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Innovazione industriale, non esiste qualità senza l’AI
Come si può rendere più efficiente il controllo qualità? Quali criteri devono essere presi in considerazione per garantire risultati affidabili? Questi sono alcuni degli interrogativi al centro dell’aperitivo tecnologico organizzato dal MADE Competence Center Industria 4.0 martedì 14 ottobre 2025. L’incontro, dal titolo “Qualità e Intelligenza Artificiale: il binomio per l’eccellenza industriale”, moderato da Alessia Stucchi, Redattrice di Sistemi&Impresa (rivista di Edizioni ESTE, editore anche del nostro quotidiano, che analizza l’impatto delle tecnologie all’interno delle imprese), ha offerto uno sguardo concreto su come l’Intelligenza Artificiale (AI) stia trasformando il controllo qualità. Ad arricchire il panel sono intervenuti Emanuele Frontoni, Professore di Informatica dell’Università di Macerata, e i rappresentanti di Meccanica del Sarca, EasyVia, Ero Gluers e Viganò Accessori.
Gli spunti di riflessioni sono emersi già nello speech introduttivo di Frontoni, che ha messo in luce come la tecnologia stia ridefinendo il concetto stesso di controllo qualità. Misurare con precisione non è più un problema, visto che i sistemi automatici lo fanno da tempo. La vera frontiera, invece, è valutare la qualità estetica, un campo dove fino a ieri il giudizio umano era insostituibile. Anche qui, però, l’AI sta cambiando le regole del gioco. Un esempio è nel controllo qualità dei calci dei fucili. I primi sistemi di visione artificiale si basavano solo su parametri geometrici e non riuscivano a cogliere la sensibilità dell’occhio umano. La svolta è arrivata quando gli operatori esperti sono stati coinvolti direttamente nell’addestramento dell’AI: le loro valutazioni hanno dato vita a un dataset “intelligente”, capace di insegnare alle reti neurali a riconoscere la bellezza e le imperfezioni con una sensibilità sempre più fine.
Ma la riflessione si estende anche alla produzione digitale. “Non controlliamo più la qualità solo del prodotto fisico, ma anche quella dei prodotti generati”, ha sottolineato Frontoni. Pensiamo, per esempio, ai prototipi di nuove collezioni di scarpe o abiti che oggi possono essere valutati in tempo reale da sistemi che analizzano forma, proporzioni e resa estetica. È un vero cambio di prospettiva, che mostra come qualità e AI non siano più mondi paralleli, ma dimensioni sempre più intrecciate dell’eccellenza industriale.
Il materiale è una variabile del controllo qualità
Dalla teoria alla pratica, la tavola rotonda ha portato sul palco casi concreti che mostrano come le aziende italiane stiano interpretando in modi diverso il rapporto tra AI e qualità produttiva. Un esempio è arrivato da Daniele Tettamanti, Responsabile Produzione di Viganò Accessori, azienda attiva nel settore motociclistico. In collaborazione con MADE 4.0, l’azienda ha avviato un progetto di innovazione interna per affrontare il controllo qualità su materiali trasparenti. Le materie plastiche lavorate dall’azienda, infatti, presentano superfici che variano per luminosità e riflessi, rendendo l’ispezione visiva difficoltosa, soprattutto visto che la tolleranza massima di errore è di soli 0,3 millimetri.
Il cambio di passo è già realtà, perché il primo prototipo del sistema di controllo qualità entra in produzione a fine ottobre. Basato su telecamere e pattern ottici capaci di evidenziare le deformazioni, il sistema utilizza una rete di AI per valutare la conformità dei pezzi. Un progresso significativo verso una qualità oggettiva. E i benefici a medio termine sono tangibili: meno scarti, costi ridotti e minore impatto ambientale. E con 300mila pezzi prodotti da Viganò Accessori ogni anno, ridurre anche di poco la difettosità significa generare vantaggi economici e ambientali rilevanti.
Ma la qualità non riguarda solo ciò che si produce in fabbrica, ma è anche ciò che ci circonda. A ricordarlo è EasyVia, startup che applica l’AI nella rilevazione delle anomalie del manto stradale, rappresentata all’aperitivo tecnologico da Andrea Foti, CTO e Founder. “Oggi la manutenzione è quasi sempre reattiva, cioè si interviene solo quando il problema è già evidente. Il nostro obiettivo è renderla proattiva”, ha spiegato Foti. Per cambiare paradigma, EasyVia ha sviluppato un sistema di monitoraggio predittivo basato su sensori intelligenti. I veicoli raccolgono dati sullo stato delle strade e li inviano a una piattaforma che consente di monitorare le condizioni in tempo reale. Il progetto, realizzato con il supporto del MADE 4.0, ha attraversato tutte le fasi: prototipazione, industrializzazione del sistema e calibrazione di sensori alternativi alle videocamere, studiati per ridurre al minimo i falsi positivi (la luce e lo sporco possono influire sulla rilevazione). Oggi il sistema, già sul mercato da un anno, ha percorso migliaia di chilometri in tutta Italia, dimostrando benefici concreti come maggiore efficienza, decisioni più rapide ed incremento della sicurezza stradale.
L’AI risolve le interferenze della luce nel controllo qualità
Come già emerso, a complicare il controllo qualità è spesso la luce, un fattore che ricorre anche nei casi di Ero Gluers e Meccanica del Sarca, due realtà che hanno affrontato sfide diverse ma entrambe risolte grazie all’AI. In Ero Gluers, azienda specializzata in sistemi di incollaggio industriale, il percorso di innovazione è iniziato nel 2012 con lo sviluppo di un sistema per verificare la posizione della colla. Tuttavia, come ha raccontato Laura Marchini, Project Manager, le telecamere tradizionali mostravano limiti su superfici lucide o colorate, dove la colla si mimetizzava con lo sfondo. La svolta è arrivata con l’introduzione dell’AI nell’ambito di un bando MADE 4.0. Grazie a un dataset rappresentativo, il sistema ora riconosce la colla indipendentemente dal colore o dalla superficie, anche su linee ad alta velocità. Dopo una lunga fase di test, il sistema è stato validato in produzione, garantendo precisione, sostenibilità e drastica riduzione degli scarti.
Un percorso simile ha interessato Meccanica del Sarca, azienda trentina specializzata nella lavorazione di legno e ferro appartenente all’ecosistema Fabbrica d’Armi Beretta, che ha sviluppato sei progetti con i Competence Center, incluso uno basato sull’introduzione dell’AI focalizzata sulla qualità dei processi produttivi. Come ha spiegato Alberto Danese, General Manager, l’attenzione si è concentrata sul controllo dei caricatori in lamiera, componenti che subiscono trattamento termico e che possono deformarsi leggermente. Prima del progetto, i controlli erano manuali, ma le variazioni di luce e le diverse finiture superficiali rendevano l’analisi complessa. Oggi, parte di questo processo è automatizzata grazie a sistemi capaci di scansionare rapidamente i componenti e valutarne la conformità con alta precisione. L’AI crea un gemello digitale del componente confrontandolo con il modello tridimensionale di riferimento. L’algoritmo individua i punti fuori tolleranza e suggerisce all’operatore dove e con quale forza intervenire per riportare il caricatore in conformità.
Dall’aperitivo tecnologico è emerso, quindi, un quadro chiaro: AI e qualità industriale non sono mondi separati, ma due dimensioni che si integrano per trasformare processi, prodotti e servizi. Dai materiali trasparenti ai caricatori in lamiera, dai prototipi digitali alle infrastrutture stradali, l’AI si conferma strumento strategico per garantire precisione, senza sostituire l’esperienza umana, ma valorizzandola. E le aziende italiane continuano a dimostrare che l’innovazione non è un concetto astratto, ma una opportunità per migliorare la loro produzione industriale.
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