Vimar: uno stampaggio senza sprechi con il progetto TWIST

Il contesto

Vimar S.p.A. è uno dei principali player internazionali nelle soluzioni per l'energia elettrica, la building automation e la domotica, con una presenza globale in oltre 100 paesi. Uno dei suoi core process è lo stampaggio a iniezione di polimeri tecnici per componenti funzionali ed estetici: placche, comandi e interfacce che il cliente finale tocca e vede ogni giorno. Gli standard qualitativi si basano sull'assenza di difetti visibili: ogni minima imperfezione comporta lo scarto del pezzo.

La crescente varietà di codici prodotto e la riduzione dei lotti hanno reso lo startup di produzione una sfida quotidiana. In assenza di dati oggettivi, la messa a punto della pressa si basava sull'esperienza del singolo operatore: un approccio trial-and-error che richiedeva numerose iterazioni e produceva una quantità rilevante di scarti prima di raggiungere la qualità desiderata. C'era però una questione più strategica in gioco: il know-how dei tecnici più esperti non era documentato, non era trasferibile, non era scalabile.

L'intervento

Cofinanziato dal bando IRISS promosso da SMACT e sviluppato in collaborazione con l'Università di Padova, il progetto TWIST ha preso forma anche grazie al contributo tecnico di Maxfone. L'architettura crea un circuito chiuso tra pressa e controllo qualità: i sistemi sviluppati da Maxfone raccolgono in tempo reale i parametri di processo dalla macchina mentre una telecamera cattura ogni pezzo prodotto. Un modello di machine learning sviluppato dall'Università di Padova correla i due flussi, dati di processo e qualità visiva, generando suggerimenti in tempo reale per l'operatore. La fase di addestramento avviene con gli operatori esperti: ogni intervento di correzione diventa dato di training.

I risultati

Nella fase di sperimentazione le iterazioni di startup sono diminuite drasticamente, al pari degli scarti di avvio della produzione. Vimar disporrà di un patrimonio digitale di expertise che non dipenderà dalla presenza di alcun operatore specifico: il know-how dei tecnici più esperti sarà codificato e accessibile a chiunque stia davanti a una pressa. La riduzione degli scarti porta con sé anche un contributo concreto alla sostenibilità: meno polimero sprecato e meno energia consumata per produrre pezzi destinati allo smaltimento.

I prossimi passi prevedono l'estensione del monitoraggio oltre l'estetica, con controlli dimensionali e metrologia 3D, verso impianti capaci di apprendimento continuo e ottimizzazione autonoma ciclo dopo ciclo.