Tupl Wins the MAPFRE Award for Best Agricultural Operation Using Technology at Expo Agritech 2024
2024-12-10 · Press Releases
Machine vision provides industrial teams with the ability to "see" what they are doing and make quick decisions based on it. Tupl has created the AI Quality Control Toolkit, a visual inspection solution specifically designed for the Smart Factory, which utilizes deep learning algorithms to monitor, control, and analyze real-time operations.
The manufacturing industry has made significant advancements in technology and development. One of the concepts that have recently gained traction is the Smart Factory, which Gartner defines as the application of different combinations of modern technologies to create flexible and adaptive manufacturing. It entailsa digitized manufacturing facility that employs connected devices, machinery, and production systems to continuously collect and share data.
Automated visual inspection is a key concept within the Smart Factory. Machine vision technology provides industrial teams with the ability to "see" what they are doing and make quick decisions based on what they observe. The most common uses of machine vision are visual inspection and defect detection.
As a matter of fact, machine vision is not a new concept: it has been extensively used in sectors such as the automotive and electronics industries for quality control. However, it is expected to become an increasingly important tool for quality control across all industries. According to a 2021 report by Research and Markets, the global market for machine vision systems is projected to grow at a compound annual growth rate of 7.4% between 2021 and 2027.
This growth projection is based on the integration of new technologies such as artificial intelligence and machine learning with machine vision, making it faster and more accurate. This rapid growth in capabilities is leading the transformation towards smart factories and Industry 4.0.
Aggity reveals that in 2023, 81% of companies plan to invest in industrial automation solutions making it a keyyear in driving digital transformation.
However, despite the immense potential and technological advancements, many companies continue to underutilize these technologies, relying on manual processes, such as manual inspection for quality control in manufacturing. This lack of investment in process automation has been and continues to be a hindrance to their growth.
Why is there still resistance to embracing automation? The reality is that there is constant uncertainty regarding the effectiveness and efficiency of automating manufacturing processes, even with evidence of positive results in several companies.
According to Forbes and other publications, there are several reasons why companies hesitate to automate their industrial processes, including:
1. Lack of knowledge: Some companies may not be familiar with the automation process and how it can benefit their business, preventing them from exploring this option.
2. High costs: The initial investment for automation processes can be significant, which can be a barrier for companies with limited budgets. A 2020 survey by Deloitte confirmed that 45% of respondents cited costs as a significant barrier to implementing automation.
3. Resistance to change: Workers may resist automation due to fears of having to learn new skills or even losing their jobs. In another survey conducted by Deloitte in 2021, 26% of respondents mentioned resistance to change as a major challenge in implementing automation.
4. Process complexity: Some industrial processes can be highly complex and require a high level of customization.
5. Lack of resources: Companies may lack the necessary resources, such as trained personnel in automation or technology.
6. Lack of strategic vision: Some companies may not have a clear vision of how automation can help them achieve long-term business objectives, which hinders their investment in this technology.
In summary, while industrial automation can bring numerous benefits, there are several factors to consider before implementing the technology. It is important for companies to carefully evaluate costs, process complexity, resistance to change, and other factors to determine if automation is suitable for their business.
At Tupl, we understand the importance of automating industrial processes as a strategy to remain competitive in the market. That is why we have developed several solutions that use artificial intelligence to automate manufacturing processes, including a specific vision solution for quality control. Our AI Quality Control Toolkit(AI QA) is a visual inspection solution for the Smart Factory which utilizes artificial intelligence to digitize the visual inspection process, providing real-time visibility and control over manufacturing operations. This solution utilizes deep learning algorithms to enable manufacturers to monitor, control, and analyze visual inspection operations in real-time.
As mentioned earlier, visual inspection is a critical part of the manufacturing process, involving the detection of defects or anomalies in products using human vision. However, manual visual inspection can be a tedious and time-consuming process prone to human errors, resulting in low-quality products, high production costs, and longer lead times. Moreover, the personnel responsible for inspection experience high levels of stress and decrease effectiveness over time. The solution to these problems is automation, which reduces labor and improves product quality. To achieve this goal, Tupl's AI QA solution utilizes machine learning algorithms to analyze product images and detect defects with high precision. Additionally, the solution allows manufacturers to identify defects and anomalies in real-time, enabling them to detect deviations in the production line and take immediate corrective measures.
1. Improved production efficiency: The solution enables manufacturers to identify inefficiencies and bottlenecks in their manufacturing processes, allowing them to optimize the process for maximum efficiency. It also minimizes human error by reducing manual work by 90% and achieves a 95% accuracy rate in defect detection (compared to less than 85% in manual inspection).
2. Reduced downtime: By providing real-time visibility and control over manufacturing operations, the solution minimizes machine downtime and ensures that manufacturers can identify and address problems as they arise.
3. Enhanced quality control: The solution utilizes machine learning and other AI technologies to monitor manufacturing operations and identify real-time quality issues. This enables manufacturers to address quality problems before they impact the final product.
4. Increased flexibility: One of the key features of Tupl's toolkit is the use of no-code techniques, which allow technicians to develop their own models without the need for programming. This enables companies to quickly adapt to manufacturing changes without relying on third parties, significantly reducing the maintenance costs of the solution.
AI Quality Control Toolkit can integrate with other quality control tools like Six Sigma or Total Quality Management (TQM). This provides manufacturers with a comprehensive quality control system that can improve product quality and reduce production costs. Additionally, Tupl provides training and support to help manufacturers effectively implement AI Quality Control Toolkit.
There is no doubt that implementing an industrial process automation system leads to increased productivity and it is essential to remain competitive. Automation can be a key factor in the success or failure of a project, as its impact is reflected not only in the final outcome but also in the utilization of resources. Consequently, ithas become a vital element for the operation of any type of company.
At Tupl, we offer a transition to the world of automation through an innovative system that leverages the latest digital technologies to improve manufacturing operations. Being a no-code solution, AI Quality Control Toolkit is designed for experts in various fields, making it easier for manufacturers to use the system without requiring a highly experienced AI development team. The solution provides real-time visibility and control over manufacturing operations, enabling process optimization for maximum efficiency, reducing downtime, and enhancing quality control.
This is just one example of Tupl's automation capabilities. With our hyperautomation engine, TuplOS, we have the ability to automate multiple use cases in manufacturing processes and operations management.
McKinsey & Company (April, 2022). Capturing the true value of Industry 4.0. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/capturing-the-true-value-of-industry-four-point-zero
McKinsey & Company (January, 2023). Digital transformations: The five talent factors that matter most. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/digital-transformations-the-five-talent-factors-that-matter-most
Ningenia (March, 2022). ¿Por qué las empresas que implementan una automatización de procesos industriales son más productivas? https://ningenia.com/por-que-las-empresas-que-implementan-una-automatizacion-de-procesos-industriales-son-mas-productivas/
Aggity (August, 2022). El aumento del automatismo industrial. https://aggity.com/el-aumento-del-automatismo-industrial-en-2023/
Gartner (2023). Smart factory trends for smart manufacturing industries. https://www.gartner.com/en/supply-chain/trends/smart-factory-trends
Sambandam, S. (October, 2021). Why process automation initiatives fail (and how yours can succeed). Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/10/12/why-process-automation-initiatives-fail-and-how-yours-can-succeed/?sh=585b5593b620
Spanish version
La visión artificial proporciona a los equipos industriales la capacidad de "ver" lo que están haciendo y tomar decisiones rápidas en función de ello. Tupl ha creado la solución de inspección visual AI Quality Control Toolkit diseñada específicamente para la Smart Factory, con algoritmos de aprendizaje profundos para monitorizar, controlar y analizar las operaciones en tiempo real.
La industria manufacturera ha avanzado mucho en términos de tecnología y desarrollo. Uno de los conceptos que más ha avanzado recientemente es la Smart Factory o fábrica inteligente, que, según Gartner es un concepto que se utiliza para describir la aplicación de diferentes combinaciones de tecnologías modernas para crear una fabricación flexible y adaptativa. Se trata de una instalación de fabricación digitalizada que utiliza dispositivos, maquinaria y sistemas de producción conectados para recopilar y compartir datos de forma continua.
Uno de los conceptos clave dentro de la fábrica inteligente es la inspección visual automatizada. La tecnología de visión artificial proporciona a los equipos industriales la capacidad de "ver" lo que están haciendo y tomar decisiones rápidas en función de lo que ven. Los usos más comunes de la visión artificial son la inspección visual y la detección de defectos.
En realidad no es un concepto nuevo, ya que en algunos sectores, como la industria del automóvil y la electrónica, la visión artificial se ha utilizado ampliamente durante décadas para control de calidad, pero se espera que la visión artificial se convierta en una herramienta cada vez más importante para el control de calidad en todas las industrias: según un informe de Research and Markets de 2021, se espera que el mercado global de sistemas de visión artificial crezca a una tasa compuesta anual del 7,4% entre 2021 y 2027.
Esta proyección de crecimiento se basa en las nuevas tecnologías que se están uniendo a la visión artificial para hacerla aún más rápida y precisa, fundamentalmente la inteligencia artificial y el machine learning, que están expandiendo radicalmente lo que la visión artificial es capaz de conseguir. Este rápido crecimiento en capacidades es lo que está liderando la transformación hacia las fábricas inteligentes y la industria 4.0.
Aggity revela que en este 2023, un 81 % de empresas tiene previsto realizar alguna inversión en soluciones de automatismo industrial, lo que implica que este año es esencial para dar ese salto necesario a la transformación digital.
Sin embargo, y a pesar de este gran potencial y de los avances tecnológicos, sigue habiendo un gran número de empresas que no están utilizando todo el potencial de estos avances tecnológicos y siguen usando procesos manuales, como por ejemplo inspección manual para control de calidad en sus procesos de fabricación. Esta falta de inversión en automatización de los procesos de fabricación ha sido y sigue siendo un impedimento para su crecimiento.
¿Por qué hay aún esa resistencia a dar el paso hacia la automatización? La realidad a la que nos enfrentamos hoy en día es que hay una constante incertidumbre sobre la efectividad y eficiencia de automatizar los procesos fabriles, aun viendo resultados en otras empresas.
Según Forbes y otras publicaciones, existen varios motivos por los cuales las empresas no se deciden a automatizar sus procesos industriales, por ejemplo:
1. Falta de conocimiento: Algunas empresas pueden no estar familiarizadas con la automatización de procesos y cómo puede beneficiar a su negocio, lo que puede impedirles explorar esta opción.
2. Altos costes: La inversión inicial para la automatización de procesos puede ser alta, lo que puede ser un obstáculo para las empresas que tienen un presupuesto limitado. Una encuesta realizada por Deloitte en 2020 confirmó que el 45% de los encuestados citaron los costes como una barrera importante para la implementación de la automatización.
3. Resistencia al cambio: Los trabajadores pueden resistirse a la automatización por miedo a tener que aprender nuevas habilidades o incluso a perder su trabajo. En otra encuesta realizada por Deloitte en 2021, el 26% de los encuestados mencionó la resistencia al cambio como un reto importante en la implementación de la automatización.
4. Complejidad del proceso: Algunos procesos industriales pueden ser muy complejos y requerir un alto nivel de personalización.
5. Falta de recursos: Las empresas pueden no tener los recursos necesarios, como personal capacitado en automatización o tecnología.
6. Falta de visión estratégica: Algunas empresas pueden no tener una visión clara de cómo la automatización puede ayudarles a alcanzar sus objetivos comerciales a largo plazo, lo que puede impedirles invertir en esta tecnología.
En resumen, mientras que la automatización industrial puede tener muchos beneficios, hay varios factores a considerar antes de implementar la tecnología. Es importante que las empresas evalúen cuidadosamente los costes, la complejidad de los procesos, la resistencia al cambio y otros factores para determinar si la automatización es adecuada para su negocio.
Desde Tupl sabemos que es fundamental automatizar los procesos industriales como estrategia para seguir siendo competitivo en el mercado. Por ello, hemos desarrollado varias soluciones que utilizan inteligencia artificial para automatizar procesos industriales de fabricación, uno de ellos enfocado en visión artificial para control de calidad: AI Quality Control Toolkit (AI QA) es una solución para inspección visual en la Smart Factory. AI QA utiliza inteligencia artificial para digitalizar el proceso de inspección visual y proporcionar visibilidad y control en tiempo real sobre las operaciones de fabricación. Esta solución utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para permitir que los fabricantes monitoricen, controlen y analicen las operaciones de inspección visual en tiempo real.
Como ya hemos comentado, la inspección visual es una parte crítica del proceso de fabricación que implica la detección de defectos o anomalías en los productos utilizando la visión humana. Sin embargo, la inspección visual manual puede ser un proceso tedioso, que consume tiempo y muy propenso a errores humanos, lo que puede resultar en productos de baja calidad, altos costes de producción y tiempos de espera más largos; además, el personal encargado de la inspección sufre una alta tasa de estrés y al cabo del tiempo pierden efectividad. La solución a estos problemas es la automatización, que reduce la mano de obra y mejora la calidad del producto; para conseguir este objetivo, la solución AIQA de Tupl utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar imágenes de productos y detectar defectos con alta precisión. Además, la solución permite a los fabricantes identificar defectos y anomalías en tiempo real, lo que les permite detectar desviaciones en la línea de producción y tomar medidas correctivas de inmediato.
1. Mejora de la eficiencia de producción: la solución permite a los fabricantes identificar ineficiencias y cuellos de botella en sus procesos de fabricación, lo que les permite optimizar el proceso para lograr la máxima eficiencia. A su vez, minimiza el error humano ya que reduce un 90% el trabajo manual y llega a tener un 95% de acierto en la detección de fallos y anomalías (comparado con menos de un 85% en inspección manual)
2. Reducción del tiempo de inactividad: al proporcionar visibilidad y control en tiempo real sobre las operaciones de fabricación, la solución minimiza el tiempo de inactividad de las máquinas y asegura que los fabricantes puedan identificar y solucionar problemas a medida que surgen.
3. Mejora del control de calidad: la solución utiliza el aprendizaje automático y otras tecnologías de IA para monitorizar las operaciones de fabricación e identificar problemas de calidad en tiempo real. Esto permite a los fabricantes abordar problemas de calidad antes de que afecten al producto final.
4. Mayor Flexibilidad: una de las claves de la herramienta de Tupl es el empleo de técnicas no-code, mediante las cuales un técnico puede desarrollar sus propios modelos sin necesidad de programar. Esto permite a la empresa adaptarse rápidamente a los cambios de fabricación sin necesidad de contar con terceros, y reduciendo significativamente el coste de mantenimiento de la solución.
Una de las posibles soluciones para AI Quality Control Toolkit es integrarlo con otras herramientas de control de calidad como Six Sigma o Total Quality Management (TQM). Esto proporciona a los fabricantes un sistema completo de control de calidad que puede mejorar la calidad del producto y reducir los costes de producción. Además, Tupl proporciona formación y soporte para ayudar a los fabricantes a implementar AI Quality Control Toolkit de manera efectiva.
Para concluir, podemos afirmar que ya no hay duda de que implementar un sistema de automatización de procesos industriales resulta en un aumento en la productividad de la empresa. Hoy en día, es fundamental adoptar estrategias de automatización industrial para poder mantenerse competitivo. Esta herramienta puede ser clave en el éxito o el fracaso de un proyecto, ya que su impacto no solo se refleja en el resultado final, sino también en el uso de recursos. En consecuencia, la automatización se ha convertido en un elemento vital para el funcionamiento de cualquier tipo de empresa.
Desde Tupl ofrecemos esta transición al mundo de la automatización a través de un sistema innovador que aprovecha las últimas tecnologías digitales para mejorar las operaciones de fabricación. Al ser una solución no-code, AI Quality Control Toolkit está diseñada para expertos en los diferentes campos, lo que facilita a los fabricantes el uso del sistema sin necesidad de un equipo de desarrolladores con alta experiencia en IA. La solución proporciona visibilidad y control en tiempo real sobre las operaciones de fabricación, lo que permite optimizar los procesos para una máxima eficiencia, reducir el tiempo de inactividad y mejorar el control de calidad.
Este es solo un ejemplo de las capacidades de automatización de Tupl, que con su motor de hiperautomatización TuplOS, tiene la capacidad de automatizar múltiples casos de uso en procesos de fabricación y gestión de operaciones.
McKinsey & Company (abril, 2022). Capturing the true value of Industry 4.0. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/capturing-the-true-value-of-industry-four-point-zero
McKinsey & Company (enero, 2023). Digital transformations: The five talent factors that matter most. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/digital-transformations-the-five-talent-factors-that-matter-most
Ningenia (marzo, 2022). ¿Por qué las empresas que implementan una automatización de procesos industriales son más productivas? https://ningenia.com/por-que-las-empresas-que-implementan-una-automatizacion-de-procesos-industriales-son-mas-productivas/
Aggity (agosto, 2022). El aumento del automatismo industrial. https://aggity.com/el-aumento-del-automatismo-industrial-en-2023/
Gartner (2023). Smart factory trends for smart manufacturing industries. https://www.gartner.com/en/supply-chain/trends/smart-factory-trends
Sambandam, S. (octubre, 2021). Why process automation initiatives fail (and how yours can succeed). Forbes. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/10/12/why-process-automation-initiatives-fail-and-how-yours-can-succeed/?sh=585b5593b620
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