Salute, l’AI per aiutare la dialisi: in Italia il progetto di Fresenius Medical Care per ridurre le anomalie nei dispositivi destinati ai pazienti renali

Fresenius Medical Care, leader mondiale nella fornitura di prodotti e servizi per persone con malattie renali, compie un passo avanti nel controllo qualità basato sui dati presso il proprio sito produttivo di Palazzo Pignano, in provincia di Cremona.

Attraverso il progetto AIM-QA (Artificial Intelligence for Manufacturing Quality Assurance), l’azienda sta sviluppando un sistema basato su Intelligenza Artificiale e Machine Learning capace di analizzare i dati di produzione in tempo reale. L’obiettivo è identificare eventuali anomalie precocemente e incrementare ulteriormente la qualità e l’efficienza dei processi produttivi.

“Le tecnologie digitali e l’analisi avanzata dei dati sono sempre più determinanti per rendere i processi produttivi efficienti e affidabili”, ha dichiarato Giuseppe Nocerino, Industrial Engineering Manager di Fresenius Medical Care Italia. “Con il progetto AIM-QA possiamo analizzare i flussi di produzione quasi in tempo reale. Questo permette ai nostri team di individuare tempestivamente eventuali deviazioni, ottimizzare costantemente i processi e mantenere gli elevati standard qualitativi richiesti per i dispositivi per dialisi utilizzati in tutto il mondo”.

Il progetto si avvale del supporto di SMACT Competence Center, che ha co-finanziato l’iniziativa di ricerca nell’ambito del bando IRISS, e di EnginSoft, partner dell’ecosistema SMACT e azienda leader nel trasferimento tecnologico nel campo dell’ingegneria basata sulla simulazione.

Nello stabilimento di Palazzo Pignano, Fresenius Medical Care produce componenti monouso per trattamenti dialitici, inclusi i set che collegano la macchina per dialisi, il filtro e il paziente.

Questi componenti sono realizzati principalmente attraverso processi di stampaggio a iniezione. Ogni anno vengono prodotti circa 700 milioni di singoli pezzi, successivamente assemblati in circa 280 milioni di componenti finiti. Poiché ogni elemento deve rispondere a rigorosi parametri funzionali e qualitativi, l’intero ciclo genera volumi massicci di dati di processo

Il sistema AIM-QA utilizza questi dati per riconoscere modelli ricorrenti e intercettare potenziali scostamenti sin dalle prime fasi del ciclo produttivo. L’analisi supportata dall’IA non solo velocizza il rilevamento delle anomalie, ma offre agli ingegneri una comprensione più profonda del comportamento dei processi, facilitando l’ottimizzazione dei flussi di lavoro. Di conseguenza, questa soluzione contribuisce a ridurre gli scarti, aumentare la stabilità dei processi e rafforzare ulteriormente la qualità del prodotto finale.

Questo progetto testimonia l’impegno di Fresenius Medical Care nell’integrare tecnologie innovative per evolvere i processi industriali, garantendo sempre i massimi livelli di qualità e sicurezza nella produzione di dispositivi medici.