Un processo di controllo qualità in grado di rilevare velocemente gli errori consente un risparmio di costi e genera maggiore soddisfazione del cliente. Ecco perché la visione artificiale è la soluzione IoT in grado di rivoluzionare il controllo di qualità in azienda
Il processo di valutazione della qualità è da sempre una colonna portante di qualsiasi attività industriale. Dal buon esito di questa indagine ne scaturiscono la soddisfazione dei clienti e la corretta gestione dei costi aziendali. Anche in questo contesto, negli ultimi anni, si sono registrati enormi passi avanti a livello di integrazione di sistemi IoT.
Grazie al Machine Learning e a un utilizzo dei dati sempre più automatizzato, oggi le aziende possono attivare processi di valutazione qualitativa di livello assoluto.
I vantaggi della visione artificiale
Con la visione artificiale si può creare un modello di apprendimento automatico estremamente efficace che aiuta ad aumentare i tassi di rilevamento dei difetti. Integrando la potenza del riconoscimento delle immagini e del Machine Learning il computer replica la visione umana ed è così possibile elaborare le immagini, rilevare i guasti e mettere in atto un processo di ispezione visiva automatizzata.
In questo modo le criticità del processo di controllo della qualità vengono estremamente ridotte, in favore di una migliore gestione dell’intero percorso produttivo.
Di questa tematica e della potenza del Machine Learning nell’intero processo aziendale ne parla il Case Study di Cloudera, azienda californiana che oggi conta uffici in tutto il mondo titolare di una piattaforma unificata per i Big Data basata su Apache Hadoop per trasformare ingenti quantità di dati in informazioni chiare e pratiche.
La soluzione di Cloudera
Per procedere in questo senso e sfruttare al meglio le novità del mondo IoT si necessita di piattaforme che possano essere in grado di acquisire, aggregare, elaborare e archiviare un numero elevato di immagini in modo efficace.
Le soluzioni di Cloudera sono pensate per garantire questo upgrade all’intero processo del controllo di qualità. Grazie a software scalabili ed efficaci è possibile creare un sistema di Machine Learning efficiente per creare, testare e archiviare immagini e localizzare velocemente i problemi di qualità.
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