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Progettazione e sviluppo di una Metodologia Data-Driven di Quality Inspection nel contesto dell'Industria 4.0

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Capitolo 1
Introduzione
Nell’industria manifatturiera, il controllo di qualit a ` e oggi considerato parte inte-
grante dei processi produttivi da cui non si pu` o prescindere. Esso ` e stato inizialmente
assente nelle fabbriche dei primi del ’900. Con l’incrementare dei volumi di produ-
zione, le aziende hanno dovuto sostenere costi sempre pi` u grandi nella sostituzione
di prodotti difettosi. Frederick Winslow Taylor [1] ha cambiato l’approccio alla de-
finizione dei processi produttivi, introducendo il metodo scientifico nella gestione
dei lavoratori. Questo cambiamento di paradigma ha portato a sua volta, oltre che
all’evoluzione dei processi industriali strettamente detti, all’introduzione della ge-
stione di qualit` a. Sono comparsi dei nuovi ruoli dedicati al controllo della qualit` a:
un controllore ha la mansione di ispezionare i prodotti. Ci` o riduce complessivamente
i costi della gestione di unit` a difettose, andando a scartarle o ripararle prima che
finiscano al cliente.
L’altro fattore che ha cambiato in meglio i processi industriali ` e l’automazione.
Il continuo sviluppo delle tecnologie meccaniche e informatiche durante il ventesimo
secolo ha reso l’automazione industriale un fattore determinante per la competiti-
vit` a sul mercato. A livello software, i sistemi informativi aziendali hanno permesso
di ridurre drasticamente gli errori umani nelle varie funzioni aziendali: ad esempio i
software di tipo Enterprise Resource Planning (ERP) integrano in modo congiunto
i principali processi aziendali come la gestione dei fornitori, del magazzino, della
contabilit` a, distribuzione, vendita e supporto post-vendita dei prodotti. L’uso di
macchinari e robot, guidati da algoritmi, ha contribuito anch’esso all’abbattimento
dei costi produttivi su larga scala. La branca che si occupa di elaborare auto-
maticamente informazioni visive, detta Machine Vision, ha permesso di utilizzare
algoritmi sempre pi` u efficienti e indipendenti dall’intervento umano. Negli ultimi
anni il campo dell’intelligenza artificiale (IA), specialmente quella basata sui dati
raccolti (machine learning), ha aperto nuove frontiere nell’automazione dei processi
produttivi.
Una delle sfide di oggi ` e quella di automatizzare l’ispezione di qualit` a, per ridur-
re ulteriormente sia i costi per la sostituzione di prodotti difettosi che il personale
addetto alla supervisione, in modo da distribuirlo in compiti meno ripetitivi. Molte
aziende manifatturiere di grandi dimensioni hanno gi` a investito e sviluppato solu-
zioni interessanti nel campo dell’ispezione automatizzata di qualit` a ma, di contro,
aziende di pi` u piccole dimensioni sono riluttanti ad investire su queste tecnologie
per via dei costi di sviluppo e della relativa acerbit` a delle soluzioni gi` a presenti sul
mercato.
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Informazioni tesi

  Autore: Vincenzo Topazio
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2019-20
  Università: Politecnico di Torino
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Tania Cerquitelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 77

FAQ

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Parole chiave

controllo di qualità
machine learning
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industria 4.0
quality inspection
reti neurali convoluzionali
ibm watson
automazione della classificazione manuale
manifaturriero
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