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200 mila fotografie hanno formato il primo grande modello cinese per il controllo qualità delle saldature

2026-07-21

Notizie da Tai’an:Come i nuovi dipendenti che ricevono una formazione, anche l’intelligenza artificiale ha bisogno di apprendere continuamente per migliorare le proprie capacità. Recentemente, presso la Prute Machinery Manufacturing Co., Ltd., è entrato in funzione il primo grande modello specializzato del settore cinese per il controllo qualità delle saldature, diventando un vero e proprio “occhio acuto” nel campo della saldatura industriale. La sua preparazione è stata possibile grazie all’addestramento con oltre 200 mila fotografie di saldature.

Ogni notte tardi, il grande modello per il controllo delle saldature lavora ad alta efficienza: in soli 10 minuti analizza e classifica automaticamente più di 700 immagini di saldature raccolte nei reparti durante la giornata, rendendo immediatamente visibile il livello di qualità di ogni giunto saldato.

«In passato, il controllo qualità delle saldature dipendeva interamente dall’occhio esperto dei tecnici senior; oggi questo compito è affidato agli “occhi digitali”», spiega Zhang Xiaolin, responsabile del dipartimento informatico di Prute Machinery. L’azienda realizza macchinari completi su misura per imprese del settore vinicolo e dei condimenti, i cui componenti vengono trasportati in varie località per essere saldati e assemblati sul posto. «Un tempo gli ispettori dovevano recarsi direttamente sui cantieri per effettuare le verifiche: i costi di manodopera e viaggio erano elevati, oltre a limiti intrinseci nel controllo manuale», aggiunge Zhang Xiaolin.

Per risolvere le problematiche ricorrenti del settore, Prute Machinery ha collaborato con l’Università Politecnica del Nord-Ovest per integrare l’intelligenza artificiale direttamente sulle linee di produzione. Gli operai devono solo fotografare le saldature con il cellulare e caricare le immagini su un cloud: il modello grande effettua una valutazione intelligente e restituisce un responso, completando l’intero processo online e riducendo drasticamente la necessità di controlli in loco a distanza.

Come ha acquisito il modello grandi capacità di analisi? Il segreto risiede nell’addestramento con un volume enorme di dati. «Proprio come un apprendista che impara un mestiere, ha bisogno di visionare migliaia di esempi di riferimento. Nel complesso abbiamo fornito al modello oltre 200 mila fotografie reali di saldature», afferma Zhang Xiaolin.

Nelle fasi iniziali della ricerca e sviluppo, i tecnici di controllo qualità più esperti hanno svolto il ruolo di “tutor”: hanno etichettato ogni singola immagine, classificato i livelli di qualità e convertito la loro esperienza pratica in dati standardizzati. Grazie alla grande quantità di campioni, il modello apprende autonomamente in modo continuativo. Inoltre, l’azienda aggiorna e migliora il sistema ogni trimestre, integrando nuovi campioni e ottimizzando gli algoritmi, affinché questo “ispettore intelligente” aumenti costantemente le proprie prestazioni.

Nel 2025, Prute Machinery ha ottenuto il primo certificato di registrazione degli asset di dati rilasciato a un’impresa privata della città di Tai’an; il valore stimato del grande modello specializzato per il controllo delle saldature ammonta a 2 milioni di yuan. «Sulla base dei risultati operativi, la precisione del modello raggiunge l’85%, superiore ai livelli del controllo manuale tradizionale, e sostituisce circa il 70% dei controlli di qualità manuali effettuati a distanza», riporta Zhang Xiaolin.

Il successo del modello deriva dalla strategia costante dell’azienda di considerare i dati come motore principale dello sviluppo. «I dati sono l’asset più prezioso delle imprese moderne: nell’era della digitalizzazione attuale, il loro valore supera di gran lunga i beni fissi tradizionali come stabilimenti e macchinari», dichiara Fan Weiguo, presidente dell’azienda. L’impresa si posiziona attivamente sul mercato dei dati, avendo accumulato dati operativi di oltre 300 mila macchinari e più di 1200 regole industriali. Ha realizzato database dedicati a 19 sottosettori specifici, creando un ciclo completo di dati che copre tutte le fasi delle linee produttive e fornisce continuamente “nutrimento industriale” al grande modello.

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