ntroduzione: Dal Dato all'Azione Intelligente

Nella Qualità 4.0, la semplice raccolta di dati non è più sufficiente. La vera trasformazione risiede nella capacità di convertire questi big data in Indicatori Chiave di Performance (KPI) significativi e di presentarli tramite Dashboard Interattive che abilitano decisioni in tempo reale. Questa lezione esplora come definire, implementare e visualizzare metriche critiche per un sistema di gestione della qualità (SGQ) connesso e predittivo.

1. La Metodologia per la Definizione dei KPI di Qualità 4.0

I KPI di Qualità 4.0 devono superare le metriche reattive tradizionali (come il tasso di scarto finale) per abbracciare indicatori predittivi e contestuali, spesso derivati da sensori IoT, sistemi MES e dati di produzione.

1.1. Criteri SMART per i KPI

Ogni KPI deve essere definito seguendo il framework SMART:

• Specifico (Specific): Chiaro, inequivocabile e legato a un obiettivo preciso.
• Misurabile (Measurable): Quantificabile, con dati facilmente accessibili.
• Achievable (Raggiungibile): Realistico date le risorse e la tecnologia attuali.
• Rilevante (Relevant): Allineato con gli obiettivi strategici di qualità e business.
• Temporale (Time-bound): Definito con una frequenza di monitoraggio chiara.

1.2. Tipologie di KPI nella Qualità 4.0

Classifichiamo i KPI in tre categorie principali che riflettono la maturità del sistema qualità:

| Categoria KPI | Obiettivo | Esempi Chiave | Fonte Dati Tipica |

| :--- | :--- | :--- | :--- |

| Reattivi (Lagging) | Misurare risultati passati (Diagnosi). | Tasso di Non Conformità (PPM), Costo della Non Qualità (CoNQ), Numero di Richiami. | ERP, Sistemi di Gestione Documentale (DMS). |

| In Tempo Reale (Current) | Monitorare lo stato attuale dei processi (Controllo). | Tempo di Ciclo (Cycle Time), Efficienza Complessiva dell'Attrezzaggio (OEE), Numero di Avvisi di Processo Attivi. | MES, Sistemi di Acquisizione Dati (SCADA). |

| Predittivi (Leading) | Anticipare problemi futuri (Prevenzione). | Varianza dei Parametri Critici di Processo (SPC su variabili X), Stato di Salute delle Macchine (PHM Score), Tasso di Accettazione della Prima Parte (FAI). | Sistemi IIoT, Modelli di Machine Learning. |

2. L'Importanza dell'OEE (Overall Equipment Effectiveness) 4.0

L'OEE rimane un pilastro, ma nella Qualità 4.0 si arricchisce integrando fattori di qualità in modo più granulare.

$$OEE = Disponibilità \times Prestazione \times Qualità$$

Nella visione 4.0, il fattore Qualità non è solo la percentuale di pezzi buoni prodotti (come nella versione tradizionale), ma è calcolato spesso come:

$$\text{Qualità} = \frac{\text{Tempo di produzione di pezzi conformi}}{\text{Tempo di produzione totale}}$$

Questo richiede l'integrazione diretta dei sistemi di ispezione automatica e la tracciabilità immediata delle variazioni che influenzano la conformità.

3. Dashboard Interattive: Visualizzare la Complessità

Una dashboard di Qualità 4.0 è un'interfaccia utente centralizzata che aggrega, visualizza e rende interattivi i dati provenienti da sorgenti eterogenee (PLC, sensori, ERP, LIMS).

3.1. Principi di Progettazione delle Dashboard

• Orientamento all'Utente: Distinguere tra dashboard per l'Operatore (micro-dati, tempo reale), per il Capo Reparto (mezzo-dati, trend giornalieri) e per il Management (macro-dati, andamento strategico).
• Visualizzazione Efficace: Utilizzare grafici appropriati (es. diagrammi di controllo per stabilità, istogrammi per distribuzione, mappe di calore per densità di difetti).

La trasformazione digitale (Industria 4.0) richiede una convergenza fluida tra i sistemi aziendali e quelli di controllo produttivo. Gli standard ISA-95 (ANSI/ISA-95) e ISA-88 (ANSI/ISA-88) forniscono il framework essenziale per modellare e implementare questa integrazione, supportando in particolare l'automazione orizzontale e verticale.

1. Il Contesto: L'Integrazione di Sistema

Nell'era della Qualità 4.0, la capacità di raccogliere dati in tempo reale, analizzarli e prendere decisioni operative immediate è cruciale. Questo impone la necessità di un linguaggio comune tra il livello gestionale (ERP/MES) e il livello di controllo (PLC/SCADA).

• Automazione Verticale: Riguarda l'integrazione delle informazioni lungo la gerarchia dei sistemi di produzione, dal livello 4 (Business Planning and Logistics) fino al livello 0 (Processo Fisico), come definito nel modello di riferimento Purdue.
• Automazione Orizzontale: Si riferisce all'integrazione dei flussi di lavoro attraverso diverse funzioni aziendali o diverse unità operative lungo la catena del valore (es. dalla pianificazione alla logistica, fino alla consegna).

2. Lo Standard ANSI/ISA-95: Il Framework per l'Integrazione Aziendale-Produzione

ISA-95 (Enterprise-Control System Integration) definisce un modello gerarchico funzionale e un modello di informazione per standardizzare lo scambio di dati tra i sistemi aziendali (livelli superiori) e i sistemi di controllo (livelli inferiori).

2.1 Il Modello Gerarchico ISA-95

ISA-95 utilizza e formalizza la piramide di automazione tradizionale, definendo cinque livelli funzionali:

• Livello 4 (Business Planning & Logistics): Sistemi ERP (Enterprise Resource Planning). Responsabile di pianificazione ordini, gestione risorse, contabilità.
• Livello 3 (Manufacturing Operations Management - MOM/MES): Gestione delle operazioni di produzione. Include MES (Manufacturing Execution Systems), gestione della produzione, della qualità, della manutenzione.
• Livello 2 (Supervisory Control): Sistemi SCADA, HMI. Controllo supervisione in tempo reale.
• Livello 1 (Basic Control): PLC, DCS. Controllo di loop e sequenze.
• Livello 0 (Processo Fisico): Sensori, attuatori.

2.2 Il Modello di Informazione ISA-95

ISA-95 specifica come devono essere strutturate le informazioni scambiate tra i livelli, concentrandosi su sei categorie principali di oggetti di produzione:

1. Prodotto/Lotto (Product/Batch Definition): Ricette, specifiche.
2. Risorse (Resources): Attrezzature, personale, materiali.
3. Produzione (Production Definition): Pianificazione degli ordini di produzione.
4. Dati di Produzione (Production Performance Information): Risultati, consumo, stato.
5. Dati di Qualità (Quality Information): Risultati dei test, non conformità.
6. Manutenzione (Maintenance Information): Stato delle apparecchiature.

L'adozione di ISA-95 facilita l'automazione verticale garantendo che un ordine di produzione definito al Livello 4 possa essere tradotto in modo univoco e non ambiguo in attività di controllo ai Livelli 1 e 0.

L'era dell'Industria 4.0 non si limita alla digitalizzazione dei dati; il suo vero potere risiede nella capacità di prevedere e prevenire i problemi prima che si manifestino. In questa lezione avanzata, esploreremo come la Simulazione Avanzata (tramite Digital Twin) e la Modellazione Predittiva (utilizzando Machine Learning e AI) stiano trasformando la gestione della qualità, spostando il focus da un approccio reattivo (ispezione post-produzione) a uno proattivo e prescrittivo.

1. Il Digital Twin come Laboratorio di Qualità Virtuale

Il Digital Twin (DT) non è solo una replica virtuale di un asset fisico; è un ecosistema dinamico che riceve dati in tempo reale (IoT) e può essere utilizzato per eseguire scenari ipotetici (What-If Analysis) relativi alla qualità.

1.1 Creazione e Alimentazione del Digital Twin per la Qualità

Per essere efficace nella predizione dei difetti, il DT deve integrare:

• Dati di Processo (IoT): Temperatura, pressione, vibrazioni, velocità, parametri macchina.
• Dati Geometrici/Metrologici: Risultati di misurazioni 3D, scansioni laser.
• Dati Storici di Qualità: Registri di non conformità, cause radice, report di ispezione.

1.2 Simulazione di Stress e Degrado

Utilizzando il DT, possiamo simulare l'effetto dell'invecchiamento dei componenti della macchina o di variazioni estreme dei parametri operativi sui pezzi prodotti. Ad esempio, si può simulare:

• L'usura di un utensile di taglio e il suo impatto sulla rugosità superficiale del pezzo finale.
• L'effetto di una fluttuazione di tensione sulla precisione di un robot.

Il risultato è la mappatura predittiva del rischio di difetto in funzione dell'operatività del sistema.

2. Modellazione Predittiva dei Difetti con Machine Learning

La vera potenza predittiva si ottiene applicando algoritmi di Machine Learning (ML) ai grandi set di dati raccolti e normalizzati.

2.1 Selezione e Ingegneria delle Feature (Feature Engineering)

Il successo della predizione dipende dalla capacità di identificare quali parametri di processo (feature) sono realmente correlati alla generazione di un difetto. Questo spesso richiede:

• Analisi di Correlazione: Determinare la relazione statistica tra i sensori e l'output di qualità.
• Riduzione della Dimensionalità (PCA): Gestire l'elevato numero di variabili tipico dei sistemi IoT.

2.2 Algoritmi di Predizione Comuni

• Regressione Logistica/Support Vector Machines (SVM): Utili per la classificazione binaria (Difettoso/Non Difettoso).
• Foreste Casuali (Random Forests) e Gradient Boosting: Offrono eccellenti performance nella comprensione delle interazioni complesse tra parametri.
• Reti Neurali Ricorrenti (RNN) / LSTM: Fondamentali quando la sequenza temporale dei dati è cruciale (es. monitoraggio di processi continui come la saldatura o la verniciatura).

1. Introduzione al Concetto di Edge Computing nella Qualità 4.0

La Qualità 4.0 (Q4.0) è intrinsecamente legata alla capacità di raccogliere, analizzare e agire sui dati di produzione in modo rapido ed efficace. Mentre il Cloud Computing rimane fondamentale per l'analisi storica, la modellazione predittiva complessa e l'archiviazione centralizzata, le applicazioni critiche per la qualità richiedono una latenza estremamente bassa che il Cloud non può garantire a causa delle distanze fisiche e delle limitazioni di larghezza di banda.

L'Edge Computing risponde a questa esigenza portando la potenza di calcolo e analisi il più vicino possibile al punto di generazione dei dati: il macchinario, il sensore o la linea di assemblaggio.

1.1 Definizione di Edge Computing

L'Edge Computing è un paradigma di elaborazione distribuita che avvicina l'elaborazione e l'archiviazione dei dati alla fonte dei dati. In un contesto industriale (Industrial IoT - IIoT), questo significa eseguire algoritmi di Machine Learning, logiche di controllo qualità (es. ispezioni visive, anomalie acustiche) direttamente su dispositivi locali o gateway industriali.

2. Vantaggi dell'Edge Computing per la Qualità in Tempo Reale

L'implementazione dell'Edge Computing trasforma la gestione della qualità da un processo reattivo o quasi-reattivo a uno proattivo e istantaneo.

2.1 Latenza Ridotta e Controllo Immediato

Il vantaggio più significativo è la drastica riduzione della latenza. Decisioni che una volta richiedevano centinaia di millisecondi (o secondi) per essere inviate al cloud, elaborate e restituite, ora avvengono nell'ordine dei microsecondi o pochi millisecondi. Questo è cruciale per:

• Controllo in Linea (In-Line Monitoring): Rilevamento e scarto immediato di un pezzo difettoso.
• Aggiustamento Parametri di Processo: Modifica automatica dei parametri di una macchina CNC o di un robot in risposta a derive di qualità rilevate in tempo reale.

2.2 Affidabilità Operativa (Robustezza)

Gli ambienti produttivi spesso soffrono di connettività Wi-Fi o Ethernet instabile o assente (ad esempio, aree schermate o remoti capannoni). L'Edge Computing garantisce che le funzioni critiche di controllo qualità continuino a operare anche in caso di disconnessione dalla rete centrale o dal Cloud. Questo principio è noto come Operational Continuity.

2.3 Ottimizzazione della Larghezza di Banda e dei Costi

Invece di trasmettere terabyte di dati grezzi dai sensori al Cloud, l'Edge elabora, filtra e riduce questi dati al minimo indispensabile. Vengono inviate al Cloud solo le sintesi, gli allarmi critici o i set di dati necessari per l'addestramento futuro dei modelli (Training Data).

3. Architettura e Livelli di Edge Computing nell'IIoT

L'Edge non è un singolo componente, ma un ecosistema stratificato:

1. Dispositivi/Sensori (Il Livello Più Estremo - "Far Edge"): Microcontrollori con capacità di base di analisi (es. filtraggio, somma). Esempio: un sensore di vibrazione che calcola la Root Mean Square (RMS) prima di inviare il dato.
2. Gateway Industriali (Il Livello Edge Intermedio): Piccoli computer industriali (IPC) situati vicino ai macchinari. Sono il fulcro dell'Edge Processing, ospitando modelli di Machine Learning inferenziali (es. reti neurali addestrate nel Cloud) per prendere decisioni immediate.

L'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) rappresenta l'ultima frontiera dell'innovazione digitale nel contesto della Qualità 4.0. A differenza dell'IA predittiva o discriminativa, la GenAI, basata su modelli come i Large Language Models (LLM) e i modelli di diffusione, ha la capacità unica di creare nuovi contenuti, simulazioni, sintesi e risposte complesse. Questa capacità apre scenari rivoluzionari per la gestione della qualità, spostando l'attenzione dalla semplice identificazione dei problemi alla progettazione proattiva e alla risoluzione creativa dei difetti.

Applicazioni Chiave della GenAI nei Processi Qualitativi

L'impiego della GenAI può essere categorizzato in diverse aree strategiche all'interno del ciclo di vita della qualità:

1. Generazione e Ottimizzazione della Documentazione Tecnica

La documentazione è la spina dorsale di qualsiasi sistema di gestione della qualità (SGQ). La GenAI può automatizzare e migliorare drasticamente questo aspetto:

• Stesura Automatica di Procedure e Istruzioni Operative Standard (SOP): Fornendo dati storici di produzione, specifiche normative (ISO, FDA, ecc.) e registri di non conformità passate, gli LLM possono generare bozze iniziali di SOP, riducendo il tempo di stesura manuale dell'80% e garantendo la coerenza terminologica.
• Aggiornamento Normativo: I sistemi GenAI possono monitorare aggiornamenti legislativi globali e generare automaticamente sommari esecutivi e gap analysis rispetto alla documentazione interna esistente, segnalando dove le procedure devono essere modificate per mantenere la conformità.
• Creazione di Scenari di Test: Nel testing di prodotto o software, la GenAI può generare migliaia di casi di test realistici basati sulle specifiche del design e sui potenziali punti di fallimento identificati (FMEA). Questo aumenta la copertura del testing in modo esponenziale.

2. Miglioramento dell'Analisi delle Cause Radice (RCA) e Azioni Correttive (CAPA)

Sebbene l'IA tradizionale sia usata per l'analisi dei dati, la GenAI introduce una dimensione creativa nella risoluzione dei problemi:

• Sintesi Multimodale dei Difetti: Alimentando il modello con immagini di difetti (visione artificiale), dati di sensoristica IoT e report testuali degli operatori, la GenAI può generare ipotesi di causa radice strutturate e gerarchizzate, superando i limiti dei diagrammi Ishikawa manuali.
• Generazione di Soluzioni CAPA Innovative: Dopo aver identificato la causa, la GenAI può proporre una gamma diversificata di Azioni Correttive e Preventive, attingendo a un corpus vastissimo di best practice industriali non immediatamente accessibili al team locale. Può generare anche simulazioni di impatto di tali azioni.

3. Formazione Personalizzata e Simulazione di Crisi

La GenAI trasforma la formazione sulla qualità da statica a dinamica:

• Tutoraggio Interattivo per la Qualità: Creazione di chatbot avanzati (basati su LLM) che possono rispondere in tempo reale a domande specifiche degli operatori su tolleranze, parametri di processo o requisiti di ispezione, fornendo risposte contestualizzate al loro specifico posto di lavoro.
• Simulazioni di Non Conformità: Utilizzo di modelli generativi per creare ambienti di simulazione immersivi (a volte integrati con la Realtà Virtuale/Aumentata) dove gli operatori devono reagire a scenari di difetto complessi e inaspettati, testando la loro aderenza alle procedure in un ambiente a rischio zero.

L'integrazione della GenAI non è priva di ostacoli:Allucinazioni e Accuratezza: I modelli generativi possono produrre informazioni plausibili ma fattualmente errate (allucinazioni).

L'implementazione di un sistema di Qualità 4.0 non è meramente un esercizio tecnologico; è, fondamentalmente, un'iniziativa di trasformazione organizzativa. La tecnologia (IoT, Big Data, AI) fornisce gli strumenti, ma la vera efficacia risiede nella governance del cambiamento e nell'allineamento della cultura aziendale ai nuovi paradigmi digitali.

1. L'Architettura di Governance per la Qualità 4.0

La Qualità 4.0 richiede un modello di governance che superi la tradizionale struttura a silos, spesso reattiva, per abbracciare un approccio proattivo, predittivo e olistico. Questo modello deve integrare decisioni strategiche, operative e tecnologiche.

1.1. Ridisegno dei Ruoli e delle Responsabilità

Il primo passo è chiarire chi prende le decisioni in un ecosistema dove i dati fluiscono liberamente tra produzione, R&S e ufficio qualità.

• Quality Digital Lead (o Chief Quality Officer Digitale): Una figura strategica che funge da ponte tra la funzione Qualità e l'IT/Innovazione. È responsabile della roadmap di digitalizzazione della qualità.
• Data Stewards della Qualità: Responsabili della qualità, della governance e dell'interpretazione dei dati generati dai sistemi IIoT e dai gemelli digitali. Assicurano che i dati utilizzati per le decisioni siano affidabili e conformi (Data Integrity).
• Cross-Functional Quality Teams (CQFT): Team agili e temporanei, composti da ingegneri di processo, analisti di dati e personale di produzione, incaricati di risolvere problemi complessi attraverso l'analisi dei dati in tempo reale.

1.2. Framework Decisionale Basato sui Dati

La governance deve stabilire protocolli chiari su come i dati raccolti vengono trasformati in azioni.

• Livelli di Decisione: Definire chiaramente quali anomalie vengono gestite automaticamente dai sistemi (livello 1 - auto-remediation), quali richiedono l'intervento di un operatore esperto (livello 2) e quali necessitano di una revisione strategica del management (livello 3).
• Ciclo PDCA Digitale: Il classico ciclo Plan-Do-Check-Act viene accelerato. Il Check e l'Act diventano quasi istantanei grazie all'analisi predittiva e al feedback automatico sui sistemi di controllo.

2. La Trasformazione Culturale: Dal Controllo alla Proattività

La tecnologia fallisce se la cultura aziendale non si adatta a valorizzarla. La Qualità 4.0 esige un passaggio culturale da una mentalità basata sul controllo (trovare i difetti) a una basata sulla prevenzione predittiva e sulla fiducia nei dati.

2.1. Alfabetizzazione Digitale e dei Dati (Data Literacy)

Non tutti devono essere data scientist, ma ogni ruolo, dall'operatore al manager, deve comprendere come i dati influenzano il proprio lavoro e come interpretarli correttamente.

• Formazione Continua e Micro-learning: Programmi di formazione brevi e mirati sull'uso dei dashboard, sull'interpretazione degli algoritmi di machine learning applicati alla qualità e sulla sicurezza dei dati.
• Visualizzazione Intuitiva: Utilizzare interfacce utente (HMI/dashboard) che rendano comprensibili anche le analisi complesse, trasformando i numeri in informazioni attuabili immediatamente.

2.2. Favorire la Sperimentazione e la Tolleranza all'Errore Intelligente

La Qualità 4.0 prospera sull'innovazione basata sull'apprendimento rapido. Se si utilizza l'IA per la predizione, si devono accettare falsi positivi o negativi iniziali come parte del processo di 'addestramento' del sistema.

• Ambienti Sandbox: Creare ambienti virtuali (utilizzando i gemelli digitali o i dati storici) dove i team possono testare nuove ipotesi di processo senza rischiare la produzione reale.

L'integrazione delle tecnologie immersive, come la Realtà Aumentata (AR) e la Realtà Virtuale (VR), sta ridefinendo il panorama della Qualità 4.0, offrendo strumenti potenti per la simulazione, la formazione e l'assistenza in tempo reale.

1. Introduzione all'Immersività nella Manifattura

Le tecnologie immersive (Extended Reality - XR) trascendono i limiti dei display tradizionali, sovrapponendo informazioni digitali al mondo reale (AR) o creando ambienti interamente sintetici (VR). Nel contesto industriale, queste tecnologie mirano a:

• Ridurre gli errori umani: Fornendo istruzioni contestuali e visive.
• Accelerare la risoluzione dei problemi: Consentendo la diagnosi remota.
• Migliorare l'efficienza della formazione: Tramite simulazioni realistiche e senza rischi.

2. Realtà Aumentata (AR) per l'Assistenza e il Controllo Qualità

La AR sovrappone dati digitali (grafici, istruzioni, schemi) al campo visivo dell'operatore, tipicamente tramite smart glasses o tablet. Le sue applicazioni principali nell'ottimizzazione dei processi includono:

2.1. Work Instructions Guidate (Istruzioni di Lavoro Guidate)

L'AR visualizza le sequenze operative passo-passo direttamente sull'attrezzatura o sul pezzo in lavorazione. Questo è cruciale per compiti complessi o non ripetitivi, riducendo la dipendenza da manuali cartacei.

• Vantaggi per la Qualità: Assicura la conformità procedurale, riducendo la variabilità del processo (fondamentale per il Six Sigma).

2.2. Remote Assistance (Assistenza Remota)

Un tecnico esperto, situato in una sede remota, può vedere esattamente ciò che vede l'operatore sul campo (tramite la telecamera del dispositivo AR) e disegnare annotazioni digitali, frecce o evidenziare componenti direttamente nel suo campo visivo. Questo riduce drasticamente i tempi di fermo macchina (downtime).

2.3. Inspection e Metrologia Assistita

I sistemi AR possono confrontare in tempo reale l'oggetto fisico con il suo modello CAD digitale (Digital Twin). Se una tolleranza viene superata o un componente è montato in modo errato, il sistema evidenzia immediatamente la non conformità.

La transizione verso l'Industria 4.0 non ha solo rivoluzionato i processi produttivi, ma ha anche imposto una profonda revisione dei sistemi di gestione della qualità (SGQ). Gli standard internazionali, in particolare quelli della famiglia ISO, si stanno evolvendo per integrare concetti come la connettività, l'analisi dei dati (Big Data) e la sicurezza informatica (Cybersecurity) nei loro requisiti.

Questa lezione esplorerà come i nuovi standard ISO stiano plasmando il panorama della conformità digitale e quali implicazioni pratiche comportino per le aziende che mirano alla Qualità 4.0.

1. ISO 9001:2015 e l'Integrazione dei Dati

Sebbene la revisione del 2015 di ISO 9001 sia stata introdotta prima della piena maturità del 4.0, essa pone le basi fondamentali per l'adozione di sistemi basati sui dati:

• Pensiero Basato sul Rischio (Risk-Based Thinking): Nel contesto 4.0, il rischio non è più solo operativo, ma include il rischio di interruzione della catena di fornitura digitale, l'integrità dei dati e la vulnerabilità dei sistemi IoT industriali (IIoT).
• Informazione Documentata (Documented Information): La gestione dei dati generati dai sensori, dai sistemi MES (Manufacturing Execution System) e dagli ERP deve essere trattata come informazione documentata critica, garantendone l'accuratezza, la tracciabilità e la conservazione.
• Monitoraggio e Misurazione: I KPI (Key Performance Indicators) si espandono includendo metriche legate alla performance dei sistemi digitali, come la latenza, l'affidabilità dei dati in tempo reale e l'efficienza degli algoritmi di controllo.

2. Gli Standard Emergenti: ISO/TR 23598 e ISO/SAE 29148

L'evoluzione degli standard riflette la necessità di linee guida specifiche per il mondo digitale:

2.1. ISO/TR 23598: Quality in Additive Manufacturing

La Fabbricazione Additiva (Stampa 3D) è un pilastro della produzione flessibile 4.0. Questo Technical Report fornisce indicazioni sulla gestione della qualità specifica per i processi AM, focalizzandosi su:

• Validazione dei Materiali: La necessità di tracciare la provenienza e le proprietà dei polveri o dei filamenti utilizzati.
• Controllo del Processo: Monitoraggio in tempo reale dei parametri di stampa (temperatura, potenza del laser) e registrazione automatica di tali dati per la certificazione del lotto.
• Ispezione Post-Processo: Uso di scansioni 3D e metodi non distruttivi avanzati per la validazione dimensionale e strutturale.

2.2. ISO/SAE 29148 (Systems and Software Engineering)

Cruciale per la Qualità 4.0 è l'affidabilità del software che governa macchine e processi. ISO/SAE 29148, sebbene orientata all'ingegneria dei sistemi, impone un approccio rigoroso alla specificazione dei requisiti, alla progettazione e alla verifica, essenziale quando il software diventa parte integrante del prodotto o del processo di qualità.