Esta tecnología inteligente está llevando a un mayor nivel de eficiencia los procesos de inspección de calidad en los fabricantes.
El Covid-19 ha sido un catalizador para impulsar la adopción de nuevas tecnologías. Y los fabricantes no han sido la excepción. Durante la parte más crítica de la pandemia y ante la falta de personal, muchas fábricas vieron en las tecnologías de Industria 4.0 la única forma de mantener sus líneas de producción en marcha.
Algunos de los casos de uso que tuvieron más auge como resultado de esta situación fueron aquellos que buscaban resolver problemas de defectos de calidad. ¿Por qué? Porque esta labor suele llevarse a cabo en una combinación entre sistemas automatizados de visión artificial con inspecciones visuales de los operarios.
Y ante la falta de operarios, los fabricantes tuvieron que buscar nuevas opciones
Aquí es cuando cobra fuerza la tecnología conocida como Deep Learning, una de las ramas de la inteligencia artificial que está sentando un precedente en los sistemas de control de calidad: mayor nivel de eficiencia en las inspecciones a menor costo. Pocos pueden ofrecer algo similar.
Utilizar visión artificial o machine vision en control de calidad no es algo nuevo. Es el estándar anterior en los sistemas de inspección visual y, según la revista digital especializada en industria IEEE Spectrum, se basa en dos pasos:
- Una cámara montada en la línea de producción recopila las imágenes, pero hay un experto que analiza esas fotos y decide cuáles características son importantes para entender que hay un problema determinado. Por ejemplo, manchas, golpes, ralladuras, etcétera.
- El experto crea un sistema basado en reglas que se ajusta manualmente, con diversos rangos de tolerancia o anomalías. Con base en ello, el sistema decide en automático qué producto no está en dichos rangos.
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