.
Un altro vantaggio dell’AI nei sensori SICK è rappresentato dalla capacità di adattarsi rapidamente alle nuove condizioni di mercato. Grazie all’AI, i sensori possono apprendere e adattarsi rapidamente a nuovi schemi e condizioni, consentendo alle aziende di rispondere in modo più efficace alle esigenze dei clienti e alle tendenze di mercato. Questo tipo di flessibilità è essenziale per il successo a lungo termine delle aziende in un mercato sempre più competitivo.
Un’esperienza che fa scuola
Nel percorso verso un futuro sempre più dominato dall’intelligenza artificiale e dalle tecnologie avanzate, il deep learning sta rivoluzionando l’industria manifatturiera: aziende di diversi settori possono ormai trarre vantaggio dall’adozione di questa tecnologia innovativa, migliorando la loro efficienza operativa e la qualità dei loro prodotti. In questo scenario l’esperienza di SICK, forte di una posizione di avanguardia nel deep learning, fa letteralmente scuola: rendendo i sensori più intelligenti e capaci di affrontare compiti complessi con precisione e affidabilità, l’azienda sta infatti aprendo nuove strade nell’automazione industriale. E il viaggio di scoperta è solo agli inizi.
