Freudenberg Sealing Technologies (FST) utilizza l’intelligenza artificiale (AI) nell’ispezione visiva automatica (ASI) per ridurre i tassi di scarto ed evitare errori.
I prodotti devono lasciare la linea di produzione in perfette condizioni. Oltre a una produzione regolare, questo richiede un controllo di qualità affidabile. Questo controllo visivo assume spesso la forma di un controllo visivo automatico. Durante questo controllo visivo, tuttavia, può accadere che prodotti impeccabili vengano erroneamente scartati come difettosi. Questi sprechi non sono né efficienti né sostenibili.
Per ridurre lo smaltimento di prodotti intatti, FST sta già utilizzando l’intelligenza artificiale in alcuni siti. “L’uso dell’intelligenza artificiale nell’ispezione finale ci aiuta a ridurre gli pseudo scarti del 50%”, riferisce il dott. Stefan Geiss, vicepresidente della tecnologia di processo. Questo riduce anche gli scarti complessivi. “Questo ci aiuta a sprecare meno risorse. Grazie all’intelligenza artificiale, ci stiamo gradualmente muovendo verso una produzione sostenibile. Generiamo meno pseudo-rifiuti, il che significa che smaltiamo meno materiale. E questo ci permette di avere una miglioreimpronta di CO2“.
Il Senior Engineering Specialist Dr Helmut Hamfeld aggiunge: “Grazie all’adattamento, siamo in grado di rilevare meglio di prima se il prodotto scartato è effettivamente una deviazione dallo standard o se un’ombra sta distorcendo il risultato”. L’intelligenza artificiale ci permette di distinguere meglio queste sottigliezze”. Il progetto pilota di successo ha avuto luogo presso il sito di Oberwihl. Altri stabilimenti FST stanno ora utilizzando la soluzione AI per l’ispezione finale.
Nel mezzo invece che alla fine
Anche lo stabilimento di North Shields, nel nord dell’Inghilterra, si affida a un ASK ottimizzato per l’intelligenza artificiale, ma non nell’ispezione finale, bensì durante il processo di produzione. Nella macchina di stampaggio, il sistema riconosce se la cavità in cui viene pressato il materiale di tenuta è effettivamente libera o ancora occupata. “Questo ci permette di rilevare gli errori nel momento in cui si verificano e non alla fine della catena di produzione”, spiega Hamfeld. “Ciò si traduce in minori danni agli utensili e ci ha permesso di ridurre la necessità di pezzi di ricambio. Inoltre, riduciamo in modo significativo i tempi di fermo macchina”. Da un lato, perché i guasti possono essere eliminati rapidamente e, dall’altro, perché dobbiamo riparare meno danni”. C’è un altro effetto collaterale positivo: i processi produttivi sono notevolmente più veloci.
Attualmente FST sta sperimentando un altro campo di applicazione dell’IA, il controllo delle macchine. Fino a 3.500 punti di misura e sensori registrano il tempo di riscaldamento o le condizioni di pressione nei processi di produzione delle guarnizioni. Se i dati si trovano in un intervallo che non garantisce un buon prodotto, l’utente viene immediatamente invitato a regolare i parametri. Tuttavia, ci vorrà del tempo prima che questo processo venga introdotto. Tuttavia, sarebbe un passo avanti verso l’obiettivo desiderato di una catena di processi automatizzati a zero difetti. In questo caso non sarebbe più necessario un ASK.
