Automatizando la Garantía de Calidad en Fábricas Inteligentes con IA

Introducción

El concepto de una Fábrica Inteligente se extiende mucho más allá de filas de máquinas automatizadas. Es un ecosistema dinámico donde las máquinas se comunican, los datos fluyen sin problemas y los sistemas inteligentes optimizan procesos en tiempo real. La Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) juegan un papel crucial en lograr este estado “inteligente”, particularmente en el área crítica de Aseguramiento de Calidad (QA).

Aunque la automatización ha transformado la fabricación, el QA a menudo sigue siendo un proceso manual que depende de inspectores humanos para identificar defectos. Sin embargo, en las líneas de producción de alto volumen y ritmo acelerado de hoy, este enfoque presenta desafíos significativos. La fatiga humana, la presión por mantener la velocidad y la subjetividad inherente pueden llevar a inconsistencias y defectos no detectados, lo que en última instancia afecta la calidad del producto y los costos de producción.

¿Qué es el Aseguramiento de Calidad en las Líneas de Producción?

El aseguramiento de calidad (QA), en el contexto de la fabricación, se refiere a los procesos que los fabricantes utilizan como parte de un sistema de gestión de calidad para mantener niveles de calidad consistentes y esperados en los artículos que producen. Es un aspecto esencial para garantizar que los clientes reciban productos de alta calidad sin defectos inesperados.

Los aspectos clave del QA en las líneas de producción son:

 – Enfoque en la Prevención

El Aseguramiento de Calidad va más allá de simplemente identificar defectos. Implica establecer estándares de calidad claros, implementar medidas para prevenir que ocurran defectos en primer lugar y monitorear continuamente los procesos para garantizar que se mantengan dentro de parámetros aceptables.

– Actividades y Procesos

El QA abarca una amplia gama de actividades, incluyendo:

o   Definición de estándares de calidad: Esto implica especificar las características deseadas, tolerancias y criterios de rendimiento para el producto terminado.

o   Implementación de procedimientos de control de calidad: Estos procedimientos implican inspecciones, pruebas y mediciones en varias etapas de producción para identificar y abordar posibles problemas.

o   Mantenimiento del control de procesos: El QA asegura que los procesos de producción con parámetros especificados se sigan de manera consistente.

o   Análisis de datos y acciones correctivas: El QA implica analizar datos de inspecciones y pruebas para identificar tendencias y patrones que puedan indicar problemas potenciales. Con base en este análisis, se pueden tomar acciones correctivas para prevenir defectos futuros.

o   Registro y documentación: Mantener registros precisos de inspecciones, pruebas y acciones correctivas es crucial para demostrar la adherencia a los estándares de calidad y facilitar la mejora continua.

Aseguramiento de Calidad vs. Control de Calidad

Estos dos conceptos a veces se intercambian erróneamente, pero existen diferencias importantes entre ellos. Mientras que el Aseguramiento de Calidad (QA) es un componente proactivo de la gestión de calidad que implica definir procesos, capacitar equipos y auditar, el Control de Calidad (CC), por otro lado, es un subconjunto del QA y se refiere a los componentes reactivos de la gestión de calidad, e incluye tareas como inspecciones de productos finales, pruebas, recorridos y revisiones en puntos de control. Esencialmente, el QA se enfoca en prevenir problemas de calidad al establecer procesos robustos, capacitación y una selección exhaustiva de herramientas, mientras que el CC asegura que el proceso de fabricación resulte en productos que cumplan con el estándar de calidad deseado a un nivel aceptable de consistencia.

¿Qué Tipo de Defectos se Pueden Encontrar en una Fábrica?

Los tipos específicos de defectos encontrados en la fabricación variarán según la industria y el producto que se produzca. Sin embargo, algunas categorías generales abarcan una amplia gama de posibles problemas:

• Variaciones Dimensionales: Desviaciones de las especificaciones de tamaño, forma o tolerancia de una pieza.
• Imperfecciones en la Superficie: Defectos o manchas en la superficie de una pieza que pueden afectar su apariencia, funcionalidad o integridad estructural.
• Debilidades Estructurales: Defectos que comprometen la resistencia o integridad de una pieza.
• Problemas de Ensamblaje: Errores en la forma en que se ensamblan diferentes componentes.
• Contaminación: La presencia de materiales extraños no deseados en o dentro de una pieza, lo que puede afectar su funcionalidad o seguridad.

¿Por qué el Aseguramiento de Calidad Tradicional es un Problema para las Fábricas Actuales?

El proceso de monitorear piezas fabricadas y asegurar la calidad (QA) en líneas de producción enfrenta varios desafíos significativos. Estos problemas pueden llevar a inconsistencias, defectos no detectados y, en última instancia, a un impacto negativo tanto en la calidad del producto como en la eficiencia de producción.

Los métodos tradicionales de Aseguramiento de Calidad (QA) están quedando obsoletos en el sector de la Industria 4.0. Las tecnologías avanzadas y la automatización han transformado los procesos de aseguramiento de calidad, haciendo que los enfoques tradicionales sean inadecuados para las necesidades modernas de fabricación.

Aquí hay un análisis más profundo de los problemas clave que obstaculizan el monitoreo eficaz y el QA:

Limitaciones de la Inspección Manual

·   Fatiga Humana: Las líneas de producción suelen operar largas horas, y los inspectores pueden fatigarse con el tiempo. Esta fatiga puede llevar a una disminución del enfoque y la atención al detalle, aumentando la probabilidad de defectos no detectados, especialmente los sutiles.

·   Presión por Velocidad: En el entorno manufacturero acelerado de hoy, puede haber presión para mantener altas velocidades de producción. Esta presión puede obligar a los inspectores a apresurar las inspecciones, pasando por alto defectos críticos que podrían requerir más tiempo para identificarlos.

·   Subjetividad: La inspección visual se basa en gran medida en el juicio humano. Los inspectores pueden tener interpretaciones variadas sobre lo que constituye un defecto, lo que lleva a inconsistencias en la detección de defectos. Estas inconsistencias pueden hacer que algunos defectos se pasen por alto por completo, mientras que otros pueden ser señalados innecesariamente.

Desafíos de Adquisición y Análisis de Datos

·   Visibilidad Limitada: Los métodos tradicionales de QA a menudo dependen de técnicas de muestreo para las inspecciones. Esto significa que no se inspecciona cada pieza individual, dejando potencialmente defectos sin detectar. Además, estos métodos pueden no capturar datos en tiempo real sobre problemas potenciales que surgen durante el proceso de producción.

·   Sobre carga de Datos: Las líneas de producción modernas generan grandes cantidades de datos de sensores y otros sistemas de monitoreo. Sin embargo, la cantidad de datos puede ser abrumadora para analizar manualmente, dificultando la identificación de tendencias y patrones que podrían indicar problemas de calidad potenciales.

¿Cómo Mejoran la IA y el ML el Proceso de Automatización para el Aseguramiento de Calidad?

Como se mencionó anteriormente, los métodos tradicionales de inspección visual en fabricación dependen en gran medida de inspectores humanos, lo que conduce a inconsistencias y limitaciones. La precisión promedio de la inspección manual es inferior al 85%, y resulta en un alto nivel de agotamiento de los empleados.

Los desarrollos tecnológicos como la IA y el ML están convirtiéndose en clave para automatizar estas tareas: la aplicación de tales tecnologías ya ha demostrado traer beneficios como la reducción del trabajo manual, el aumento de la precisión y consistencia en la detección, y la disminución de la latencia en predicciones.

El Kit de Herramientas de Control de Calidad por IA de Tupl (AIQCT): la Solución Definitiva para la Inspección Visual en Líneas de Producción.

Tupl ha desarrollado una solución específica para el control de calidad en líneas de fabricación que ya está en producción en varias fábricas en todo el mundo. La solución desarrollada usando TuplOS, el innovador motor de IA sin código de Tupl, aborda esta tarea aprovechando el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para la inspección visual automatizada.

¿Cómo Funciona el Kit de Herramientas de Control de Calidad por IA de Tupl?

El AIQCT está diseñado para abordar casos de uso de calidad comunes en las líneas de producción de fábricas que fabrican piezas, con un enfoque particular en la automatización de tareas de inspección visual. Gracias al enfoque sin código, permite a los fabricantes implementar control de calidad impulsado por IA sin necesidad de una programación extensa:

TuplOS actúa como el cerebro detrás del AIQCT. Este motor sin código optimiza el proceso de desarrollo y despliegue de soluciones de IA. Esto es lo que hace que TuplOS sea único:

• Una solución en el borde en las instalaciones capaz de detecciones en tiempo real: TuplOS ofrece una poderosa solución de computación en el borde que procesa datos localmente, lo que permite una detección y respuesta inmediatas sin las demoras asociadas a los sistemas basados en la nube. Esto asegura información rápida y eficiente en tiempo real.

• Una plataforma MLOps completa para la mejora continua del rendimiento del modelo: TuplOS incluye una plataforma MLOps completa que soporta todo el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático. Esta plataforma facilita actualizaciones y mejoras de rendimiento constantes, asegurando que los modelos de IA se mantengan precisos y efectivos a lo largo del tiempo.

• Métricas de producción que ofrecen información sobre el proceso de fabricación: TuplOS genera valiosas métricas de producción que proporcionan profundas perspectivas sobre el proceso de fabricación. Estas perspectivas ayudan a optimizar operaciones, mejorar la eficiencia y enriquecer los flujos de trabajo de producción en general.

Dentro del AIQCT, TuplOS empodera a la IA para sobresalir en la detección de anomalías durante inspecciones visuales:

• Entrenamiento en Ejemplos Sin Defectos: AIQCT se entrena en un vasto conjunto de datos de imágenes y videos que muestran ejemplos de productos perfectos. Este extenso entrenamiento permite que la IA entienda las características ideales de sus productos.
• Análisis en Tiempo Real de las Líneas de Producción: AIQCT se integra sin problemas con sus sistemas de cámara existentes en las líneas de producción. Analiza continuamente imágenes y videos en vivo, comparándolos con el estado ideal aprendido de los datos de entrenamiento.
• Señalización de Posibles Defectos: Al identificar incluso desviaciones sutiles de la norma, AIQCT puede señalar posibles defectos con precisión excepcional. Imagine un inspector con visión sobrehumana, examinando cada pieza e identificando anomalías que podrían escapar a ojos humanos.
• Escalabilidad y Adaptabilidad: Resalta la escalabilidad de AIQCT para manejar volúmenes de producción y tipos de productos variables.

El AIQCT aborda los principales desafíos de adquisición y análisis de datos:

·   Visibilidad Limitada: AIQCT se integra sin problemas con los sistemas de cámara existentes en las líneas de producción, permitiendo análisis en tiempo real de cada pieza producida. Esto elimina la necesidad de muestreo y proporciona una visión completa de todo el proceso de producción.

·   Sobre carga de Datos: AIQCT puede analizar eficientemente grandes conjuntos de datos de diversas fuentes (cámaras, sensores, …). AIQCT identifica tendencias y patrones en tiempo real, permitiendo la identificación proactiva de posibles problemas de calidad antes de que ocurran defectos.

¿Qué beneficios aporta la solución AIQCT de Tupl?

El Kit de Herramientas de Control de Calidad por IA de Tupl (AIQCT) ofrece una solución revolucionaria al aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para abordar estos desafíos.

Aquí hay cómo AIQCT empodera a los fabricantes con una plétora de beneficios:

·   99% de precisión de detección, en comparación con el 85% durante la inspección manual.

·   Fácil creación de modelos de IA para diferentes piezas, reduciendo el trabajo manual en hasta un 90%.

·   Capacidades de Aprendizaje Activo para facilitar el trabajo de etiquetado.

·   Una solución centralizada que funciona con cualquier tipo de cámara.

·   Predicción en tiempo real de piezas (en menos de 1 segundo).

·   Reentrenamiento del modelo en caso de regresión del modelo.

·   Solución predictiva: previene la detención de las líneas de producción.

·   Estadísticas individuales y agregadas en diferentes niveles (línea de producción, fábrica, país, empresa).

·   Análisis de Causa Raíz: monitorea el rendimiento del problema.

·   Integración con un sistema MES (Sistema de Ejecución de Manufactura) en tiempo real.

En general, el AIQCT de Tupl ofrece una solución convincente para los fabricantes que buscan:

·   Mejorar la calidad del producto: La precisión sin precedentes en la detección de defectos lleva a productos de alta calidad de manera consistente.

·   Aumentar la eficiencia de producción: La identificación de defectos en tiempo real y el control de procesos optimizan los flujos de trabajo de producción.

·   Reducir costos de fabricación: Se logran ahorros significativos mediante tasas de desperdicio minimizadas, mejora del rendimiento y reducción de retrabajo.

Al aprovechar el poder de la IA, AIQCT empodera a las Fábricas Inteligentes para alcanzar un nuevo nivel de aseguramiento de calidad, lo que en última instancia conduce a una operación de fabricación más competitiva y exitosa.

Conclusión

Los métodos tradicionales de aseguramiento de calidad, que dependen de inspectores humanos, luchan por mantener el ritmo de las demandas de la fabricación moderna. Limitaciones como la fatiga, la presión por velocidad y la subjetividad llevan a inconsistencias en la detección de defectos, afectando la calidad del producto y la eficiencia de producción.

El Kit de Herramientas de Control de Calidad por IA de Tupl (AIQCT) ofrece una poderosa solución al aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) para abordar estas limitaciones. El AIQCT cuenta con una superior precisión en la detección de defectos, superando las capacidades humanas. Además, la IA analiza datos e identifica tendencias en tiempo real, permitiendo un control de calidad proactivo y tiempos de respuesta más rápidos. Esto se traduce en una reducción significativa de los costos de producción a través de defectos minimizados, tasas de desechos y necesidades de retrabajo.

En las Fábricas Inteligentes de hoy, la IA ya no es una opción, sino una necesidad para lograr una producción de alta calidad. A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, podemos esperar avances aún mayores en el aseguramiento de calidad impulsado por IA.

¿Estás listo para revolucionar el aseguramiento de calidad en tu Fábrica Inteligente?