Il caso di una impresa dell’elettronica industriale nel Nord-Ovest d’Italia 

Nel settore dell’elettronica industriale, la qualità dei componenti è un fattore critico che incide direttamente su affidabilità del prodotto, costi operativi e tempi di consegna. 
Questo case study racconta come una impresa del Nord-Ovest d’Italia, con 70 dipendenti, abbia migliorato in modo significativo il controllo qualità dei circuiti stampati (PCB) grazie a una soluzione di Machine Learning sviluppata su misura da Widecons®. 

Il contesto e il problema di partenza 

L’azienda riceveva i PCB da un subappaltatore esterno e utilizzava un sistema di ispezione visiva automatica per il controllo qualità all’ingresso.  

I dati evidenziavano criticità rilevanti: 

• Tasso medio di guasto del 3,2% durante l’ispezione visiva automatica 

• Tasso di fallimento del 9,8% al successivo test funzionale 

• Difficoltà nel rilevare difetti “latenti” che emergevano solo nelle fasi successive 

• Elevati costi indiretti legati a rilavorazioni, resi e ritardi 

Il controllo qualità esistente non era efficace nel prevedere i guasti funzionali, generando inefficienze lungo tutta la catena produttiva. 

L’intervento Widecons: dall’analisi al Machine Learning su misura 

Widecons ha affrontato il progetto con un approccio organico e progressivo: 

Smart Small Solution – Analisi del problema 

All’inizio Widecons ha definito puntualmente il problema, analizzando: 

• i dati storici di ispezione visiva 

• le correlazioni tra difetti visivi e guasti funzionali 

• i limiti dell’algoritmo di controllo esistente 

Customized Solution – Sviluppo dell’algoritmo di Machine Learning 

Sulla base dell’analisi, Widecons ha progettato e sviluppato un algoritmo di Machine Learning dedicato, in grado di: 

• apprendere progressivamente dai dati di difettosità 

• migliorare nel tempo la capacità di identificare difetti rilevanti 

• aumentare la correlazione tra ispezione visiva e risultati del test funzionale 

• adattarsi alle variazioni di processo e di fornitura 

Widecons ha lavorato su immagini ed esiti prodotti dal sistema di ispezione visiva installato presso il cliente, collegandoli ai risultati del test funzionale per costruire il dataset di addestramento. L’algoritmo è stato rilasciato come componente software integrabile nel flusso di controllo qualità del cliente: addestrato su storico e poi utilizzato per classificare i nuovi PCB in ingresso. La soluzione è stata pensata per essere scalabile e migliorativa nel tempo, in linea con i principi della Data Intelligence applicata all’industria. 

I risultati: più difetti intercettati prima, meno guasti dopo 

I benefici della soluzione sono emersi già nei primi mesi. 

Dopo 4 mesi 

• Tasso di guasto rilevato all’ispezione visiva: 
  da 3,2% → 6,3% 

• Tasso di guasto al test funzionale: 
  da 9,8% → 3,2% 

Il sistema riusciva a intercettare molti più difetti prima, evitando che arrivassero alle fasi successive. 

Dopo 12 mesi 

• Guasti all’ispezione visiva: 7% 

• Guasti al test funzionale: 1,5% 

Un risultato che dimostra la capacità del Machine Learning sviluppato da Widecons di migliorare continuamente le performance di controllo qualità. 

Benefici estesi lungo tutta la filiera produttiva 

Oltre ai risultati numerici, l’azienda ha ottenuto vantaggi strategici: 

• Maggiore chiarezza sui dati di difettosità, utili per dialogare con il subappaltatore 

• Miglioramento della qualità del PCB alla fonte, grazie a valutazioni condivise 

• Progressiva decentralizzazione dell’ispezione visiva presso i subappaltatori 

• Eliminazione dell’ispezione visiva interna, con riduzione dei costi operativi 

• Riduzione dei volumi e dei costi correlati ai resi al subappaltatore 

• Riduzione dei tempi di consegna 

• Aumento di produttività e qualità sia dei PCB sia del prodotto finito 

La qualità non è stata solo controllata, ma governata e aumentata attraverso i dati. 

Un esempio concreto di Soluzioni Digitali Widecons 

Questo intervento rappresenta efficacemente l’approccio descritto nelle Soluzioni Digitali Widecons: 

• Machine Learning e AI industriale applicati a casi reali 

• Automazione intelligente dei processi di controllo qualità 

• Utilizzo dei dati per migliorare processi, forniture e decisioni strategiche 

• Soluzioni personalizzate, non standard, costruite sulle esigenze del cliente 

Non si tratta di applicare l’AI in modo astratto, ma di trasformare i dati in valore misurabile. 

Conclusione: quando l’AI diventa un vantaggio competitivo 

Questo case study dimostra che il Machine Learning può diventare uno strumento concreto quando è applicato in modo saggio e corretto: con dati affidabili, obiettivi chiari e integrazione nel processo reale. In questi casi: 

• migliora la qualità del prodotto 

• riduce costi e rilavorazioni 

• aumenta affidabilità e puntualità 

• rafforza la collaborazione con i fornitori 

Grazie alle Soluzioni Digitali Widecons, anche una PMI dell’elettronica industriale può adottare tecnologie avanzate in modo pragmatico, ottenendo risultati rapidi e duraturi.