La Sfida

Il Gruppo Dumarey sviluppa e fornisce motori e trasmissioni a livello mondiale, sistemi di accumulo di energia, sistemi di controllo, sottoassiemi e componenti, con capacità comprovate di integrazione per applicazioni su piccola, media e grande scala. Grazie all’approccio flessibile e orientato alle partnership, insieme all’esperienza consolidata come OEM, garantisce l’affidabilità dei propri prodotti sia in fase di produzione che di utilizzo. Dumarey è impegnata nella promozione della mobilità sostenibile e per tutti, sviluppando tecnologie a idrogeno ed elettriche, e sostenendo l’economia circolare tramite riutilizzo, rigenerazione e riciclo.

AITEM è nata nel 2020 come start-up, più precisamente spin-off del Gruppo Dumarey e sviluppa software basati su intelligenza artificiale utilizzando tecnologie all’avanguardia e innovative. Particolare la sua unicità, che risiede nella combinazione di competenza tecnologica, diversificazione dei mercati, approccio strategico al business con la velocità di una start-up e l’esperienza di una multinazionale.

Il problema evidenziato da Dumarei era nel proprio processo di colata ad alta pressione, usato nella produzione di scatole cambio in alluminio, che poteva generare difetti spesso non individuabili fino ad una fase successiva di lavorazione, solitamente affidata a terzi.
Anche se le parti venivano scartate dopo lavorazione a causa di tali difetti, l’attività eseguita doveva essere compensata.
Questa mancata pre-identificazione dei difetti, insieme alla libertà del cliente/fornitore di definire la difettosità del prodotto, comportava perdite economiche e una riduzione della capacità produttiva.

La Soluzione

Il sistema sviluppato da AITEM e adottato da Dumarey, è in grado di analizzare i dati derivanti:

• dall’impiego di una termocamera
• dall’effettuazione di specifiche misurazioni inline
• dalla raccolta e l’analisi dei dati inerenti al processo di produzione,

ed applicando:

• tecniche di computer vision
• machine learning,

riesce a predire con alta precisione la presenza di difetti nei componenti prima che vengano inviati a terze parti. Scartando i pezzi difettosi, si evita così la necessità di lavorazioni esterne e si ottiene la possibilità di reinserirli nel ciclo produttivo.

Particolarmente evidenti sono i risultati / benefici ottenuti, nei seguenti ambiti:

• Miglioramento della qualità del prodotto (identificazione di oltre il 40% di parti difettose),
• Riduzione costi (potenziale risparmio annuo di 250.000 euro),
• Ottimizzazione della manutenzione (aumento della produttività e della redditività grazie ad un approccio proattivo e predittivo alla manutenzione,