Algoritmi di intelligenza artificiale per macchine industriali di taglio laser = Artificial Intelligence Algorithms for Industrial Laser Cutting Machines

Negli scenari industriali contemporanei, l’adozione dell’Intelligenza Artificiale (AI) rappresenta un punto di svolta, in quanto consente l’analisi e l’ottimizzazione in tempo reale dei processi produttivi, favorendo la transizione verso sistemi intelligenti e adattivi, propri dell’Industria 4.0. In questo contesto, l’AI si configura come uno dei pilastri dell’innovazione, abilitando nuovi paradigmi di automazione e ottimizzazione, ed è ormai ampiamente utilizzata in settori ad alta competitività, quali quello automobilistico, aerospaziale e manifatturiero. Tra i processi industriali più complessi e delicati vi è il taglio laser, una tecnica largamente adottata per la lavorazione di materiali con diverse caratteristiche e spessori. Il taglio laser offre numerosi vantaggi in termini di precisione, velocità e flessibilità, ma è anche influenzato da molteplici variabili, quali la qualità del materiale, la configurazione dei parametri di taglio, l’usura degli strumenti e le condizioni ambientali. Tecniche avanzate di intelligenza artificiale permettono oggi di affrontare queste criticità, abilitando l’adattamento in tempo reale ai cambiamenti di processo, la riduzione degli scarti, il rilevamento automatico dei difetti e il miglioramento della qualità del prodotto finale. In questo contesto si inserisce la presente tesi, che si propone di contribuire alla ricerca sull’integrazione tra AI e automazione industriale, con un focus sull’ottimizzazione del processo di taglio laser mediante algoritmi di machine learning. L’obiettivo è lo sviluppo di un sistema intelligente in grado di classificare i difetti di taglio e suggerire correzioni ottimali dei parametri operativi. In caso di taglio difettoso, l’algoritmo riceve in input la configurazione attuale dei parametri e propone una nuova configurazione volta a ripristinare un taglio di qualità. Una delle principali sfide affrontate nel progetto ha riguardato la scarsità e lo sbilanciamento dei dati reali provenienti dalle macchine di taglio laser, che hanno limitato l’efficacia dell’addestramento dei modelli predittivi. Per superare tale ostacolo, è stata adottata una strategia di generazione sintetica dei dati, supportata da tecniche di selezione automatica e pulizia del rumore, con l’obiettivo di costruire un dataset più denso e rappresentativo. Questo approccio ha consentito di migliorare la capacità di generalizzazione dei modelli e di ottimizzare l’intero processo di apprendimento degli algoritmi.