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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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EFF =
m
X
1
p
i
 pFN (2.3)
I costi che sono affrontati durante il processo sono:
 costi di valutazione (c
i
)
 costi di prevenzione (cP
i
)
 costi di prevenzione non necessari (cFP
i
)
 costi di mancata prevenzione (cFN
i
)
I primi tre costi sono facilmente valutabili, mentre i costi di mancata prevenzione
sono generalmente complessi da stimare perch´ e difficili da individuare. Il costo per
ogni passo produttivo ` e:
C
i
=c
i
+cP
i
 p
i
 (1 pFN) +cFP
i
 (1 p
i
) pFP +cFN
i
 p
i
 pFN (2.4)
mentre il costo totale della quality inspection ` e la somma per ogni i di C
i
.
Il modello esposto mostra come prevedere i costi e le prestazioni di un sistema
produttivo; per lo sviluppo di questa tesi ` e importante dimostrare come ottimizzare
i parametri del sistema. I costi di valutazione e prevenzione sono come gi` a detto dati
e indispensabili, ma i costi di prevenzione non necessari e di mancata prevenzione
sono da ridurre il pi` u possibile. Le spese da sostenere per un falso negativo sono
generalmente superiori a quelle di un falso positivo: pertanto bisogna tenere conto di
ci` o e pensare come bilanciare questi errori per rendere il sistema di quality inspection
valido.
2.1.3 Stato dell’arte
Ad oggi i controlli di qualit` a sono parte integrante degli ambienti industriali che
fanno della qualit` a un punto di forza.
Nelle sfide della moderna quality inspection elencate da Stanis law Borkowski e
Krzysztof Knop [4] figura, tra le altre, la ridefinizione dei processi produttivi in cui si
aggiungono la segnalazione dei difetti ai comparti responsabili. Uno strumento utile
per ridurre i problemi di produzione agendo alla fonte ` e quello della dashboard.
Una dashboard facilmente accessibile e consultabile dai manager semplifica il lavoro
di analisi e correzione dei problemi nei processi produttivi. L’altra grande sfida ` e
quella di automatizzare i sistemi di controllo per ridurre l’incidenza degli errori
umani e incrementare la competitivit` a. Mentre in molte aziende ` e usato da tempo
il controllo manuale, con la nascita di nuove tecnologie di classificazione automatica
stanno cominciando a farsi strada nel mercato nuove tecniche di quality inspection
che fanno un uso limitato dell’intervento umano.
Esistono diversi lavori presenti in letteratura che mirano all’evoluzione della qua-
lity inspection. Xiaomian Li e Yufeng Shu [5] hanno pubblicato un articolo che
analizza la situazione dell’industria del vetro e ne propongono un miglioramento.
La richiesta di grandi quantit` a di prodotti con standard di alto livello ` e in costante
aumento. Gli autori hanno sviluppato un sistema basato sulle analisi delle imma-
gini di superfici di vetro. Il principio usato per la rilevazione del difetto ` e quello
di sottoporre la superficie ad una luce con un certo angolo, che in caso di presenza
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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
applicazione web
industria 4.0
quality inspection
reti neurali convoluzionali
ibm watson
automazione della classificazione manuale
manifaturriero
rilevazione difetti

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