Gli scarti, cioè il prodotto perso per deterioramento, difetti di produzione, errori di processo o scadenza, incidono direttamente sul conto economico. In molti settori il loro peso viene sottostimato perché si distribuisce in più punti della filiera. L’IA consente di affrontare gli scarti in modo sistematico, a partire dai dati: individua le cause profonde e anticipa i punti di maggiore perdita prima che si verifichino.
Visione artificiale per il controllo qualità in linea
Nelle linee di produzione alimentari, di packaging, di componenti industriali o di beni di consumo, le telecamere collegate a modelli di visione artificiale ispezionano il 100% della produzione in tempo reale. Rilevano i difetti visivi con maggiore precisione e costanza rispetto all’ispezione manuale.
Il sistema classifica automaticamente pezzi o unità come accettati, scartati o da rivedere. Genera inoltre dati di qualità che permettono di correlare i difetti con i parametri di processo (temperatura, velocità della linea, umidità, lotto di materie prime).
È questa correlazione a consentire il passaggio dal rilevamento dei difetti all’eliminazione della loro causa.
Previsione della scadenza e della shelf life
Nei settori con prodotti deperibili (alimentare, freschi, farmaceutico), i modelli di IA stimano la vita utile residua di ogni lotto in base alla temperatura accumulata, al tempo di permanenza in magazzino e alle condizioni di trasporto. In questo modo è possibile:
- Dare priorità alla spedizione dei lotti con minore vita utile residua
- Segnalare quando un lotto rischia di scadere prima di essere venduto
- Adeguare dinamicamente il prezzo di vendita in funzione dell’urgenza
- Ridurre i resi per scadenza a destinazione
Controllo statistico di processo con l’IA
L’SPC (Statistical Process Control) tradizionale monitora singole variabili rispetto a limiti fissi. La versione con IA monitora più variabili di processo contemporaneamente e individua combinazioni anomale che, prese una per una, non superano alcun limite, ma che storicamente precedono un aumento degli scarti.
In settori come il lattiero-caseario, le conserve o la lavorazione delle carni, dove i parametri di processo interagiscono in modo complesso, questo approccio multivariato è sensibilmente più efficace.
Riduzione degli scarti nella distribuzione
Gli scarti non nascono solo in produzione. Nella distribuzione, i modelli di previsione della domanda riducono le perdite dovute all’eccesso di scorte nei punti vendita e nei magazzini di prossimità. I modelli di ottimizzazione dei percorsi, a loro volta, accorciano i tempi di consegna che accelerano il deterioramento dei prodotti sensibili.
Settori con il maggiore potenziale
Tra i settori con il maggiore potenziale di riduzione degli scarti grazie all’IA:
- Lattiero-caseario: controllo della pastorizzazione, rilevamento di contaminazioni, ottimizzazione della shelf life
- Conserviero: controllo della sterilizzazione, classificazione delle materie prime, rilevamento di difetti nella confezione
- Pesca e acquacoltura: classificazione per pezzatura, previsione della freschezza, ottimizzazione della lavorazione
- Lavorazione delle carni: controllo della temperatura nella catena del freddo, classificazione automatizzata
Domande frequenti
Di quanto si possono ridurre gli scarti con l’IA? Dipende dal settore e dal punto di partenza. Nella visione artificiale per il controllo qualità, il risparmio deriva dal rilevare il difetto nella stazione in cui si genera e non a fine linea. Negli scarti da sovrascorta, dall’adeguare produzione e acquisti a una previsione della domanda più affidabile.
È necessario fermare la linea di produzione per l’implementazione? No. I sistemi di visione artificiale si installano in parallelo alla linea in funzione. La fase di addestramento del modello avviene durante la normale produzione, sotto la supervisione degli addetti al controllo qualità.