El control de calidad industrial está experimentando un cambio radical. Mientras que los sistemas de procesamiento de imágenes basados en reglas o las inspecciones visuales manuales han sido práctica habitual durante décadas, el uso de la inteligencia artificial (IA) está abriendo posibilidades completamente nuevas. Los procesos basados en IA están revolucionando el procesamiento de imágenes industriales y haciendo que los procesos de producción sean más eficaces, sólidos y rentables.
Los sistemas clásicos de tratamiento de imágenes funcionan con reglas y algoritmos fijos. Esto funciona bien siempre que los procesos estén muy estandarizados y sólo se produzcan desviaciones mínimas. En la realidad, sin embargo, las cosas suelen ser diferentes: los materiales varían en color y estructura, los entornos de producción cambian, por ejemplo debido a las condiciones cambiantes de iluminación, y los productos muestran diferencias naturales de forma, superficie o textura. En cuanto aumenta esta variación, los sistemas convencionales alcanzan sus límites. Tienden a rechazar incorrectamente piezas que en realidad están impecables, lo que se conoce como pseudo-rechazos, o no reconocen las piezas defectuosas, fenómeno conocido como deslizamiento.
El resultado: aumento de los costes, procesos ineficaces y, en el peor de los casos, problemas de calidad para el cliente final. Los sistemas de IA ofrecen un remedio en este caso: toleran las variaciones naturales y reconocen las desviaciones con flexibilidad. Por tanto, combinan los puntos fuertes de la inspección visual humana -como la flexibilidad y la comprensión contextual- con la velocidad y precisión de repetición de los sistemas informatizados.
Inteligencia artificial (IA) es el término genérico para las tecnologías que permiten a las máquinas resolver tareas de forma autónoma, a menudo inspirándose en el pensamiento humano.
Qué lo hace especial: Los sistemas de IA se adaptan y mejoran con cada conjunto de datos, por lo que también pueden utilizarse de forma fiable y preparada para el futuro en entornos de producción dinámicos.
Aunque existen sistemas basados en reglas, el control de calidad se sigue realizando manualmente en muchas ramas de la industria. Las razones son la gran variabilidad de los posibles patrones de defectos y los límites de la atención humana. Los sistemas de procesamiento de imágenes asistidos por IA ofrecen aquí ventajas decisivas: garantizan una evaluación coherente y de repetición basada en grandes conjuntos de datos, lo que aumenta significativamente la calidad de las decisiones. Al mismo tiempo, trabajan las 24 horas del día sin fatiga, lo que supera la capacidad de atención humana. Los resultados se documentan automáticamente: se guardan las imágenes, se crean mapas de calor y se calculan los valores de puntuación, de modo que las decisiones pueden seguirse y rastrearse en cualquier momento. Además, los sistemas de IA pueden utilizarse y escalarse independientemente de la disponibilidad de personal. Gracias a su funcionamiento intuitivo, los requisitos de formación se reducen considerablemente, lo que ahorra tiempo y dinero a las empresas, al tiempo que aumenta la fiabilidad de los procesos.
El uso de la IA no es sólo un avance tecnológico, sino también una ventaja económica:
El uso de la IA en el control de calidad proporciona a las empresas ventajas competitivas decisivas. Permite una mayor precisión y fiabilidad del proceso, reduce los costes al minimizar los residuos y libera a trabajadores cualificados al tiempo que aumenta la eficacia del proceso. Además, la IA puede integrarse perfectamente en la fábrica en red del futuro. Como resultado, el control de calidad está pasando de ser un mero “punto de control necesario” a un impulsor de valor estratégico de la Industrie 4.0. Las empresas que confían en la IA en una fase temprana no sólo se aseguran una ventaja tecnológica, sino que también crean la base para un crecimiento sostenible en un mundo de producción cada vez más rico en variantes e impulsado por los datos.
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