Ottimizzazione Risorse Scarse

La Computer Vision è la Killer App quando si parla di ottimizzazione delle risorse scarse.

Le tecnologie di Computer Vision consentono di sorvegliare e razionalizzare i processi di produzione, affinché non si verifichino sprechi e il lavoro proceda nelle condizioni più ottimali.

Non esistono problemi di business che non dipendano dalla scarsità di una risorsa. La sfida sta quindi nel riuscire a ottimizzare le materie prime che abbiamo a disposizione, per garantire flussi di lavoro costanti ed efficienti. Le tecnologie di Computer Vision possono aiutarci in questo senso. Esse ci consentono di sorvegliare e razionalizzare i processi di produzione, affinché non si verifichino sprechi e il lavoro proceda nelle condizioni più ottimali.
La Computer Vision, non a caso, è la Killer App quando si parla di ottimizzazione delle risorse scarse.

Computer Vision: scegliere le materie prime più adatte alla produzione

Pensiamo al settore della produzione industriale, dove macchinari complessi manipolano le materie prime per trasformarle in prodotti e servizi. La Computer Vision può controllare il funzionamento delle macchine, affinché venga minimizzata l’usura dei loro componenti. Se i macchinari vengono monitorati si riuscirà a notare in anticipo eventuali malfunzionamenti, intervenendo tempestivamente con la loro sostituzione. In questo modo la risorsa viene mantenuta sotto controllo e ciò garantisce che la produzione proceda senza intoppi o rallentamenti.

Operatore del settore manifatturiero dove si possono applicare tecnologie di ottimizzazione risorse

Prendiamo una segheria, dove le macchine sono dotate di lame affilate per sezionare spessi blocchi di legno. Si possono sviluppare algoritmi di Computer Vision capaci di ottimizzare questa operazione: la macchina viene addestrata a riconoscere se i blocchi si trovano nella posizione più adatta affinché la lama li tagli senza usurarsi (ovvero secondo il verso delle venature del legno). Quando riconosce che il materiale si trova nella posizione sbagliata, il macchinario lo gira. A riprova di come i meccanismi di riconoscimento della Computer Vision possano ottimizzare l’impiego di risorse, spesso costose e delicate. 

Esempio di Computer Vision per l'Agricoltura con un robot che ispeziona le piante in una serra

I settori in cui è possibile applicare soluzioni di ottimizzazione sono potenzialmente infiniti. Vine Vision dimostra come esistano sistemi di Computer Vision applicati al settore dell’agricoltura. Il progetto affronta il problema delle infezioni fungine, che colpisce i vigneti biologici. Per evitare l’uso di pesticidi è possibile ricorrere a trattamenti a base di zolfo e solfato di rame. L’impiego di composti metallici è però un’operazione delicata, che gli agricoltori possono eseguire con il supporto di tecnologie ad hoc: sistemi di Computer Vision e Machine Learning monitorano i trattamenti, affinché la concentrazione dei metalli sulla vite si mantenga sempre entro i limiti previsti dalla legge. In questo modo si salvaguarda non solo la salute della pianta, ma anche il raccolto. L’uva viene protetta dai parassiti e la coltivazione resta biologica e sicura per il consumatore. 

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Computer Vision e ottimizzazione risorse umane

Ma le risorse da ottimizzate possono essere anche umane. Esistono molte attività monotone e ripetitive, assegnate alle persone, che potrebbero venire sostituite da un supporto tecnologico. Per esempio il controllo dei prodotti a scaffale nei supermercati: un robot dotato di tecnologie di Computer Vision potrebbe riconoscere gli scaffali vuoti e i relativi prodotti da recuperare. Non un modo per rimpiazzare gli addetti, ma piuttosto una soluzione che alleggerisce il loro lavoro, consentendogli di dedicarsi ad attività più soddisfacenti. In questo discorso rientra anche il tema del controllo qualità automatico.

Interni reparto produttivo

Molte operazioni laddove è centrale il ruolo della visione umana, possono essere sostituite dalla Computer Vision. Come nel caso di Tecnolaser: le tecnologie di riconoscimento permettono di individuare le lamiere che necessitano di un’ulteriore verniciatura, risparmiando agli operatori l’estenuante lavoro di verifica delle imperfezioni. Ciò consente anche di ottimizzare l’uso della vernice, che viene utilizzata solo negli effettivi casi di necessità. In questo modo si evita di sottoporre tutte le lamiere a una seconda passata, solo per assicurarsi che il prodotto finale ne sia completamente coperto.