Nella produzione di piccole parti metalliche (viti, bulloni, rivetti, boccole, ecc.), un singolo componente difettoso può causare danni potenzialmente catastrofici. Basti pensare alle conseguenze della rottura di un bullone di una ruota o di un lotto di rivetti di un aereo. Per evitare questo rischio, da decenni esistono sistemi di controllo della qualità applicati all'intero volume di pezzi prodotti. Le macchine di selezione Dimac (circa 1.000 in tutto il mondo) ispezionano ogni anno oltre 20 miliardi di componenti in circa mezzo milione di geometrie diverse, separando i pezzi buoni da quelli di scarto.

I controlli comprendono verifiche dimensionali, difetti di produzione come cricche, bave, graffi, rotture di fili e difetti di stampaggio. Il processo, automatizzato e basato principalmente sulla visione computerizzata, deve essere estremamente affidabile e veloce per escludere tutti i pezzi difettosi dai processi successivi, incidendo il meno possibile sul costo finale del prodotto.

L'industria dei dispositivi di fissaggio è altamente competitiva; Per mantenere la sua posizione, Dimac ha investito nell'innovazione e nel passaggio a un modello di business basato sui servizi, che si è concretizzato nel progetto Dimac AI Tools: una proposta di servizi basati sull'intelligenza artificiale per eseguire controlli di qualità avanzati confrontando i pezzi con immagini sintetiche di partenza.

Con l'introduzione dell'intelligenza artificiale alla fine del 2023, Dimac, primo nel mondo dei componenti metallici, è ora in grado di replicare anche i più complessi controlli visivi umani, estendendo l'automazione del controllo qualità a settori in cui la visione computerizzata non potrebbe fornire risposte affidabili.

Il risultato: controlli più efficaci e riduzione degli scarti di produzione, per garantire ai clienti un risparmio economico ed energetico e una riduzione del time to market.

Il progetto Dimac AI Tools ha visto il coinvolgimento di alcuni partner strategici:

R2M, Una società internazionale di consulenza strategica focalizzata sull'implementazione industriale dei risultati della ricerca ha sviluppato l'applicazione AIQuS, che genera centinaia di immagini artificiali di parti potenzialmente difettose per addestrare la rete neurale a distinguere i componenti buoni da quelli di scarto.

EURIX S.r.l., software house torinese esperta in IoT, Business Intelligence e Big Data, ha sviluppato l'infrastruttura digitale che collega le macchine DIMAC a un sistema centrale di raccolta e analisi dei dati. Questo ha permesso di digitalizzare l'erogazione dei servizi e la gestione da remoto, rendendo sostenibile l'espansione globale.

Università del Piemonte Orientale (UPO) – Dipartimento di Scienza e Innovazione Tecnologica, Computer Science Section – contributed to industrial research, focusing on the application of artificial intelligence to computer vision in diagnostic imaging. The collaboration fostered the development of shared solutions and the creation of a permanent channel for exchange between industry and academia.

Con gli AI Tools Dimac ha compiuto un passo decisivo verso la trasformazione digitale della propria offerta, affermandosi come fornitore di Soluzioni di intelligenza artificiale per il controllo della qualità industriale.