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Cloudera e la visione artificiale al servizio del controllo di qualità

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.

Meno difetti con la visione artificiale

Secondo Forbes, grazie all’automazione con Machine Learning del processo di analisi qualitativa è possibile aumentare i tassi di rilevamento dei difetti del 90%. Il che, in parole povere, significa maggiore soddisfazione dei clienti e risparmio sui costi operativi.

Questo è possibile grazie alla visione artificiale, la nuova frontiera IoT che consente ai computer di vedere, identificare ed elaborare le immagini nello stesso modo della visione umana. Si verificano così delle frequenti ispezioni visive sui prodotti e la successiva archiviazione di modelli da seguire e confrontare. Senza dubbio un’ottima soluzione per non gravare sui costi del controllo di qualità, vista la possibilità di avere un riscontro immediato ed estremamente preciso del prodotto in produzione.

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I vantaggi della visione artificiale

La visione artificiale consente di creare un modello di apprendimento automatico estremamente efficace. Integrando la potenza del riconoscimento delle immagini e del Machine Learning il computer replica la visione umana.

Nel dettaglio permette di:

  • Elaborare le immagini e distinguere tra quelle buone e quelle difettose;
  • Rilevare guasti che altrimenti andrebbero persi;
  • Mettere in atto un processo di ispezione visiva automatizzata per rilevare le piccole imperfezioni grazie a telecamere e sensori.

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 intitolato “Top 5 Data and Analytics Use Cases” 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.

Scarica il case study

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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