Le intelligenze artificiali supportano qualsiasi attività, settore e processo aziendale. Il controllo della qualità non fa eccezione e il mercato propone diverse soluzioni di software AI che potenziano le capacità delle organizzazioni di individuare e correggere le imperfezioni dei processi produttivi.
Non si tratta soltanto di rilevare i problemi di produzione in quanto tali, ma di potere avere in tempo reale un quadro preciso che include la progettazione dei prodotti e i margini di miglioramento delle fasi collegate alla logistica.
Abbiamo preso in esame diversi software AI per il controllo qualità e ne abbiamo selezionati otto tenendo conto della loro versatilità e della facilità d’uso, tendendo quindi a privilegiare quelli che hanno una curva di apprendimento morbida, fermo restando che il controllo della qualità è un’attività che può essere molto complessa.
Il controllo della qualità
In senso ampio, il controllo della qualità dei prodotti industriali non può essere inteso come singolo processo. È un insieme di attività organizzate che fanno parte di un sistema di gestione della qualità.
Per inquadrare questo sistema in modo più ristretto è utile fare leva sui principi specifici; il controllo della qualità come:
- processo operativo
- funzione aziendale
- sistema di gestione.
La natura operativa include verifiche, misurazioni, test e ispezioni dei prodotti. Attività cicliche che fanno del controllo qualità un processo propriamente detto.
La funzione aziendale coinvolge tanto il reparto produttivo quanto la progettazione, l’approvvigionamento e la logistica. Il controllo della qualità non è quindi relativo soltanto alla produzione in senso stretto ma è una forma di responsabilità trasversale tesa ad assicurare che tutti gli standard siano rispettati.
Infine, il sistema di gestione rimanda ad approcci metodologici che definisco come le attività di controllo possono essere gestite e integrate nell’azienda. A titolo di esempio citiamo lo standard ISO 9001 e le cornici tecniche per l’ottimizzazione del controllo della qualità suggerite da Six Sigma o TQM.
Sono afferenti al sistema di gestione, perché tendono a sovrapporsi, anche i metodi impiegati da un’organizzazione per portare le AI al proprio interno.
Indice degli argomenti:
Software AI per il controllo della qualità: il contesto del mercato
Il controllo della qualità basato sulle AI sta passando da mero processo di ispezione automatizzata a qualcosa di più elaborato e tendente a sistemi sociotecnici nei quali uomo e macchine cooperano.
L’evoluzione del controllo della qualità impone il collegamento con la manutenzione predittiva e la sostenibilità. La qualità non è più solo ispezione: diventa orchestrazione tra processi, persone e dati.
Implementare sistemi AI nelle fasi di produzione non è solo questione di maggiore efficienza ma anche di minori scarti le cui ricadute, oltre ad avere un impatto sui costi, hanno anche un’impronta ambientale.
Nel contesto attuale occorre tenere conto di parametri inalienabili, tra i quali spiccano la crescente complessità dei software usati dalle imprese del secondario e la necessità di cicli di sviluppo sempre più brevi. In un simile quadro le fasi di test e di controllo della qualità possono essere in parte sacrificate per mantenere i ritmi imposti dal mercato e ciò rappresenta un rischio.
Il supporto delle AI, con focus sulle AI agentive, è un’opportunità da non lasciarsi sfuggire per minimizzare i rischi finanziari e reputazionali che conseguono una produzione di qualità perfettibile.
L’adozione delle AI nel controllo della qualità ha in sé un potenziale trasformativo ma, sul piatto opposto della bilancia, ci sono le esigenze di un doveroso approccio strategico e dello sviluppo di metodologie di verifica rivisitate.
Le AI possono modificare il modo in cui le organizzazioni controllano la qualità della produzione, creando processi più veloci e mirati ma non per questo meno completi: si possono aggregare fasi di controlli persino maniacali a costi ridotti e dal ROI misurabile, tema fondamentale che è stato approfondito qui.
Eliminare problemi in tutte le fasi utili alla produzione non impatta solo sugli sprechi di risorse ma anche sugli aspetti organizzativi legati alla necessità di rifare i prodotti non conformi.
Le tecnologie impiegate per il controllo della qualità
Abbiamo già sfiorato il fatto che, da ispezione automatizzata, grazie ai software AI il controllo qualità diventa sistema sociotecnico e come tale umano-centrico. Un sistema nel quale visione artificiale, machine learning e analisi predittiva si uniscono alle competenze umane e ai protocolli di qualità esistenti (ISO 9001).
Questo spostamento segnala uno slittamento dell’Industria 4.0 verso l’evoluzione 5.0 laddove efficienza, resilienza, sostenibilità e centralità del lavoratore diventano parti integranti concatenate.
Nello specifico, le tecnologie sottostanti al connubio tra AI e controllo della qualità prevedono:
- Visione artificiale per difetti superficiali e dimensionali
- Machine learning per il riconoscimento e la classificazione delle anomalie
- Analisi predittiva per correlare difetti a cause di processo e prevenire ricorrenze
- Human-in-the-loop ovvero ruoli e interfacce per validare falsi positivi, per migliorare dataset e mantenere la supervisione sulle decisioni.
Sono tutti aspetti capitali e fondanti dell’Industria 5.0 e, in tempi ancora da stabilire, saranno gli standard di riferimento per le imprese del secondario.
Vantaggi e criticità
L’integrazione delle AI nel controllo della qualità porta con sé vantaggi che si riflettono soprattutto sull’efficienza e sui costi.
Al di là dell’elenco degli atout, è la loro somma a dare lustro alle organizzazioni che più si impegnano nella conformità della produzione, soddisfacendo così le aspettative del mercato e guadagnando una reputazione fatta di affidabilità, concorrenzialità e sostenibilità.
Tra i vantaggi vanno elencati:
- L’aumento dell’efficienza e della velocità dei controlli: l’AI riduce i tempi di ispezione. Un esempio è documentato da Intel che impiega sistemi di machine learning nella produzione di wafer – strati di silicio su cui vengono costruiti i chip – con risultati 10 volte superiori a quelli dei controlli tradizionali.
- Il miglioramento della precisione: i sistemi AI rilevano difetti invisibili all’occhio umano anche grazie a modelli in grado di generare casi di test completi e approfonditi
- La riduzione dei costi operativi e degli scarti: l’impiego delle AI nel controllo qualità può ridurre gli scarti e contribuisce a impedire – laddove integrato con sistemi di manutenzione predittiva – il sovraccarico delle macchine che è tipico dell’automazione tradizionale
- L’adattabilità: i software AI per il controllo della qualità si adeguano con relativa facilità a prodotti diversi e a differenti ritmi di produzione
- ROI veloce e misurabile: ricerche di settore asseriscono che, in media, il ritorno dell’investimento si situa in una finestra temporale che va dai 6 ai 18 mesi
Anche le criticità sono di diverso ordine. Le più pressanti o potenzialmente tali sono:
- Generalizzazione: variazioni nelle materie prima o modifiche ambientali (quali l’illuminazione) o variazioni nei prodotti finiti possono degradare i modelli AI e ciò comporta attività di re-training
- Explainability: in contesti regolati (come quello farmaceutico) sono necessari log di decisione e la tracciabilità dei modelli AI
- Change management: il successo dell’integrazione di sistemi AI per il controllo della qualità dipende da diversi parametri, tra i quali la formazione adeguata degli operatori e la definizione di soglie operative precise che contemplino anche margini di tolleranza specifici ben delineati.
L’elenco dei vantaggi e degli svantaggi è lungo e non può essere in nessun caso considerato esaustivo, anche perché ogni realtà produttiva ha esigenze, limiti e imposizioni di legge peculiari che sollecitano in modo diverso soprattutto gli aspetti critici dei software AI per il controllo della qualità.
Tra questi, seppure di sponda, vanno elencati anche gli investimenti iniziali che tendono a essere sostanziosi e la necessità di dataset per l’addestramento dei modelli AI.
L’integrazione con sistemi legacy complessi, che citiamo per completezza di informazione, è difficilmente annoverabile nell’elenco dei vantaggi o degli svantaggi, proprio perché ogni soluzione si presta in modo più o meno elastico a essere integrata con altri sistemi.
8 software AI per il controllo della qualità
Come già annunciato, abbiamo privilegiato le soluzioni in base alla loro scalabilità e alla facilità d’uso nel suo insieme, per quanto va messo in conto che a software particolarmente complessi corrisponde una specifica necessità formativa.
I software AI selezionati sono aderenti al processo standardizzato CAPA tipico dei sistemi di controllo della qualità.
CAPA è acronimo di Corrective and Preventive Action e, nello specifico:
- Corrective action (CA) riguarda le azioni correttive utili a risolvere un problema che si è già verificato come, per esempio, difetti di produzione o non conformità
- Preventive action (PA) fa invece riferimento alle azioni preventive tese a evitare che il problema si ripeta.
Le analisi che identificano le cause dei problemi di produzione sono parte integrante dei software AI per il controllo della qualità e danno il massimo con dataset di qualità, una costante che ricorre in ogni ambito e settore vengano impiegate soluzioni AI.
- Sinergest Suite
Piattaforma italiana per la gestione integrata della qualità, ha una natura modulare che la porta a coprire diversi comparti aziendali. Qui ci concentriamo solo sulle funzionalità principali legate alla qualità che, in sintesi, sono:
- La gestione documentale per le procedure, istruzioni, registrazioni e revisioni
- Il tracciamento e il workflow per la non conformità, le correzioni correttive e quelle preventive
- La gestione degli audit e quindi la preparazione di checklist e report
- Il miglioramento continuo grazie a indicatori (KPI) e l’analisi dei dati
- La possibilità di integrazione con ERP, MES, visori AR / VR e altri sistemi aziendali.
Piattaforma edificata esplicitamente per ottemperare alle norme ISO è flessibile al punto da adeguarsi anche alle organizzazioni che hanno processi non standard. Questo è contemporaneamente un vantaggio e uno svantaggio poiché, l’ampia modularità su cui si basa Sinergest Suite, esige una certa esperienza interna all’azienda che copra sia la sua implementazione sia la governance.
Nonostante ciò, la curva di apprendimento è moderata – tende a salire con la complessità del contesto produttivo – ma va da sé che nelle realtà aziendali con fasi di produzione molto elaborate sia particolarmente sfaccettato anche il controllo della qualità dell’intero processo.
Le logiche di pricing sottostanno a diversi parametri che includono la messa in produzione, le licenze e la manutenzione. Non di meno, qualsiasi soluzione per il controllo della qualità porta con sé dei costi interni per rinnovare le esigenze di governance.
Una soluzione valida che si adegua alle complessità di ogni singola azienda. È opportuno chiedere una demo per testare i processi reali, senza accontentarsi di una dimostrazione generica.
2. Quarta EVO QMS
Altra piattaforma web-based e, come tale, accessibile da browser. Software completo sviluppato da Blulink che contempla anche la generazione di KPI per il controllo della qualità e la conformità normativa. Gli elementi che contraddistinguono Quarta EVO QMS sono:
- Motore di workflow avanzato: digitalizza i processi di qualità e compliance, automatizzando i flussi di approvazione e la gestione delle non conformità
- Raccolta dati in tempo reale: integra ERP, MES, CRM e strumenti di misura per acquisire dati di produzione e qualità
- Modularità: oltre 20 moduli che comprendono audit, reclami e gestione fornitori.
Copre tutto il ciclo della qualità e ha un elevato tasso di compatibilità con i sistemi in uso dalle aziende e guarda tanto alle Pmi quanto alle grandi imprese, offrendo anche funzionalità multi-sito. In sintesi, oltre al controllo della qualità e al supporto dell’analisi dei dati, si concentra sugli audit e sui reclami.
Essendo uno software enterprise, i costi variano a seconda della configurazione e vengono comunicati dietro specifica richiesta. È sempre utile organizzare una demo prima di prendere decisioni.
3. TechMakers
Fornitore italiano di soluzioni AI e Internet of Things (IoT) per l’industria che mette a disposizione anche strumenti per il controllo della qualità in tempo reale, facendo leva sull’analisi predittiva e sugli automatismi.
Non si tratta quindi di un pacchetto unico ma di una piattaforma modulare che si adatta alle necessità di chi ne fa uso. TechMakers dispone di specialisti che studiano e realizzano soluzioni “tailor made”, quindi altamente personalizzate.
Ha una curva di apprendimento moderata ma, al pari di ogni altra soluzione, è opportuno che all’interno dell’organizzazione cliente ci siano profili con conoscenze di rilievo in ambito AI e di nozioni approfondite del controllo della qualità propriamente detto.
Non è una soluzione pronta all’uso ed è indicata per quelle aziende che vogliono passare da un approccio reattivo a uno proattivo, quelle realtà che vogliono quindi passare da una logica di correzione a una di prevenzione degli errori di produzione.
I costi non sono pubblicati online e variano a seconda delle esigenze.
4. Aidia Control
Aidia Control è un sistema di visione artificiale basato su AI e deep learning per il controllo qualità in tempo reale. È compatibile con processi CAPA tramite integrazione e come tale si adatta a sistemi di controllo esistenti.
Un acceleratore più che una soluzione a sé stante, ma dotata di vantaggi di rilievo, tra i quali:
- La scalabilità e l’adattabilità che consentono di farne uso in qualsiasi tipo di produzione ad alta velocità
- Il funzionamento in tempo reale che classifica prodotti come conformi o difettosi, riducendo notevolmente i tempi di ispezione
- La duttilità con cui si integra ai sistemi ERP
La curva di apprendimento è moderata e l’interfaccia per gli operatori è molto intuitiva. Per quanto riguarda i responsabili della qualità, pure non essendo particolarmente elevata, la curva è un po’ più irta.
Inoltre, è una soluzione che richiede tempo e risorse per addestrare modelli AI su difetti specifici della produzione.
Anche in questo caso i costi sono rilasciati su richiesta specifica. Parallelamente, è opportuno organizzare una demo per prendere decisioni d’acquisto ponderate.
5. DGS Quality AI
Soluzione italiana di machine learning e computer vision per il controllo della qualità industriale. È un software AI compatibile con processi CAPA che integra funzioni di simulazione e gestione delle azioni correttive e preventive.
È un software pensato per ambienti industriali complessi, nei quali la velocità e la precisione superano le potenzialità dell’ispezione affidata all’uomo.
La curva di apprendimento è di per sé moderata e fa leva su un’interfaccia progettata per essere user-friendly, ma la configurazione iniziale richiede competenze di visione artificiale e di qualità industriale.
Dopo l’implementazione, gli operatori possono gestire il sistema con formazione mirata che, in principio, richiede al massimo poche settimane.
Si adatta a diversi settori industriali ed è una soluzione apprezzata nel panorama dell’automazione del controllo della qualità.
I prezzi e, in parte, la curva di apprendimento, dipendono dal settore e dal livello di personalizzazione richiesto.
6. Qualivision
Azienda di Alba (Cuneo) che offre diverse soluzioni, tra le quali anche sistemi di visione artificiale per il controllo della qualità.
Compatibile con processi CAPA, utilizza l’AI per l’ispezione automatizzata, la tracciabilità dei difetti e la possibilità di documentare azioni correttive e preventive ed è una soluzione adatta ai contesti regolamentati.
È un sistema su misura, non un prodotto “plug & play” e viene integrato direttamente nelle linee di produzione.
L’uso quotidiano è semplificato per gli operatori, ma la configurazione iniziale richiede competenze tecniche e la durata del training dura da pochi giorni a qualche settimana, a seconda della complessità del sistema.
È una scelta da prendere in considerazione dalle aziende che vogliono un sistema di visione industriale personalizzato e conforme agli standard CAPA. È una soluzione indicata a settori quali l’alimentare, l’automotive e la logistica ma, più in generale, la pertinenza del supporto tecnico fa delle soluzioni di Qualivision degli strumenti utili a qualsivoglia realtà aziendale che necessiti analisi in 2D e 3D per la gestione della produzione.
I costi variano a seconda del numero di isole produttive da monitorare e del livello di personalizzazione richiesto.
7. DOSS Visual Solution
Realtà italiana che si distingue nei sistemi AI di ispezione visiva automatizzata per il controllo della qualità industriale.
Offre una soluzione compatibile con processi CAP che utilizza AI e visione artificiale. I sistemi DOSS generano report dettagliati su conformità, scarti e lotti, garantendo tracciabilità e supporto alle azioni correttive e preventive e questo li rende adatti a settori regolamentati come, per esempio, quello farmaceutico o quello dell’automotive.
DOSS integra algoritmi di visione artificiale e robotica collaborativa (Lexium Cobot) per ottimizzare l’ispezione.
Ciò fa sì che l’ispezione sia completa e includa l’eliminazione automatica dei pezzi difettosi a fronte di una curva di apprendimento moderata per gli operatori di linea.
I costi, anche in questo caso, variano in base alle peculiarità delle linee per la produzione e al livello di personalizzazione.
8. Antares Vision Group
Multinazionale italiana attiva nella tracciabilità e nel controllo qualità industriale. Offre soluzioni compatibili con processi CAPA che utilizzano le AI per l’ispezione visiva e la gestione dei dati e sono particolarmente indicate per i settori regolamentati.
Sul proprio sito web, il gruppo cita l’uso della blockchain per le attività di tracciabilità e mette l’enfasi su AI-GO, soluzione pensata per essere intuitiva e scalabile.
L’interfaccia AI-GO Studio semplifica l’addestramento dei modelli ma richiede competenze di base in visione artificiale. Gli operatori di linea possono gestire le operazioni con un’apposita formazione.
I costi, non pubblicati online, variano a seconda del numero di linee da monitorare e dal livello di personalizzazione richiesto.
Prospettive future
L’AI non si posiziona come un sostituto dell’esperienza umana, ma come moltiplicatore di forza che trasforma il controllo della qualità, rendendolo più fluido, efficace e finanziariamente sostenibile.
È essenziale che le organizzazioni investano nel miglioramento delle competenze dei tester, trasformandoli in prompt engineer, custodi dei dati e gestori della governance dei sistemi intelligenti.
Un percorso che appare impegnativo ma che, di fatto, è obbligatorio nel contesto del controllo della qualità che sembra convergere sempre più verso la collaborazione uomo – macchina.
Va scongiurato il rischio di deskilling che sarebbe letale perché l’uso delle AI per le analisi della qualità può in qualche modo sostituire l’operatore umano ma la mancanza di esperienza diretta nella creazione di procedure di test non rende completamente autonomi i modelli AI impiegati.
Penalizzando l’uomo appannaggio degli automatismi non si ottengono i risultati sperati e, in futuro, l’equilibrio uomo – macchina sarà sempre più fondamentale, complice anche la crescente complessità dei processi produttivi la cui piena interpretazione non può essere posta sulle spalle esclusivamente dei modelli AI.
In futuro i sistemi di controllo qualità saranno sempre più performanti ma continueranno ad avere bisogno di operatori umani che saranno corresponsabili nella creazione degli scenari e degli ambienti utili alle verifiche e ai test di rito.
