All’interno dello stabilimento SKF di Massa – che si sviluppa su una superficie di circa 30.000 m2 e produce cuscinetti, unità cuscinetto a sfere e soluzioni customizzate per il settore industriale – è stata recentemente implementata AIVision 4Q, una soluzione di computer vision basata su intelligenza artificiale, progettata per automatizzare completamente l’ispezione visiva dei cuscinetti.
Il sistema è stato installato su un canale di produzione dedicato ai cuscinetti radiali a sfere impiegati nel settore agricolo e ha un tempo ciclo di dieci secondi.
Affidabilità e coerenza nell’ispezione visiva
AIVision 4Q prevede un sistema proprietario di visione artificiale che comprende l’anomaly detection tramite algoritmi di deep learning e un sistema OCR per la verifica delle marcature. Dal punto di vista tecnico, i modelli sono addestrati e ospitati nel cloud, mentre l’inferenza avviene on-edge per rispettare i requisiti di latenza decisionale. La soluzione è pienamente integrata nell’architettura cloud SKF e si connette alle reti industriali dello stabilimento e all’HCI per un’integrazione fluida nella linea, con un frontend personalizzato per l’interfaccia operatore. Il rilevamento delle anomalie è basato su autoencoder per superfici e geometrie. Per ogni cuscinetto vengono scattate quattro immagini: fronte con marcatura, fronte senza marcatura, foro con telecamera fisheye e profilo laterale con telecamera line-scan.
AIVision 4Q offre vantaggi tangibili in termini di affidabilità e coerenza dell’ispezione visiva. L’estrazione profonda di caratteristiche visive e l’inferenza on-edge si traducono in alta precisione e visibilità della qualità in tempo reale. Ulteriori benefici sono rappresentati dalla standardizzazione delle ispezioni di qualità tra turni e linee e la riduzione del rischio di parti difettose. Gli operatori possono inoltre dedicarsi ad attività a maggiore valore aggiunto.
Il progetto è scalabile e replicabile in tutti gli stabilimenti dove vengono effettuati controlli visivi. AIVision 4Q è stato sviluppato da un team multidisciplinare e altamente specializzato e rappresenta una nuova tappa del percorso di digitalizzazione di SKF.
