Nella produzione di tubi in acciaio Tenaris, tutto è su scala estrema: dimensioni, temperature, forze. E, purtroppo, anche i danni in caso di errore. Un malfunzionamento su una singola macchina può causare fermi prolungati, guasti gravi e perdite per centinaia di migliaia di dollari.

Da questa sfida concreta è nato un progetto di AI industriale: costruire un sistema in grado di rilevare in tempo reale un’anomalia nel processo e bloccare la macchina prima che si verifichi un danno che potrebbe fermare la produzione per ore.

In questo talk vi raccontiamo come ci siamo riusciti, facendo tutto in casa: dalla raccolta dati all’addestramento di un modello YOLO in Python, dall’integrazione con sistemi industriali via Kubernetes fino all’evoluzione dell’architettura per garantire resilienza, operatività in assenza di rete e risposta in tempi real-time. Il tutto in un impianto produttivo dall’altra parte del mondo, dove ogni secondo conta e non si può sbagliare.