Come l’IA sta cambiando il controllo qualità nel settore automobilistico

I problemi di qualità sono costosi. Nel 2025, i costruttori di veicoli statunitensi hanno pagato 20,81 miliardi di dollari in richieste di garanzia e, secondo la National Highway Traffic Safety Administration, più di 29 milioni di veicoli sono stati richiamati. Ognuno di questi numeri è riconducibile a un componente difettoso che è sfuggito ai controlli o non è stato ispezionato correttamente: si è trattato di un errore commesso durante la progettazione e/o il processo di ispezione, oppure di un problema verificatosi sul veicolo dopo la spedizione al cliente.

Quando si cercano difetti sulla linea di produzione, entrano in gioco numerose variabili, sempre più complesse. Le funzioni un tempo meccaniche sono ora gestite dal software e le tolleranze dei componenti meccanici e delle batterie dei veicoli elettrici sono più ristrette: il margine di errore è minimo. Inoltre, le catene di approvvigionamento globali introducono variabilità che un singolo stabilimento non può controllare del tutto. Tutto questo rende più che mai essenziale disporre del processo giusto per individuare i difetti sulla linea. 

L’intelligenza artificiale mette a disposizione dei team che si occupano della qualità un nuovo insieme di strumenti. Invece di controllare un campione di componenti a produzione ultimata, sperando che non sfuggano problemi, oggi i produttori possono monitorare ogni componente in tempo reale e individuare tendenze o scostamenti prima che si trasformino in difetti. Dopo anni di lavoro su questi problemi con produttori di automobili, pneumatici e batterie, voglio illustrare che cosa sta davvero cambiando e che cosa serve perché questi programmi funzionino.

Individuare i problemi prima che si aggravino

Il cambiamento più significativo che l’IA porta nel controllo qualità è la possibilità di operare su larga scala. Esaminando tutti i prodotti della linea, si possono rilevare anomalie prima che diventino difetti. Errare è umano: se si controlla solo un campione della linea e ci si affida a persone che ispezionano visivamente i prodotti, alcune anomalie possono passare inosservate. Può trattarsi di errori umani, dovuti all’incapacità di individuare visivamente un difetto, oppure della stanchezza che sopraggiunge e induce i dipendenti a prestare meno attenzione ai dettagli rispetto all’inizio del turno.

I progressi e la convergenza tra telecamere e IA possono offrire grandi vantaggi al settore automobilistico. Non solo si possono iniziare a rilevare più difetti sulla linea di produzione, ma, cosa fondamentale, anche individuare i problemi prima che si verifichino. Grazie all’IA, i produttori hanno iniziato a rilevare i difetti nei test virtuali, sfruttando questa possibilità non solo per prevedere potenziali guasti, ma anche per creare nuovi test da eseguire sui prodotti. Inoltre, l’uso dell’IA sulla linea di produzione permette di rilevare più difetti di quanti fosse possibile individuarne in passato. Una ricerca di McKinsey ha mostrato che, utilizzando l’IA sulla linea di produzione, i produttori sono riusciti a rilevare il 90% di difetti in più.

Un’ispezione che migliora nel tempo

Individuare più difetti è solo una parte della storia. Il secondo cambiamento è che l’ispezione basata sull’IA migliora nel tempo, anziché restare invariata. Non solo vengono individuati più difetti: un sistema basato sull’IA analizza tutti i dati acquisiti e apprende. Usare l’IA per prevedere i risultati delle macchine permette di rilevare quando non funzionano secondo le specifiche. Se le macchine iniziano a superare le tolleranze, si può avvisare il sistema e fargli regolare i valori delle macchine, così da riportare la produzione entro le tolleranze e i prodotti entro le specifiche.

Un esempio nel settore degli pneumatici è la giunzione. Utilizzando l’IA e la visione artificiale nel processo di giunzione, si possono ridurre le giunzioni fuori tolleranza e migliorare al tempo stesso le prestazioni. Nel settore automobilistico, un altro esempio riguarda il miglioramento dei giochi e dei dislivelli nella carrozzeria o nel reparto saldatura. Avendo consentito al sistema di apprendere dai dati attuali e storici, il sistema sa come deve apparire una giunzione corretta e quali sono le tolleranze geometriche appropriate; può quindi iniziare a regolare in tempo reale le variabili di processo delle macchine e i sistemi robotici per mantenere i valori entro le tolleranze. È questo ciclo di apprendimento a distinguere l’ispezione moderna basata sull’IA dalle forme di automazione precedenti. Gli standard restano uniformi tra turni e linee e persino tra stabilimenti situati in aree geografiche diverse: un aspetto importante per i produttori di pneumatici e le case automobilistiche che utilizzano gli stessi sistemi e modelli in più stabilimenti nel mondo.

Da misura di protezione a vantaggio strategico

Per molto tempo, il controllo qualità è stato considerato una misura di protezione, un controllo finale pensato per impedire che componenti difettosi raggiungessero i clienti. L’IA lo sta trasformando in qualcosa di più simile a una leva strategica. 

Non solo è possibile rilevare più difetti, ma si può anche iniziare a capire dove si verificano. Una migliore comprensione del processo permette di individuare tendenze e correggere i problemi prima che diventino gravi. Una volta compreso dove si verificano questi difetti, è possibile aumentare la resa al primo passaggio e ridurre il tasso di scarti e rilavorazioni; diminuendo scarti e rilavorazioni, si può iniziare ad aumentare la produttività.

Gli indicatori importanti in questo caso non sono insoliti: la resa al primo passaggio, il tasso di scarti e rilavorazioni, i reclami dei clienti e la precisione delle ispezioni esistevano già prima dell’IA. Ciò che cambia è la rapidità e la costanza con cui i produttori possono misurarli e intervenire di conseguenza. Un difetto individuato sulla linea costa molto meno di uno scoperto dopo l’assemblaggio; e un difetto scoperto dopo l’assemblaggio costa molto meno di uno che raggiunge un cliente e si traduce in una richiesta di garanzia o in un richiamo.

Perché tanti programmi di IA si arenano

Naturalmente, nulla di tutto questo avviene automaticamente. Acquistare telecamere e software di IA non significa necessariamente riuscire a rilevare più difetti. I produttori che hanno implementato con successo questi processi hanno adottato alcune strategie fondamentali. Hanno individuato un problema concreto sulla linea di produzione e hanno cercato di risolverlo con l’IA, invece di lanciarsi nell’IA per poi cercare un modo di utilizzarla. Si sono inoltre assicurati di avere obiettivi misurabili con cui confrontare i risultati. Una volta verificato il successo del progetto pilota, si può valutare di estendere il processo ad altre aree della linea di produzione.

Un altro aspetto da non trascurare è disporre delle competenze necessarie all’interno del team. Il team addetto alla qualità potrebbe conoscere a fondo il processo, ma non aver mai utilizzato l’apprendimento automatico. Oppure il team di data science potrebbe conoscere molto bene l’apprendimento automatico, ma non sapere cosa succede sulla linea di produzione. Assicurarsi di avere queste competenze trasversali, insieme all’esperienza necessaria per estendere il processo, consentirà di implementarlo sulla linea di produzione e in tutte le attività aziendali.

Prospettive future

Nel settore automobilistico, la qualità ha sempre determinato la reputazione. Un’anomalia che arriva sul mercato può innescare richiami per centinaia di milioni di dollari e compromettere anni di fiducia dei clienti. L’IA offre la possibilità di individuare prima l’anomalia, capire perché si è verificata e impedirne il ripetersi, su ogni linea e in ogni stabilimento, anziché affrontarla un impianto alla volta.

I produttori che oggi ricavano un valore concreto dall’IA non sono necessariamente quelli che dispongono della tecnologia più avanzata. Sono quelli che considerano la qualità un sistema da comprendere e migliorare di continuo, e l’IA una componente di quel sistema, non il sistema nella sua interezza. Con la continua evoluzione delle architetture dei veicoli e l’aumento dei volumi di produzione, questa disciplina sarà sempre più importante.