Ivar Keulers, Field Application Engineering Manager Machine Vision EMEA di Zebra Technologies.
Verso una rivoluzione intelligente nel manifatturiero. Dalle parole di Ivar Keulers, Field Application Engineering Manager Machine Vision EMEA di Zebra Technologies, emerge come la digitalizzazione avanzata e l’intelligenza artificiale stiano trasformando i processi produttivi.
“I costruttori di macchinari e i system integrator non sono più semplici fornitori di tecnologia, ma veri consulenti esperti di AI”, afferma Keulers, evidenziando il passaggio verso soluzioni scalabili e cloud-based che generano vantaggio competitivo lungo tutta la filiera.
AI embedded: dai fornitori di tecnologia a consulenti esperti
Secondo Keulers, l’integrazione fra hardware, software e cloud ha cambiato il ruolo dei produttori: “Stanno diventando partner strategici, in grado di offrire supporto in ogni fase: proof of concept, test pilota, scalabilità industriale”.
Non si tratta più di vendere un componente, ma di offrire una consulenza completa per ottimizzare la produzione mediante machine vision intelligente.
Controllo qualità nel settore automotive: un caso emblematico
Un esempio concreto citato da Keulers riguarda un fornitore globale nel settore mobilità elettrica, incaricato della finitura dei tappi per batterie EV.
La precisione richiesta è altissima: “Il sistema robotizzato basato su machine vision no-code, diagrammi di flusso e deep learning ha consentito di rilevare imperfezioni microscopiche che alterano le prestazioni del prodotto”, dice Keulers.
Grazie a telecamere ad alta definizione e componenti avanzati, il sistema riconosce difetti, effettua OCR, classifica e segmenta le istanze con livello di accuratezza superiore.
Velocità di sviluppo e apprendimento continuo
I system integrator, spiega Keulers, hanno apprezzato “l’elevata velocità di sviluppo” e l’efficienza nel processamento di grandi volumi di immagini.
“Il vero valore aggiunto – continua Keulers – risiede nella capacità del modello di evolvere costantemente tramite il riaddestramento su nuovi dataset: un approccio agile che spinge al di là dei limiti degli strumenti tradizionali”.
Le sfide della digitalizzazione: formazione e supporto
Keulers sottolinea che non bastano tecnologie d’avanguardia, serve anche una solida infrastruttura di formazione, certificazioni e assistenza.
Secondo lo Zebra Manufacturing Vision Study, il 67% dei manager manifesta incertezza sulle prime mosse da intraprendere per digitalizzare: “Servono risorse adeguate per superare ostacoli come visibilità in tempo reale, interoperabilità, tracciabilità e adeguamento normativo”, spiega l’esperto, precisando come la mancanza di competenze e sistemi scalabili rallenti la trasformazione.
Il ruolo determinante del cloud nel deep learning
I dati sono la linfa delle soluzioni di machine vision e, secondo Keulers, il cloud è il catalizzatore che abbatte i silos informativi, consente la condivisione e accresce l’accuratezza dei modelli.
“Il cloud permette di aggregare dataset provenienti da più sedi”, afferma Keulers, “e alimentare modelli di deep learning aggiornati, che possono poi essere distribuiti su edge o PC locali per azioni immediate sul campo”.
Scalabilità e sicurezza distribuita
“Che si operi in un unico stabilimento o in centinaia di siti, la piattaforma di machine vision deve garantire sicurezza dei dati, collaborazione distribuita, e scalabilità”, osserva Keulers. Questo rende possibile lo sviluppo di modelli condivisi, ma anche la loro applicazione in contesti locali, senza rinunciare alla rapidità operativa.
Una nuova era per il manifatturiero
Keulers conclude con una visione ambiziosa: “Il settore manifatturiero entra in una fase nuova, in cui automazione intelligente, cloud computing e competenze AI diventano leve strategiche. I partner giusti offrono soluzioni complete per accompagnare le aziende verso una produzione connessa, consapevole e orientata ai dati”.
