papel-vision-artificial-mejora-continua-procesos Tiempo de lectura: 3 minutos

La competitividad en el ámbito industrial siempre ha sido un factor que ha obligado a las empresas a mantenerse al día y dedicar esfuerzos y recursos para invertir en tecnología, innovación y nuevas ideas que consiguieran una mejora continua de procesos.

Entre esta misión de mantenerse como industrias referentes, innovadoras y en mejora continua, las metodologías para el control de calidad han sido claves para seguir evolucionando y creciendo. Y una de las formas de invertir en una mejora de los procesos de control de calidad es apostar por la integración de la visión artificial.

Visión artificial: el paso decisivo hacia la automatización y mejora de procesos

La automatización de procesos es la protagonista de muchas actividades industriales desde hace años, además de la actividad decisiva para la supervivencia y adaptación de muchos procesos de producción.

Desde el comienzo de esta era de la automatización y la transformación digital -lo que hoy conocemos como cuarta revolución industrial- los objetivos a perseguir siempre han sido los mismos:

  • Mejorar la productividad.
  • Mejorar la eficiencia de los procesos de producción.
  • Obtener productos finales de calidad.
  • Y realizar todas estas mejoras acompañadas de una reducción de costes y una mayor rentabilidad de negocio.

Todo esto se traduce como la mejor forma de mantener un nivel de competitividad que permite a cualquier industria estar a la cabeza del mercado, ser un referente para los clientes finales y permitirse ser de las primeras en introducir cambios e innovaciones más transgresoras.

En este proceso hacia la automatización de procesos es donde entra en juego el papel de la visión artificial, como una de las herramientas tecnológicas transversales que favorece esa integración en la Industria 4.0, algo necesario para ser competitivos en el contexto actual y más flexibles ante un mercado más cambiante e incierto.

Pero, ¿qué es lo que realmente facilita la visión artificial y por qué supone un cambio cualitativo en la forma de optimizar procesos e introducir mejoras en las diversas fases de producción?

Aplicaciones de la visión artificial

La visión artificial es una de las tecnologías que también ha ido evolucionando y perfeccionando su rendimiento, sobre todo por las nuevas posibilidades de conectividad y poder contar con equipos informáticos con mayor capacidad de procesamiento.

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Esto implica que las aplicaciones y posibilidades de los sistemas de visión artificial se han ido ampliando y hoy se presentan como la mejor solución para acciones industriales tan diversas, como:

  • La trazabilidad de piezas.
  • Encargarse del control de calidad de productos y tareas productividad.
  • Dar soporte a la producción.
  • Gestionar la seguridad industrial.
  • Encargarse de la inspección y control de procesos.
  • Agilizar tareas relacionadas con la logística.

Y en todas estas actividades, ser capaz de captar, procesar y analizar una gran cantidad de datos que, tras su procesamiento, se convierten en información de gran valor para la toma de decisiones y la introducción de iteracciones y mejoras. Lo que también implica que los sistemas de visión artificial han dado un paso más y también son sistemas colaborativos, interconectados y con grandes posibilidades, gracias a la IIoT (Industrial Internet of Things).

Como indica Salvador Giró, CEO de Infaimon, hace unos años, la visión artificial se limitaba a poder validar productos manufacturados, indicando si eran correctos o fallidos, sin aportar ningún dato más. Sin embargo, con las posibilidades de las soluciones de telecomunicaciones más actuales, los sistemas de visión artificial ahora cubren tareas esenciales en cualquier industria.

Y una de estas tareas esenciales es la capacidad de aportar información tras cada proceso realizado, ya sea en tareas de selección, como en aquellas destinadas al control de calidad. Esa información, no son solo capaces de ofrecerla, sino que también pueden emplearla de forma automática para realizar rectificaciones, detectar errores y corregirlos.

Control de calidad con la visión artificial industrial

La obtención y análisis de imagen digitales se ha convertido en unos de los mejores sistemas para el control de calidad de aplicaciones industriales, robots y cobots, a través de la comprobación de que se cumplen los requisitos mínimos establecidos para cada producto.

Aplicar la visión artificial en el control de calidad permite integrar un sistema ágil, riguroso y constante, además de capaz de trabajar y adaptarse en tiempo real. También ofrece mayor objetividad que una inspección humana por su capacidad analítica y, ante todo, por la capacidad de realizar tareas repetitivas y fatigosas sin que el rendimiento se vea afectado.

Los sistemas de visión artificial aplicados al control de calidad operan a través de la captura de imágenes y su procesamiento con el mismo software que llevan incorporado las cámaras, pudiendo medir, seleccionar, inspeccionar e identificar fallos. Según esto, actúan de forma inmediata, ya sea retirando los productos de la cadena de montaje o tomando las decisiones necesarias para la rectificación de las anomalías.

Este proceso inteligente de la visión artificial para mejorar procesos es solo el comienzo y ante nosotros se abre una nueva generación de procesamiento y análisis de la imagen con la incorporación de la inteligencia artificial y el Deep Learning.

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