Un processo fondamentale per una qualsiasi azienda di produzione è il controllo qualità.
Esso diventa essenziale per verificare se un prodotto soddisfi o meno i requisiti qualitativi e gli standard di sicurezza necessari.
Nel corso degli anni il controllo qualità ha adottato diversi framework affidabili che le imprese utilizzano per migliorare la linea produttiva.
Oggi, sempre più aziende si affidano a tecnologie avanzate che le aiutano nell’implementazione di best practices qualitative.
Intelligenza artificiale, tecnologie data driven e computer vision rendono le performance di Quality Control più redditizie.
L’obiettivo primario del controllo qualità è proprio quello di rintracciare e apportare modifiche ad eventuali criticità che potrebbero verificarsi.
La produzione, dunque, deve attenersi agli standard qualitativi e generare un prodotto finale in linea con le aspettative dei clienti.
La distribuzione sul mercato dei prodotti deve infatti soddisfare i requisiti di qualità di riferimento prefissati oltre che di integrità.
Il controllo qualità si realizza attraverso ispezioni e test, analizzando un range di attività che spaziano dalla selezione dei fornitori alla realizzazione finale.
Un fattore competitivo non indifferente, poiché analizza l’intero flusso organizzativo e produttivo e le sfide in merito all’ottimizzazione dei processi. Di fatto, è un processo costituito da piccoli ma continuativi miglioramenti, volti al raggiungimento di un livello qualitativo eccellente.
In un processo produttivo l’ispezione, la verifica e l’analisi della qualità sono passaggi fondamentali per assicurarsi un prodotto integro.
In molte realtà il controllo qualità viene ancora effettuato con un approccio tradizionale, con la supervisione di un operatore umano. Le imprese però devono affrontare una serie di criticità dovute a tempistiche elevate, costi fissi e un alto rischio di errori umani.
L’Intelligenza Artificiale (AI) offre supporto attraverso strumenti per la Visual Inspection, per migliorare i processi di produzione. Questi tool permettono di analizzare le immagini dei prodotti, rilevare i difetti e di completare rapidamente i controlli.
Il rischio di commettere errori cala drasticamente. Aumenta così l’indipendenza dall’operatore e la possibilità di storicizzare i dati e inserirli in un database dedicato.
I dati diventano essenziali, uno storico permette infatti di “registrare” un certo comportamento e a riconoscerlo anche se non programmato per farlo.
Di fatto, il machine learning, o apprendimento automatico, consente il riconoscimento di schemi tra dati affinché si possano formulare previsioni più accurate. Dalla misurazione dei dati, inoltre, è possibile determinare la necessità di un intervento manutentivo, senza alcuna ispezione umana.
Grazie a tecnologie avanzate è possibile misurare i parametri dei macchinari e programmare attività correttive sui punti critici degli asset.
Identificare le variazioni critiche permette di salvaguardare il ciclo di vita dei macchinari, ma anche consentire una produzione più efficiente.
Ridurre i margini di errori e migliorare la produttività è possibile grazie all’automazione dei processi e all’AI.
In termini di efficienza e precisione, la risoluzione di errori impercettibili che impattano le attività lavorative possono trovare risposta nell’automazione delle operazioni.
Si intende una serie di determinate tecnologie al fine di automatizzare i processi e le attività che in genere sono manuali.
L’obiettivo finale è certamente quello di realizzare con successo un prodotto conforme e competitivo sul mercato.
Migliorare i propri sistemi di controllo qualità è possibile grazie a diversi strumenti tecnologici e organizzativi.
Fondamentale per essere competitivi è analizzare i fattori critici e individuare sistemi adeguati a gestire operazioni e interventi migliorativi.