March 13, 2026
| Fase | Tempistica | Attività Chiave | Deliverable |
|---|---|---|---|
| Definizione dei Requisiti | Settimana 1 | Collaborazione con il team di produzione per definire le specifiche critiche | Documento dettagliato sui requisiti tecnici |
| Valutazione della Soluzione | Settimane 2-3 | Confronto di 3 soluzioni di visione AI (CloudVision Pro, Defectify, PixelSense Local) | Selezione di 3 opzioni valide con analisi costi/accuratezza |
| Test Pilota | Settimana 4 | Prova di 1 settimana sulla Linea 3 con PixelSense Local | Accuratezza di rilevamento del 99,2%, tasso di falsi positivi dello 0,3% |
| Integrazione del Sistema | Mesi 1-2 | Installazione hardware su 12 linee, integrazione con MES, formazione del team | Distribuzione completa del sistema su tutte le linee di produzione |
| Ottimizzazione e Passaggio | Mese 3 | Disattivazione dell'ispezione manuale, messa a punto del modello AI | Zero ispezioni manuali, accuratezza del 99%+ |
| Metrica | Prima | Dopo | Miglioramento |
|---|---|---|---|
| Tasso di Rilevamento Difetti | 78% | 99,2% | +21,2% |
| Tasso di Difetti Spediti | 3,2% | 0,8% | -75% |
| Tempo di Ispezione per Unità | 8 minuti | 1,5 minuti | -81% |
| Costi Mensili di Rilavorazione | 450.000 AED | 115.000 AED | -74% |
| Resi dei Clienti | 2,1% | 0,4% | -81% |
| Ritardi di Produzione | 40/mese | 6/mese | -85% |
| ROI Annuale | - | 4.759.000 AED | Ritorno in 4 mesi |
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