L’avanzamento della metrologia ha conosciuto un notevole sviluppo grazie all’introduzione dell’ISO 9000 nei primi anni ‘90. Nonostante la metrologia sia una disciplina altamente tecnica che richiede competenze sia tecnologiche che statistiche, l’approccio dell’ISO 9000 l’ha spesso vincolata a una prospettiva più incline agli aspetti “amministrativi”. Attualmente, il focus si concentra principalmente sulla dimostrazione della riferibilità degli strumenti di misura e sul rispetto di scadenze autoimposte da parte del metrologo spesso al fine di ottenere la prestigiosa certificazione, anche da parte di ispettori che raramente sono esperti nel settore.
Nel frattempo, l’avanzamento della potenza degli strumenti informatici sta inevitabilmente spingendo l’industria verso l’Intelligenza Artificiale, una nuova modalità di analisi dati finalizzata a migliorare le prestazioni. In questo contesto emergente, la sensibilità nei confronti della qualità dei dati utilizzati negli algoritmi di Intelligenza Artificiale è oggi più cruciale che in passato. Non si tratta più soltanto di dimostrare periodicamente la riferibilità degli strumenti di misura; ora gli algoritmi richiedono dati affidabili per generare risultati significativi, e il metrologo si configura pertanto come l’elemento
“chiave” per garantire la affidabilità quotidiana delle misure. Questo articolo esplora come sfruttare appieno le incertezze precedentemente calcolate per
migliorare la precisione delle misurazioni.
