L’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi produttivi non rappresenta soltanto un’evoluzione tecnologica, ma un cambiamento profondo nel modo di concepire la qualità industriale. Oggi la precisione di misura non è più una sfida, grazie a sistemi automatici sempre più affidabili. La vera rivoluzione è nella valutazione della qualità estetica e funzionale, ambiti nei quali l’AI affianca l’esperienza umana, traducendo competenze e sensibilità in modelli predittivi e decisioni oggettive.
Di questi temi si è discusso durante l’Aperitivo Tecnologico organizzato dal MADE4.0 il 14 ottobre 2025, dal titolo “Qualità e Intelligenza Artificiale: il binomio per l’eccellenza industriale”. L’incontro, moderato da Alessia Stucchi, redattrice di Sistemi&Impresa (Edizioni ESTE), ha visto la partecipazione di Emanuele Frontoni, Professore di Informatica all’Università di Macerata, insieme ai rappresentanti di Meccanica del Sarca, EasyVia, Ero Gluers e Viganò Accessori, aziende che collaborano con MADE 4.0 nello sviluppo di progetti di innovazione industriale.
L’evoluzione del controllo qualità: dall’occhio umano all’intelligenza artificiale
Nel suo intervento introduttivo, il professor Emanuele Frontoni ha evidenziato come la tecnologia stia ridefinendo il concetto stesso di controllo qualità. Se la misurazione di parametri oggettivi è ormai un compito automatizzato, la nuova frontiera è la valutazione della qualità estetica, tradizionalmente affidata al giudizio umano.
Un caso emblematico è quello del controllo dei calci dei fucili, dove i primi sistemi di visione artificiale si limitavano ad analizzare parametri geometrici, incapaci di cogliere le sfumature percepite da un occhio esperto. Il progresso è arrivato quando gli operatori specializzati sono stati coinvolti nell’addestramento dell’intelligenza artificiale: le loro valutazioni hanno generato dataset capaci di insegnare alle reti neurali a riconoscere imperfezioni e qualità estetiche, migliorando progressivamente la sensibilità del sistema.
Frontoni ha inoltre ricordato che la trasformazione non riguarda solo i prodotti fisici. Oggi è possibile controllare anche la qualità dei prototipi digitali, come nel caso di nuove collezioni di calzature o abbigliamento, valutate in tempo reale da algoritmi che analizzano forma, proporzioni e resa estetica. Qualità e AI, dunque, non sono più ambiti separati, ma dimensioni complementari di un unico processo orientato all’eccellenza.
Il materiale come variabile del controllo qualità
Dalla teoria alla pratica, la tavola rotonda ha mostrato come l’intelligenza artificiale possa tradursi in soluzioni concrete, capaci di rispondere alle sfide quotidiane delle imprese manifatturiere.
Viganò Accessori, azienda attiva nel settore automotive, ha illustrato il proprio percorso di innovazione insieme a MADE 4.0. Come ha spiegato Daniele Tettamanti, Responsabile Produzione, l’azienda ha affrontato una sfida legata al controllo qualità dei materiali trasparenti, caratterizzati da riflessi e variazioni di luminosità che rendono l’ispezione visiva complessa.Il progetto ha portato alla realizzazione di un sistema basato su telecamere e pattern ottici capaci di individuare deformazioni con una precisione inferiore a 0,3 millimetri. L’AI integrata nel sistema analizza la conformità dei pezzi, riducendo errori e scarti. A fine ottobre entrerà in funzione il primo prototipo, segnando un passo avanti verso una qualità oggettiva e sostenibile.
I benefici attesi includono minori sprechi, riduzione dei costi e un impatto ambientale più contenuto: con oltre 300.000 pezzi prodotti ogni anno, anche un miglioramento marginale può generare effetti significativi.
L’AI come strumento di manutenzione predittiva
La qualità non riguarda solo la produzione, ma anche la gestione delle infrastrutture.
Ne è un esempio EasyVia, startup che utilizza l’intelligenza artificiale per la rilevazione delle anomalie del manto stradale. Come ha spiegato Andrea Foti, CTO e Founder, l’obiettivo è passare da un modello di manutenzione “reattiva” – in cui si interviene solo quando il danno è evidente – a un approccio proattivo e predittivo.
Il sistema sviluppato da EasyVia, con il supporto di MADE 4.0, si basa su sensori intelligenti installati su veicoli che raccolgono dati in tempo reale sullo stato delle strade. Queste informazioni vengono poi elaborate da una piattaforma digitale che consente alle amministrazioni di pianificare gli interventi in modo tempestivo e mirato.
Il progetto, che ha coinvolto anche la fase di industrializzazione e la calibrazione di sensori alternativi alle videocamere per ridurre i falsi positivi, è già operativo: ha percorso migliaia di chilometri in tutta Italia, dimostrando benefici in termini di efficienza, rapidità decisionale e maggiore sicurezza stradale.
La luce come variabile critica nel controllo qualità
Tra le difficoltà più frequenti nel controllo qualità figura la gestione della luce, che può alterare le immagini e compromettere la precisione dell’analisi.
È il caso affrontato da Ero Gluers e Meccanica del Sarca, due realtà che hanno trovato nell’intelligenza artificiale una risposta concreta.
Ero Gluers, azienda specializzata in sistemi di incollaggio industriale, aveva sviluppato già nel 2012 un sistema di verifica della posizione della colla, ma le telecamere tradizionali non riuscivano a individuare correttamente le aree interessate su superfici lucide o colorate. Come ha raccontato Laura Marchini, Project Manager, la svolta è arrivata grazie all’introduzione di un algoritmo di AI sviluppato nell’ambito di un bando MADE 4.0.
Oggi il sistema è in grado di riconoscere la colla indipendentemente dal colore o dal materiale, anche su linee ad alta velocità. Dopo una lunga fase di test, è stato validato in produzione, garantendo maggiore precisione, sostenibilità e riduzione degli scarti.
Un percorso analogo è stato intrapreso da Meccanica del Sarca, azienda trentina parte dell’ecosistema Beretta, specializzata nella lavorazione di legno e ferro. Come ha spiegato Alberto Danese, General Manager, il progetto ha riguardato il controllo qualità dei caricatori in lamiera, soggetti a deformazioni dovute al trattamento termico.
In passato, i controlli venivano eseguiti manualmente, con risultati influenzati da variazioni di luce e finitura superficiale. L’introduzione di un sistema di scansione automatizzata ha permesso di digitalizzare il processo: l’AI genera un gemello digitale del componente, lo confronta con il modello 3D di riferimento e segnala eventuali deviazioni, indicando all’operatore dove intervenire per riportare il pezzo in conformità.
AI e competenze umane: un’integrazione strategica
Dalle testimonianze emerse durante l’Aperitivo Tecnologico, un messaggio appare chiaro: AI e qualità industriale sono due dimensioni ormai inseparabili.
Dai materiali trasparenti ai caricatori in lamiera, dai prototipi digitali alle infrastrutture stradali, l’intelligenza artificiale si afferma come strumento strategico per migliorare la precisione, l’affidabilità e la sostenibilità dei processi produttivi.
Non si tratta di sostituire l’esperienza umana, ma di valorizzarla attraverso la tecnologia, trasferendo conoscenze e competenze in sistemi capaci di apprendere e migliorare nel tempo.
Le aziende italiane che collaborano con MADE 4.0 dimostrano come l’innovazione non sia un concetto astratto, ma una leva concreta per rafforzare la competitività e l’eccellenza dell’industria nazionale.
