Ya hemos escrito antes sobre la importancia de incorporar principios sólidos de gestión de la calidad en las operaciones de un fabricante. El incumplimiento de las normas de calidad específicas no sólo puede dañar la reputación de la marca, sino también dar lugar a problemas de conformidad en caso de que la empresa no cumpla los estrictos requisitos reglamentarios.
En consecuencia, las empresas manufactureras invierten importantes recursos en aplicar herramientas y estrategias para identificar y eliminar el origen de los defectos de calidad.
En los entornos de fabricación más tradicionales, una mayoría significativa de los esfuerzos de detección de defectos son manuales. En otras palabras, los fabricantes dependen de los humanos para comprobar visualmente y/o probar cada producto para asegurarse de que está libre de defectos.
Algunas operaciones de fabricación relativamente modernas utilizan diferentes tipos de equipos y maquinaria para la detección visual de defectos. Este enfoque ofrece una ventaja sobre la inspección de calidad humana.
Las empresas de fabricación más avanzadas han ido más allá para mejorar tanto la detección de defectos como para aumentar la eficiencia de la producción. Las empresas han empezado a invertir en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM) para asegurarse de que detectan el mayor número posible de productos defectuosos sin necesidad de recurrir a la inspección humana manual, que ha demostrado consumir más recursos y ser más propensa a errores.
De hecho, según Fortune Business Insights, se espera que los fabricantes de todo el mundo gasten 9.890 millones de dólares en inteligencia artificial para 2027.
En este post, analizaremos por qué los fabricantes están adoptando una combinación de visión por ordenador e inteligencia artificial para ayudar a agilizar las inspecciones visuales de calidad y reducir los costes asociados a la gestión de la calidad.
Retos que plantea la detección de defectos con intervención humana
Aunque utilizar trabajadores para detectar visualmente los fallos de calidad del producto parece relativamente sencillo de aplicar, a la larga puede plantear más retos al fabricante. Estos retos incluyen:
El ojo humano no siempre es lo suficientemente agudo para detectar incoherencias o fallos en la calidad del producto.
Si detectan un problema, puede resultar ineficaz documentar, rastrear y transmitir la información al personal pertinente para que aplique medidas correctivas.
En el caso de las inspecciones de calidad que requieren mucho tiempo y recursos, es más probable que se produzcan cuellos de botella en la línea de producción. Esto interrumpe los horarios de trabajo y otros procesos vitales de la jornada laboral.
El tiempo de inactividad en la línea de producción derivado de las inspecciones de calidad puede desbaratar el cumplimiento de los pedidos y los plazos de entrega, aumentando la frustración de los clientes con la marca.
Además, el trabajo en curso acumulado eleva los costes de producción y almacenamiento.
En resumen, las inspecciones visuales de calidad humanas/manuales suelen plantear problemas a los fabricantes, costando dinero a la empresa y disminuyendo la eficacia de la producción. Estos problemas tienden a ser más pronunciados en las empresas manufactureras más grandes, ya que escalar la inspección visual humana agrava aún más el problema.
Los fabricantes que se han modernizado con equipos de inspección de calidad y maquinaria también se enfrentan a problemas similares. Por ejemplo:
A menudo, estas máquinas siguen siendo manejadas por humanos, lo que introduce de nuevo la posibilidad de errores e incoherencias de origen humano.
La maquinaria tradicional no puede adaptarse rápidamente a los nuevos cambios de producto. En su lugar, los fabricantes tendrían que invertir en nueva maquinaria, reequipamiento o reprogramación significativa.
Estas máquinas sólo pueden detectar unos pocos tipos de defectos a la vez.
Estos retos han impulsado a los fabricantes a invertir e implantar sistemas de detección de defectos impulsados por IA para lograr una inspección de la calidad de los productos más sensible, exhaustiva y eficaz y automatizar procesos de gestión de la calidad tradicionalmente manuales.
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Utilizar la inteligencia artificial para automatizar la detección de defectos
A medida que han ido creciendo las técnicas y operaciones de fabricación, también lo ha hecho la tecnología necesaria para ejecutarlas con eficacia. La Industria 4. 0 ha introducido en las operaciones de fabricación una lista cada vez mayor de opciones para conectar las máquinas, los dispositivos y los equipos a Internet. Este fenómeno ha proporcionado a los fabricantes un mayor control y conocimiento de cada proceso y tarea que se ejecuta en la planta de fabricación.
En años más recientes, la introducción de la IA en el proceso de fabricación ha sido posible gracias a las capacidades de computación en la nube que ofrece la Industria 4.0. Los fabricantes modernos aprovechan este desarrollo para casar el hardware de visión por ordenador a lo largo de la línea de producción con herramientas digitales basadas en la nube y potenciadas por la IA.
Este equipo de inspección visual (a menudo, basta con cámaras web básicas) envía imágenes de los productos a la nube. A continuación, un algoritmo de aprendizaje automático bien programado las analizará para señalar cualquier posible defecto o no conformidad.
A través de grandes cantidades de datos e imágenes de productos, el algoritmo está programado para detectar incluso las discrepancias más pequeñas en la calidad del producto, mejorando la capacidad de detección de defectos más allá incluso de lo que el ojo humano es capaz de lograr.
Ventajas de la inteligencia artificial en la inspección visual de calidad
Como ya se ha comentado, la combinación de IA y sistemas de visión por ordenador proporciona muchos beneficios, que difieren significativamente de la inspección visual de calidad basada en humanos en entornos de fabricación. Estos beneficios incluyen:
Eliminar la posibilidad de que se produzcan errores humanos puede reducir significativamente la tasa de defectos de calidad que se cuelan en la producción.
El algoritmo es capaz de detectar múltiples defectos en un mismo producto en cuestión de segundos. Los humanos y las máquinas de inspección visual tradicionales sólo pueden identificar unos pocos defectos en un tiempo considerablemente mayor.
El personal necesita formación para adaptarse a las nuevas especificaciones y características del producto, lo que requiere tiempo y recursos adicionales. Aunque la IA necesita ser "entrenada" para identificar los defectos, requiere mucho menos tiempo y aportaciones humanas.
A diferencia de los humanos, la inteligencia artificial puede ir más allá de la identificación superficial de defectos. Sus aplicaciones tecnológicas de aprendizaje automático también permiten conocer mejor las imperfecciones y sus posibles causas.
Mientras que la inspección de calidad basada en humanos es difícil de escalar a medida que aumentan los niveles de producción, las soluciones de inspección de calidad impulsadas por IA pueden escalarse fácilmente a través de múltiples líneas de producción y ubicaciones de fabricación, proporcionando una detección de defectos más eficaz.
En última instancia, la aplicación de la inteligencia artificial y la visión por ordenador puede aportar enormes beneficios a los fabricantes al eliminar una fuente esencial de ineficacia y reducir los costes necesarios para gestionar el control de calidad.
Utilizando Tulip, los fabricantes pueden aprovechar la inspección de calidad impulsada por IA e integrar la gestión de la calidad con soluciones digitales como el andón digital, los cuadros de mando de seguimiento de la producción y otros casos de uso comunes relacionados con el ensamblaje para proporcionar una plataforma completa y centralizada.
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