Wiplo ha annunciato FloOne, una nuova soluzione di controllo qualità basata sull’intelligenza artificiale sviluppata per gli impianti di produzione automatizzati di droni destinati ai settori difesa, pubblico e industriale. La piattaforma è stata progettata per sostituire le tradizionali procedure di ispezione manuale attraverso un sistema di diagnostica multimodale che combina sensori fisici e analisi AI per identificare anomalie e difetti lungo il processo produttivo.
L’architettura di FloOne si basa su un sistema di sensor fusion multimodale che acquisisce simultaneamente diverse tipologie di dati provenienti dal drone. Oltre alle immagini utilizzate nelle tradizionali ispezioni visive, la piattaforma raccoglie informazioni acustiche, vibrazionali ed elettromagnetiche generate dai componenti del velivolo. Questi segnali vengono successivamente elaborati da modelli di intelligenza artificiale che analizzano il comportamento complessivo del sistema e individuano eventuali deviazioni rispetto ai parametri operativi attesi.
L’approccio adottato da Wiplo differisce dai normali sistemi di computer vision utilizzati nel controllo qualità industriale. Mentre le soluzioni convenzionali si concentrano prevalentemente sull’identificazione di difetti visibili sulla superficie dei componenti, FloOne integra informazioni provenienti da più domini fisici. Vibrazioni anomale possono indicare problemi meccanici, variazioni nei segnali elettromagnetici possono evidenziare malfunzionamenti elettronici, mentre le caratteristiche acustiche possono rivelare difetti nei motori o nei sistemi di propulsione. La combinazione di queste sorgenti consente di rilevare anomalie che potrebbero non essere visibili attraverso una semplice ispezione ottica.
Una delle caratteristiche più rilevanti della piattaforma riguarda l’integrazione diretta con i sistemi informativi di fabbrica. I risultati delle analisi vengono trasferiti automaticamente ai sistemi MES (Manufacturing Execution System) e QMS (Quality Management System), permettendo di collegare ogni ispezione allo storico completo di produzione. In questo modo il sistema non si limita a identificare un difetto, ma contribuisce alla costruzione di una base dati utilizzabile per attività di quality assurance, tracciabilità produttiva e analisi delle cause di guasto.
L’infrastruttura è stata progettata per supportare i modelli produttivi delle cosiddette dark factory, impianti caratterizzati da elevati livelli di automazione e ridotta presenza umana. In questi ambienti il controllo qualità rappresenta uno dei processi più difficili da automatizzare, poiché richiede normalmente esperienza tecnica e capacità di interpretazione da parte degli operatori. FloOne punta a trasferire queste competenze all’interno di modelli AI specializzati addestrati per il settore dei droni.
Secondo i dati comunicati dall’azienda, il sistema raggiunge una precisione di ispezione del 99,8% in conformità agli standard di certificazione applicabili. La piattaforma deriva inoltre da attività di sviluppo condotte con produttori OEM attivi nel settore Advanced Air Mobility (AAM) e da progetti dimostrativi realizzati nell’ambito della difesa, contesti nei quali affidabilità e sicurezza rappresentano requisiti particolarmente stringenti.
FloOne è stato progettato come sistema modulare. La struttura consente di adattare la piattaforma a differenti configurazioni produttive e a diverse categorie di droni senza richiedere modifiche sostanziali all’infrastruttura di base. Wiplo dichiara che l’installazione può essere completata in circa due settimane e che una singola implementazione è in grado di ispezionare fino a 750 unità al giorno, rendendo il sistema compatibile con linee produttive ad alto volume.
L’azienda riporta inoltre miglioramenti del ritorno sull’investimento fino al 33%, attribuiti principalmente alla riduzione delle attività manuali di controllo, all’individuazione precoce dei difetti e alla maggiore integrazione tra ispezione e sistemi di gestione della qualità. Attraverso la combinazione di intelligenza artificiale verticale e fusione multimodale dei sensori, FloOne punta a trasformare il controllo qualità dei droni da attività prevalentemente manuale a processo completamente automatizzato e integrato all’interno delle moderne fabbriche intelligenti.