Nel mondo del lusso e del premium, un micro-difetto può essere sufficiente a compromettere l’immagine di un marchio. Graffi appena visibili, polveri incorporate, riflessi ingannevoli su superfici verniciate o metallizzate… Il controllo qualità nel settore cosmetico e packaging è diventato un’attività di altissima precisione.

Sulle linee di produzione, tuttavia, la realtà è complessa: ritmi elevati, variabilità dei materiali, frequenti cambi di formato, decorazioni fini, pezzi lucidi o traslucidi. L’ispezione visiva umana rimane indispensabile, ma raggiunge rapidamente i propri limiti di fronte alla ripetitività e alla sottigliezza di alcuni difetti.

Dal 2016, Scortex accompagna le aziende manifatturiere in questa trasformazione. In dieci anni, l’azienda si è specializzata nell’automazione del controllo estetico tramite intelligenza artificiale, con un approccio orientato alla robustezza industriale e alla performance misurabile.

Perché il controllo qualità nel settore cosmetico e packaging è così esigente?

I componenti di questi settori presentano spesso diverse criticità:

• Superfici riflettenti che generano riflessi indesiderati

• Decorazioni serigrafate o metallizzate estremamente fini

• Sensibilità a polvere e segni di manipolazione

• Tolleranze estetiche rigorose

• Posizionamento non perfettamente ripetibile dei prodotti in linea

I sistemi tradizionali, basati su regole fisse o soglie predefinite, faticano a distinguere una variazione accettabile da un difetto critico. Ogni nuovo riferimento prodotto richiede regolazioni, talvolta lunghe e instabili.

La sfida non è solo rilevare di più, ma rilevare correttamente. Un eccesso di scarti penalizza la produttività. Uno scarto insufficiente espone a reclami cliente costosi.

Un approccio basato sull’apprendimento del conforme

Per rispondere a questi vincoli, Scortex ha sviluppato Spark, una soluzione di ispezione visiva basata sul rilevamento delle anomalie. Invece di tentare di elencare tutti i difetti possibili, il sistema apprende che cosa sia un pezzo conforme e identifica automaticamente ogni deviazione significativa.

Questo approccio offre diversi vantaggi:

• Minore dipendenza da librerie di difetti esaustive

• Capacità di rilevare difetti difficili da formalizzare

• Adattamento alle variazioni naturali di luce o materiale

• Stabilità su geometrie complesse

Un’architettura ottica multi-angolo, con illuminazioni adattate a superfici lucide o strutturate, completa l’algoritmo garantendo un rilevamento affidabile in ambiente produttivo reale.

Oltre il rilevamento: valorizzare i dati qualità

Automatizzare l’ispezione non è sufficiente. È fondamentale comprendere le cause delle non conformità.

La piattaforma software associata consente di analizzare i dati raccolti in linea: tipologia dei difetti, frequenza, derive per lotto o per macchina. I team qualità dispongono così di indicatori concreti per guidare il miglioramento continuo.

Questa visione globale trasforma il controllo qualità nel settore cosmetico e packaging in un vero leva di performance industriale, oltre il semplice smistamento dei pezzi.

Dieci anni di esperienza sul campo al servizio dell’industria

Dalla sua creazione nel 2016, Scortex opera su linee di produzione caratterizzate da elevate esigenze estetiche: packaging plastico, componenti in metallo o leghe, parti decorate, trattamenti superficiali, componenti premium ad alto valore percepito.

L’esperienza accumulata ha permesso di perfezionare:

• Le metodologie di definizione dei casi d’uso

• Le scelte di integrazione ottica

• Le strategie di apprendimento dei modelli IA

• Il monitoraggio delle performance nel tempo

L’obiettivo rimane costante: rafforzare l’affidabilità del controllo alleggerendo al contempo gli operatori da un’attività ripetitiva ed esigente.

In un contesto in cui la qualità percepita è un fattore chiave di differenziazione, garantire ogni pezzo in uscita linea diventa strategico. L’IA non sostituisce l’esperienza umana: la potenzia. E nel settore cosmetico e packaging, questa alleanza fa ormai la differenza.