BMW punta sull’intelligenza artificiale per ottimizzare il controllo qualità

Nel cuore della Baviera, a Ratisbona, il BMW Group sta scrivendo una nuova pagina nel libro della manifattura automobilistica.

In un’epoca in cui l’efficienza non è più un’opzione, ma una necessità strategica, l’intelligenza artificiale si fa largo nelle catene di montaggio. Non con promesse generiche, ma con applicazioni concrete e misurabili. Il progetto pilota “GenAI4Q” è uno di questi esempi: un sistema sviluppato in collaborazione con la startup Datagon AI che mira a rivoluzionare il controllo qualità nell’assemblaggio dei veicoli BMW.

L’industria dell’automobile è in continua trasformazione, spinta da nuovi modelli di propulsione, da una domanda crescente di personalizzazione e da standard qualitativi sempre più severi. In questo contesto, la capacità di garantire qualità su larga scala, senza rallentare la produzione, rappresenta una delle sfide centrali per ogni costruttore. Per BMW, la risposta arriva dall’adozione di uno strumento software che utilizza l’intelligenza artificiale generativa per suggerire procedure di ispezione su misura per ogni veicolo, direttamente attraverso un’interfaccia mobile.

Ogni 57 secondi, un nuovo veicolo lascia la linea di assemblaggio dello stabilimento di Ratisbona. Nessuno uguale all’altro. La complessità della produzione contemporanea, che fonde modelli elettrici, ibridi plug-in e motori termici sulla stessa linea, impone un controllo qualità dinamico e flessibile. Da qui l’idea di affidarsi all’IA non come semplice strumento di analisi, ma come motore decisionale capace di leggere le informazioni tecniche e operative in tempo reale per proporre un protocollo di verifica ad hoc.

“Utilizziamo l’intelligenza artificiale per avvicinarci al modello di fabbrica intelligente. Non si tratta solo di automatizzare, ma di ottimizzare. Ogni intervento diventa più mirato, più efficace, più utile”, afferma Armin Ebner, direttore dello stabilimento. Parole che delineano bene l’orizzonte strategico in cui si muove il gruppo tedesco.

L’impatto economico del progetto è duplice: da un lato si abbattono i tempi e i costi delle ispezioni tradizionali; dall’altro, si riducono i rischi di errori o mancate conformità, con un miglioramento della customer satisfaction e una riduzione dei costi legati a eventuali difetti post-vendita. L’IA non sostituisce i tecnici, ma li affianca e li potenzia, trasformando l’esperienza quotidiana del controllo qualità in un processo intuitivo e tecnologicamente avanzato.

Il sistema è in grado di elaborare i dati relativi al modello, all’equipaggiamento, alla cronologia di produzione, alle eventuali anomalie precedenti e a centinaia di variabili. Il risultato è una checklist intelligente, accessibile da smartphone, che organizza i controlli secondo priorità, tipo di intervento e ordine operativo. Il tecnico può registrare i risultati a voce, grazie a un sistema di riconoscimento vocale e trascrizione in linguaggio standardizzato, rendendo il processo più fluido e meno soggetto a errori di trascrizione manuale.

Secondo Rüdiger Römich, responsabile della fase di test e finitura nell’assemblaggio: “L’IA ci permette di lavorare con maggiore precisione, senza sacrificare il ritmo produttivo. Il sistema suggerisce ispezioni adatte a ogni veicolo, tenendo conto non solo delle specifiche tecniche, ma anche dei dati reali raccolti durante l’intero processo produttivo. Questo ci consente di concentrare l’attenzione dove serve davvero”.

Il progetto GenAI4Q rappresenta anche un modello di co-sviluppo agile tra industria e startup. Datagon AI, giovane realtà innovativa con sede a Monaco, ha affiancato il team BMW nella definizione degli algoritmi, costruendo una piattaforma capace di evolversi in base all’esperienza sul campo. Un’alleanza che mette in evidenza come la trasformazione digitale richieda competenze trasversali e visione condivisa.

In prospettiva, questa tecnologia potrebbe trovare applicazione in altri stabilimenti del gruppo e persino in altri settori industriali. La direzione è chiara: sfruttare la potenza dei dati per trasformare ogni fase della produzione in un’occasione di ottimizzazione continua. Non più catene rigide, ma ecosistemi digitali adattivi, dove l’intelligenza artificiale non è fine a sé stessa, ma parte integrante del modello economico e operativo.

Nel tempo dell’automobile software-defined, anche la qualità deve diventare intelligente. E nel laboratorio industriale di Ratisbona, BMW dimostra che si può.

SCHEDA TECNICA
Progetto: GenAI4Q – Generative AI for Quality
Sede: Stabilimento BMW di Ratisbona
Partner tecnologico: Datagon AI (startup di Monaco)
Tecnologie: IA generativa, riconoscimento vocale, gestione dati in tempo reale
Obiettivo: Ottimizzazione dinamica e personalizzata del controllo qualità