Il controllo qualità di Selene entra in fase 3
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Lo so, avevo promesso di approfondire i temi lasciati aperti nello scorso articolo … ma in questi giorni ho avuto una grossa soddisfazione e non sono capace di trattenermi dal parlarne. E poi, si tratta di machine learning applicato al controllo qualità, cioè dell’evoluzione di un progetto di rilevamento automatico dei difetti di produzione industriale inserito in un vero processo produttivo, non di spiegazioni teoriche!
I fatti in breve
Un’azienda nostra cliente, la Selene, di Lucca, è entrata in quella che noi chiamiamo fase 3 del progetto, cioè la fase in cui la rete neurale, opportunamente addestrata a replicare i giudizi espressi dagli esperti, viene effettivamente messa sulla linea di produzione per controllare la qualità del prodotto, sia pure ancora a livello sperimentale.
La soddisfazione è stata ancora più grande, se si pensa che l’intervento decisivo, quello che dove si è visto che i problemi sorti in precedenza, dovuti ad un aggiornamento del sistema operativo che, coadiuvato da un piccolo problema hardware, ci ha fatto dannare, è stato brevissimo: ricordo bene la faccia stupita della receptionist che mi ha visto uscire dalla zona produttiva con un sorriso largo come la faccia non più di 120 secondi dopo esservi entrato con un’espressione del tipo “speriamo che non ne succeda un’altra”!
Il fascino della manifattura
Selene è un’azienda che mi piace.
Confesso che, io che mi occupo principalmente di software, ho un debole per le aziende manifatturiere, dove si produce qualcosa che si può vedere, toccare, annusare, … anche perché trovo che in queste aziende molto spesso si trovano persone appassionate a quello che fanno, persone che a volte hanno decine di anni di esperienza nel tipo di produzione cui si dedicano e ancora, magari con qualche “resistenza” rispetto alle mirabolanti tecnologie che proponiamo loro, hanno voglia di migliorare.
L’importanza del sentirsi coinvolti da ciò che accade intorno a noi
Selene è una di queste, lo dimostra anche l’episodio della receptionist: poteva non essere affare suo se l’intervento avesse avuto successo o no, ma in realtà tutto il buon funzionamento dell’azienda è affare suo, ed ha gioito assieme a me per il buon esito, pur conoscendomi solo per quelle poche volte che le ero passato davanti: buongiorno … checkin … checkout … arrivederci.
A parte questo … no, probabilmente per gli stessi motivi, Selene è un’azienda che ha saputo innovare ed innovarsi di fronte alle sfide di un mondo, anche produttivo, che cambia: qualche anno fa ha deciso di inserire nel suo processo produttivo, produce tra l’altro sacchetti di plastica per uso industriale, il riciclo della plastica usata. Il mondo non può continuare ad essere sommerso dalla plastica e invece che stare a lamentarsi per le occasioni perse ha pensato di potersene creare delle nuove.
Controllo qualità: sfide e opportunità
Azione di successo, certo, ma non senza difficoltà ed anche qualche incidente di percorso, come quando hanno perso un’importante commessa perché non si sono accorti che la qualità del prodotto che avevano utilizzato non era quella desiderata. Il problema non è banale: se si parte da plastica nuova si ha un controllo della qualità in ingresso molto migliore; soprattutto, la qualità è molto meno soggetta a sbalzi, mentre se il prodotto proviene dal riciclo le cose stanno diversamente.
Non si sono certo persi d’animo ed hanno investito sul miglioramento della qualità. In particolare sul controllo qualità del materiale in ingresso al processo produttivo ed è proprio in questo ambito che hanno pensato di poter utilizzare tecniche di “computer vision” e di “machine learning”.
Whats’ next?
Mi accorgo di aver scritto già tanto, ma di non aver ancora spiegato bene quali sono le quattro fasi di progetto che abbiamo proposto loro, così come più o meno facciamo con tutti i nostri clienti … pazienza, vuol dire che avrò ancora materiale per altri articoli.
Stay tuned!
