Mi chiamo Mario Brumini, io sono Tecnologie Avanzate & Specialista AI a Dimac e nel mio lavoro mi occupo della ricerca di soluzioni efficienti per il controllo e la cernita di% elementi di fissaggio e pezzi metallici.
Quando si parla di intelligenza artificiale nella visione industriale, il discorso diventa spesso troppo generico. Nella pratica, il vero valore dell’AI non nasce dal seguire una tendenza, ma dal sapere con precisione dove ha senso usarla e dove no.
Questo è l'approccio che porto allo sviluppo di soluzioni di visione in Dimac. Il mio lavoro parte dal problema stesso di ispezione: il difetto da rilevare, la variabilità del pezzo, la velocità di produzione, l'affidabilità richiesta e le reali condizioni operative della macchina selezionatrice.
Solo dopo arriva la scelta della tecnologia. In molti casi, la visione artificiale tradizionale rimane la soluzione migliore. In altri, l'IA diventa essenziale, soprattutto quando i difetti sono troppo variabili, troppo sottili o troppo dipendenti dall'aspetto per essere descritti in modo affidabile con sole regole fisse.
Per questo motivo, l'approccio non è legato a un singolo strumento o modello. A seconda dell'applicazione, posso utilizzare pipeline di visione strutturata o metodi avanzati basati su reti neurali per la classificazione e l'analisi, selezionando sempre la strategia più efficace per la specifica sfida di ispezione.
Ciò che conta non è l'etichetta della tecnologia, ma la capacità di trasformarla in una soluzione industriale robusta.
In un ambiente produttivo reale, l'obiettivo non è semplicemente rilevare più difetti, ma ottenere stabilità, ripetibilità, training gestibili, facilità di manutenzione e integrazione affidabile con la macchina.
Questa visione pratica riflette un'idea più ampia alla base della nuova generazione di sistemi Dimac SPC e macchine selezionatrici: l'intelligenza artificiale non deve essere trattata come uno slogan, ma come uno strumento ingegneristico concreto. Quando viene applicata con esperienza e giudizio tecnico, l'IA non è uno strato di complessità in più. Diventa un vero vantaggio per il controllo qualità.
In conclusione, l'IA non dovrebbe essere vista come una bacchetta magica che risolve tutto, ma piuttosto come uno strumento indispensabile per migliorare l'efficienza e l'accuratezza del controllo dei fasteners.
Grazie alla sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e identificare pattern invisibili all'occhio umano, può ridurre gli errori, aumentare la velocità di ispezione e ottimizzare i processi produttivi. Tuttavia, affinché sia veramente efficace, è necessario un costante affinamento dei modelli e dei dataset, un compito che sto perseguendo da diversi anni e che continuerò a sviluppare in futuro.
Con l'avanzare della tecnologia, il ruolo dell'IA diventerà sempre più centrale, ma l'input umano rimarrà essenziale per interpretare i risultati e prendere decisioni strategiche.
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