di N. S.
L’ispezione è continua, dettagliata e allineata alle esigenze del confezionamento moderno, verso difetti zero. Lo scambio dati tramite protocolli dedicati aumenta l’efficacia dei sistemi: meno scarti, cambio formato più rapido e tracciabilità completa. Sulle linee soggette a lavaggi sono disponibili versioni con protezioni e componenti idonei per ambienti “washdown”. La gestione dei dati è continua: si raccolgono immagini, si aggiornano le informazioni e si affinano gli algoritmi. Così la qualità rimane stabile anche quando cambiano formati, materiali e fornitori.
L’importanza del sistema di visione
“Un sistema di visione intelligente con intelligenza artificiale permette di alimentare la macchina con prodotti che arrivano in modo variabile, senza convogliatori dedicati, guide meccaniche complesse o formati rigidi. Lo stesso punto di alimentazione gestisce più dimensioni, forme e orientamenti, riducendo cambi formato e tempi di fermo” inizia Cristian Sala, Sales Executive Manager di Cama. “Con l’evoluzione del mercato è diventata centrale anche la tracciabilità: il sistema identifica prodotto, lotto e data, integrandosi nel ciclo di confezionamento secondo i requisiti tipici del settore alimentare ma anche del farmaceutico, cosmetico e medicale.
Un altro elemento, il controllo qualità in linea: la visione verifica dimensioni, integrità del prodotto e della confezione, leggibilità e correttezza dell’etichetta, oltre a difetti visivi, dal colore non conforme, ammaccature o chiusure imperfette. Queste verifiche vengono implementate anche con illuminazione variabile, materiali lucidi o prodotti deformabili, migliorando l’efficacia complessiva delle macchine e avvicinando la linea allo zero difetti.
Per capire come applicare al meglio visione e IA sull’impianto, è utile un’analisi del caso reale: volumi, mix di formati, vincoli di spazio e requisiti di tracciabilità definiscono la configurazione ottimale e il ritorno dell’investimento”.
2D o 3D, l’occhio della macchina controlla la qualità
Nel controllo qualità del packaging conta l’“occhio”: telecamera, ottica e illuminazione definiscono ciò che il sistema vede e l’affidabilità dell’ispezione. La selezione dell’hardware va calibrata sul caso d’uso, considerando formato, velocità di linea, aree critiche, livello qualitativo atteso e vincoli di spesa. “Insieme al cliente definiamo il corretto equilibrio qualità–necessità e qualità–prezzo, scegliendo il sensore più adatto al prodotto: pouch flessibili, sacchetti (bag), buste e stick possono richiedere configurazioni diverse.
Il sistema di visione, con le telecamere 2D/3D e l’Intelligenza Artificiale (IA), fungono da “occhi e cervello” della macchina. Leggere codici e testi con riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), controllare etichette, chiusure e riempimenti, segnalare difetti in tempo reale e comunicare con il PLC per avere meno scarti, cambi formato più rapidi e una produzione più stabile.
La selezione dipende dal controllo richiesto e dall’ambiente di linea. Per misure “in piano”, lettura di testi, date e lotti, e per verificare presenza e posizione dell’etichetta, la visione bidimensionale (2D) è in genere sufficiente: integrazione rapida, precisione e costo contenuto. Nelle linee multi-variante o multi-gusto, la 2D identifica con velocità stampe e codici e garantisce l’assortimento corretto in astuccio o in cassa. Quando servono misure volumetriche, altezza, profondità, orientamento, o si presentano deformazioni, riempimenti non conformi e difetti in rilievo, la visione tridimensionale (3D) diventa la scelta preferenziale: ricostruisce la geometria reale e mantiene stabilità anche con prodotti complessi o condizioni variabili. Il risultato è maggiore affidabilità del controllo, riduzione degli errori e continuità del ritmo produttivo.
Fortunatamente l’evoluzione tecnologica ha reso disponibili sensori sempre più rapidi e sensibili, ottiche dedicate e illuminatori stabili che migliorano la ripetibilità. Il nostro ufficio tecnico lavora con partner specializzati per validare la combinazione telecamera–ottica–luce più efficiente, differenziando l’applicazione per settore e garantendo controllo affidabile senza costi superflui” spiega Cristian Sala.
Alla ricerca della qualità totale nel packaging
Un sistema di visione intelligente rileva i difetti in tempo reale, traccia ogni unità e genera dati sulla qualità e sull’efficienza. Integrati nel sistema esecutivo di produzione (MES), questi dati rendono possibile passare dalla rilevazione alla correzione: si analizzano volumi e scarti, si individuano le cause, si interviene su ricette e tarature, si riducono i fermi.
“Un esempio concreto in un’applicazione per il pet food: l’analisi dei dati aveva messo in evidenza che l’impostazione di un mix non corretto di gusti aveva dato origine a una generazione di scarti all’ingresso macchina: riequilibrando il processo a monte gli stessi sono calati e si è stabilizzato il flusso dei prodotti nel processo di confezionamento, con un aumento dell’efficienza complessiva.
Le aziende sono particolarmente interessate alla qualità e spesso mantengono riservati questi dati perché descrivono la loro efficacia operativa: tassi di scarto, qualità del prodotto, colli di bottiglia. Quando collaboriamo sull’analisi di queste informazioni, aiutiamo il cliente a trasformare i dati in azioni: tarature mirate, ricette più performanti, tempi di cambio formato più brevi con il risultato di avere concretamente meno fermi, alla ricerca dei difetti zero. Se si desidera valutare come i dati di visione possano migliorare qualità e tracciabilità, possiamo effettuare un’analisi preliminare e proporre interventi mirati che miglioreranno le prestazioni degli impianti”.
Analisi dei dati, dai sistemi di visione parte integrante del confezionamento
Il sistema di visione è parte integrante delle macchine Cama: hardware, codice, algoritmi e Interfaccia Uomo-Macchina (HMI) sono progettati sull’applicazione, in base al prodotto e alla velocità di linea, e validati su campioni reali. Alla consegna, la macchina include il controllo qualità integrato e un flusso dati pronto per l’analisi.
Le prestazioni sono cresciute in modo significativo: l’individuazione dei difetti raggiunge livelli molto elevati, oltre il 99% a seconda del caso, grazie a sensori più sensibili e modelli di analisi maturi. L’accuratezza su dimensioni, forma e colore è superiore e le tolleranze sono più strette e personalizzabili, così il “range” tra conforme e non conforme si definisce con maggiore precisione.
L’effetto è concreto su operation e ambiente: meno scarti e rilavorazioni, meno materiali sprecati, più efficienza di linea. Il risultato è doppio vantaggio: costi sotto controllo e minore impronta ambientale.
Anche il software evolve con l’Intelligenza Artificiale (IA) e l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), che automatizzano parti del codice. Gli sviluppatori si concentrano su funzioni, affidabilità e usabilità, accelerando il rilascio di prestazioni e qualità.
L’Intelligenza Artificiale prezioso aiuto da istruire
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta diventando uno strumento particolarmente utile. Esso può trasformare i dati di produzione in azioni concrete, suggerisce settaggi, previene difetti, rende più robuste le ricette e riduce errori di configurazione e tempi di messa in servizio. In fase di progettazione l’IA può aiutare nella scrittura del codice e, in base ai componenti scelti, includere o escludere parti incompatibili. L’IA scrive regole e programmi e lo farà sempre meglio tanto quanto meglio verrà formato sull’argomento.
Anche l’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) richiede un addestramento mirato nel contesto reale, con un glossario tecnico del packaging per parlare la lingua della fabbrica. Ogni impianto è unico, quindi la GenAI va formata con conoscenze specialistiche del processo specifico. Il traguardo è un ciclo continuo: dati, diagnosi, correzioni, verifica, con benefici misurabili su qualità ed efficienza.
Regolazioni in tempo reale dei sistemi, verso difetti zero
I dati di sensori e della visione vengono analizzati in tempo reale molto rapidamente. L’Intelligenza Artificiale può proporre microregolazioni dei parametri di linea, con effetti diretti su qualità, stabilità e scarti.
“La visione artificiale deve prendere decisioni molto velocemente, basta pensare alle operazioni di pick and place. Le macchine devono pensare e decidere in tempo reale quale prodotto debba essere prelevato e con quale angolazione posarlo, scartando pezzi fuori standard. Il modello lavorerà al bordo (edge computing) per garantire bassa latenza. L’operatore validerà le proposte dall’interfaccia uomo-macchina (HMI), con limiti di sicurezza preimpostati. Non si tratta di stravolgere il comportamento della macchina, ma di ottimizzarlo in modo continuo e adattivo” prosegue Sala.
“Gli aggiornamenti via rete distribuiranno ricette e modelli firmati digitalmente. Questo approccio ridurrà scarti e rilavorazioni, aumenterà la stabilità e migliorerà l’efficacia complessiva delle attrezzature. Nei robot pick and place, la visione 2D/3D e gli algoritmi decideranno presa e orientamento in millisecondi. Nel controllo qualità, la GenAI (intelligenza artificiale generativa) gestirà sia forme regolari (biscotti) sia prodotti irregolari (es. croissant) e renderà più semplice la lettura dei caratteri sulle etichette. Oggi i primi step sono tecnicamente pronti ma ancora poco adottati. La diffusione dipenderà da governance del dato, ruoli chiari fra operatore e IA e metriche condivise di successo”.
Software-centriche e specializzate: è il futuro delle macchine per il packaging?
“Arriveremo ad avere gli aggiornamenti software sempre più evoluti insieme all’aggiornamento meccanico della macchina. Col tempo avremo software specifici per ogni applicazione: dal confezionamento delle bevande ai prodotti medicali, fino ai latticini» afferma Cristian Sala. «Si potrà arrivare a questo istruendo le macchine per singole applicazioni: partire da una macchina automatica base, programmabile e dotabile di un software apposito per ogni uso. L’approccio è quello di una piattaforma iniziale “definita dal software, cioè una macchina in cui l’hardware rimane comune e i programmi dedicati abilitano funzioni e controlli specifici. È il concetto già visto con i robot per il Carico Automatico dei Cartoni (ACL), istruiti per compiere operazioni diverse. Il vantaggio è una maggiore flessibilità, aggiornabili nel tempo e adattamento rapido ai diversi formati e prodotti».
Le macchine diventano software-centriche: l’hardware resta la base, mentre software e modelli di Intelligenza Artificiale (IA) regolano settaggi, logiche e controlli per ridurre i difetti. Questa evoluzione porterà indubbi vantaggi come l’estensione della vita utile delle macchine. Con la stessa piattaforma si potranno confeziona prodotti diversi: biscotti, bevande, dispositivi medicali, caricando pacchetti applicativi dedicati: ricette, modelli di visione, di pick and place, riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e gestione etichette.
Col tempo nasceranno software verticali per categoria, addestrati su dati reali, così la macchina apprende il contesto operativo (beverage, alimentare, medicale). Gli aggiornamenti abilitano nuove funzioni con pochi interventi meccanici: visione evoluta, ricette stabili, microregolazioni automatiche su velocità e sincronizzazione del flusso della produzione. Il beneficio è concreto: meno difetti e scarti, continuità di processo più alta, qualità ed efficienza in crescita.
