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En la historia de la innovación tecnológica, las fábricas siempre han sido impulsoras y primeras en adoptar nuevas tecnologías. Desde los inicios de la revolución industrial hasta la actualidad, la fábrica ha visto cambios y avances significativos, y en última instancia se esfuerza por lograr una mayor productividad, una mayor eficiencia y una mayor seguridad.
Hoy, gracias a los avances modernos en robótica e inteligencia artificial, la fábrica está experimentando una vez más una revolución tecnológica. Si bien el impacto de la robótica en la planta de producción se puede sentir en casi todas las facetas del proceso de producción, algunos de los beneficios más significativos se encuentran en el control de calidad.
En este artículo, analizaré los desafíos del control de calidad tradicional y cómo las fábricas modernas utilizan la robótica para resolver estos desafíos.
En el pasado, un desafío difícil en la línea de producción era identificar y corregir problemas con los productos manufacturados para garantizar la mayor calidad posible del producto, un proceso conocido como control de calidad.
El control de calidad ha sido tradicionalmente un proceso extremadamente manual y largo. El proceso de control de calidad tradicional consiste en operadores humanos parados frente a las líneas de producción y observando manualmente cada artículo producido, buscando anomalías o defectos. Cuando ocurre una anomalía, es trabajo del operador detener la máquina inmediatamente, retirar los bienes dañados y luego iniciar un análisis de causa raíz del error.
Si bien este enfoque ha tenido diversos grados de éxito, el uso de operadores humanos limita en última instancia la eficiencia de la línea de producción, ya que la velocidad de producción está limitada por la velocidad de los operadores manuales. Por supuesto, un operador de control de calidad humano es propenso a errores, y la tasa de error solo aumenta a medida que la línea de producción se acelera. En ambos casos, un operador humano es un factor limitante en el rendimiento de la planta.
Para ilustrar mejor las deficiencias del control de calidad tradicional, considere el ejemplo de una planta embotelladora de bebidas. Aquí, un operador inspecciona cada botella producida a medida que avanza por la línea de producción, en busca de defectos tales como daños físicos o botellas con un llenado insuficiente. Ahora imagine que se encuentra una anomalía y de repente salen una gran cantidad de botellas con defectos. Este es un escenario probable ya que los operadores humanos a menudo no pueden detectar anomalías hasta que es demasiado tarde y el error ya se ha extendido por todo el sistema.
En esta situación, el operador debe detener la línea de producción, buscar la causa raíz del error e intentar corregir los defectos de fabricación. Esto no solo es una desventaja debido a la cantidad de productos que no se pueden vender debido a defectos, sino que también obliga a detener la línea mientras se resuelve el problema. Esto conduce a la pérdida de tiempo, producción y, en última instancia, dinero.
Afortunadamente, muchos desafíos de control de calidad existentes ahora se resuelven al combinar la robótica y el análisis de datos.
Las líneas de producción en particular ahora se benefician de la combinación de robótica y visión por computadora para lograr un control de calidad más efectivo. En lugar de operadores humanos, estas líneas de producción utilizan sistemas avanzados que consisten en brazos robóticos como máquinas de recoger y colocar junto con cámaras de alta resolución. Estas cámaras funcionan juntas para capturar una imagen completa de cada producto en la línea, que luego se puede usar para el análisis visual y el control de calidad.
En lugar de enviar estas imágenes a un operador humano para su observación, los sistemas de control de calidad modernos utilizan técnicas de visión por computadora para detectar anomalías y fallas en las imágenes de cada producto. Al introducir cada imagen en un modelo de aprendizaje automático previamente entrenado, el sistema de control de calidad puede detectar automáticamente la presencia de anomalías en la producción sin necesidad de intervención humana.
Hay muchos beneficios aquí, incluido un aumento en la velocidad y precisión del control de calidad. En comparación con los operadores humanos, los sistemas robóticos y basados en visión por computadora pueden detectar anomalías y defectos más rápido, lo que permite que la línea de producción funcione más rápido. Como resultado, los sistemas basados en robots pueden ayudar a detectar anomalías antes que los operadores humanos, lo que ayuda a prevenir una cascada de errores en todo el sistema. Combinados con el análisis avanzado de los sensores del sistema, estos sistemas no solo pueden detectar problemas, sino que también utilizan el análisis del sistema para encontrar la causa raíz.
Considere nuestro ejemplo de la planta embotelladora. En lugar de utilizar operadores humanos, una planta embotelladora equipada con sistemas robóticos que utilicen visión artificial podrá localizar rápidamente una anomalía detectada antes de que sus efectos se multipliquen y afecten demasiado a la producción. Además, el sistema robótico puede acelerar la reparación asociada, lo que resulta en menos tiempo de inactividad general de la línea de producción, menos desgaste de las máquinas y más ganancias para la empresa.
Sin duda, el potencial de la robótica en el control de calidad es importante, pero aún quedan varios desafíos técnicos por superar.
Un desafío obvio es manejar las cantidades masivas de datos generados por los sistemas de visión en la línea de producción, así como la potencia informática requerida para ejecutar los algoritmos de visión por computadora asociados. Además, lograr inferencias y respuestas en tiempo real y de baja latencia de nuestros sistemas de control de calidad requiere un procesamiento de datos de alto rendimiento en el perímetro.
Más allá de los desafíos de hardware, también existen desafíos a nivel de sistema asociados con el manejo adecuado de anomalías y otras desviaciones de la norma. Los ingenieros deben diseñar sus sistemas para mantener el flujo adecuado de la línea de producción y optimizar la eficiencia al tiempo que minimizan el tiempo de inactividad. Esto puede ser un desafío ya que las interrupciones y las anomalías no son fácilmente predecibles, lo que dificulta la preparación de acciones y respuestas apropiadas con anticipación.
Dado que las fábricas modernas están siendo rápidamente revolucionadas por tecnologías emergentes como la automatización robótica, ninguna aplicación se beneficia más que el control de calidad.
Al combinar la robótica, la visión por computadora y el análisis avanzado, los sistemas modernos de control de calidad pueden conducir a un mayor nivel de automatización y, en última instancia, a una mayor eficiencia para la línea de producción.
