L’AZIENDA  

Gnutti Carlo S.p.a. è un’azienda italiana attiva nella produ­zione di componenti per il settore automotive. Nata nel 1922 come piccola impresa produttrice di componenti per macchi­ne agricole, è oggi presente in maniera strutturata in diversi Paesi europei (Svezia, Regno Unito, Austria, Germania e Repubblica Ceca) ed extraeuropei (Cina, Stati Uniti, India e Canada), affermandosi come leader mondiale nello sviluppo e nella produzione di componenti e sistemi per il Valve Train e gruppi iniezione, di componenti complessi pressofusi in alluminio e magnesio, di pompe olio e pompe per liquido di raffreddamento e nello stampaggio ad iniezione di materiali termoplastici.  

L’ESIGENZA  

Da sempre, garantire elevati standard di qualità dei propri prodotti è una prerogativa dell’azienda. Ogni anno il reparto qualità ispeziona oltre 1 milione di unità.  Gnutti Carlo ha deciso di sviluppare un progetto di automa­zione per l’identificazione delle non conformità di un com­ponente per motori automotive per il quale non sono am­messe difettosità nell’area funzionale. In ottica 5S, l’azienda è inoltre interessata non solo a distinguere i pezzi difettosi da quelli buoni ma vuole che le difettosità vengano classifi­cate per tipologia al fine di individuare l’origine ed avere una corretta allocazione dei costi.  Il processo di controllo, storicamente svolto da personale addestrato, risultava dispendioso. Dopo aver sperimentato tecniche di visione classica, alla luce dei risultati di detection e classification non soddisfacenti, Gnutti Carlo ha deciso così di sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale.  

IL PROGETTO IMPLEMENTATO

È iniziata dunque la collaborazione con Orobix, azienda italiana che offre soluzioni AI end-to-end e che vede nel settore manifatturiero una delle sue aree di specializzazio­ne. Grazie alle sinergie nate tra l’azienda e il partner, è stato possibile implementare la soluzione in soli sei mesi.  Il progetto ha valorizzato l’esperienza pregressa che Gnutti Carlo ha avuto con la visione classica: la soluzione sviluppata da Orobix ha difatti permesso a Gnutti Carlo di riutilizzare il banco di visione acquistato per la precedente sperimentazione. Questa flessibilità non solo ha consentito di valorizzare un in­vestimento pregresso che altrimenti sarebbe andato perso, ma ha anche permesso di sfruttare il dataset di fotografie delle di­fettosità realizzato in passato. Per valorizzare questo patrimo­nio informativo, Orobix ha dotato gli operatori di un annotato­re: un software intuitivo e facile da usare attraverso cui è stato possibile visualizzare le 1400 immagini disponibili, contornare i difetti e dividerli nelle varie categorie; un’operazione spesso molto onerosa che lo strumento ha permesso di ridurre a 10 ore uomo per la prima iterazione e altre 4 per la seconda.  Questa fonte d’informazioni è stata l’input per l’addestra­mento e la validazione del modello di AI composto da due reti neurali: la prima ha il compito di analizzare l’immagine per intero e identificare i difetti più estesi (es: difetti di vi­brazione) mentre la seconda suddivide in patch l’immagine e identifica i difetti più piccoli (es: porosità, sporco…) misurati poi con sistemi tradizionali per identificare quelli oltre la soglia consentita.  

I BENEFICI  

I benefici di questa soluzione sono emersi già in fase di validazione quando l’algoritmo è stato testato su un dataset di 10.000 componenti scarto: l’80% delle immagini era stato infatti classificato erroneamente dagli operatori che in caso di incertezza nella valutazione optano più facilmente per scartare il componente. Questo ha permesso a Gnutti Car­lo di ripristinare i pezzi consentendo così di ripagare quasi completamente l’investimento per la soluzione di AI.  Complessivamente, l’adozione di algoritmi di Computer Vision ha generato un miglioramento del processo dovuto a una maggiore detectability delle anomalie, a una diminu­zione dei componenti identificati erroneamente come scarti e a una più alta ripetibilità del processo, ora indipendente dal solo giudizio del singolo operatore umano. Sostituire gli operatori con il sistema di intelligenza artificiale, ha per­messo all’azienda di svincolare il processo di controllo della qualità dai turni di lavoro dei dipendenti e dal loro affatica­mento ricollocandoli su attività a maggior valore aggiunto.  Inoltre, la più ampia tracciabilità delle anomalie e l’analisi dei dati abilitati dalla soluzione, permettono all’azienda di informare il proprio fornitore sulle caratteristiche delle difettosità al fine di reindirizzarlo sui punti più critici del processo.  La collaborazione con Orobix è tutt’ora attiva poiché Gnutti Carlo ha come obiettivo la completa automazione del pro­cesso di controllo.