Visión artificial y controles de producto 100%: ¿Qué puede aportar la visión artificial, la trazabilidad unitaria mediante códigos QR o RFID, el big data y los modelos predictivos a los controles de calidad 100% en final de línea o muros de calidad? ¿Cómo se beneficiarían los gemelos digitales de todos estos datos?
Estas preguntas se las pueden plantear todas las empresas que tienen procesos industriales y especialmente las que tienen cadenas de suministro complejas, ya sean del sector farmacéutico, alimentación, químico, automóvil, bienes de equipo, etc… por que la Industria 4.0 y la transformación digital puede beneficiar a todos.
La integración de la visión artificial, y todo el resto de tecnologías unidas en los controles de calidad 100% en final de línea o muros de calidad ofrece una serie de beneficios significativos. Los gemelos digitales, que son representaciones virtuales en tiempo real de objetos, procesos o sistemas físicos, también pueden aprovecharse para mejorar aún más el proceso de control de calidad. A continuación, exploraremos los beneficios de estas tecnologías y cómo los gemelos digitales pueden beneficiarse de su implementación:
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- 1. Visión artificial:La visión artificial permite una inspección precisa y rápida de los productos, detectando defectos y garantizando la calidad en tiempo real. Esto reduce los errores humanos y mejora la eficiencia del control de calidad. La sensórica utilizada para los controles puedes ser muy variada y podemos hacer sistemas híbridos que combinen visión artificial con otro tipo de sensores por contacto y enriqueceremos más todavía el análisis de dicha información. Mediante sensores laser o útiles de control automatizados también podemos tomar medidas y entender los beneficios del control in-line. En el último capítulo del libro Enemigos del Calibre y la Calidad explicamos nuestra visión sobre el futuro de la Calidad y la tendencia en el diseño de útiles de control
- 2. Trazabilidad unitaria:La trazabilidad unitaria permite rastrear cada producto individualmente a lo largo de todo el proceso de producción. Esto facilita la identificación y eliminación de productos defectuosos, asegura la calidad del producto final y ayuda en la resolución de problemas y reclamaciones.
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- 3. Big data:El big data recopila y almacena una gran cantidad de datos, lo que proporciona información detallada sobre el rendimiento del proceso de producción y la calidad del producto y de este modo permite un análisis en profundidad, la identificación de tendencias y patrones, y el desarrollo de estrategias para mejorar la calidad. Un claro ejemplo es Kapture.io que es el QMS que puede gestionar la adquisición de datos en las plantas industriales y integrar todo tipo de análisis y paneles BI para ver los datos agregados y utilizarlos para tomar decisiones.
- 4. Modelos predictivos:Los modelos predictivos utilizan los datos recopilados para anticipar posibles problemas de calidad en el futuro. Esto permite tomar decisiones proactivas para evitar defectos, optimizar el proceso y reducir costos.
- 5. Gemelos digitales:Los gemelos digitales son réplicas virtuales de objetos o procesos físicos en tiempo real. Cuando se combinan con las tecnologías mencionadas anteriormente, los gemelos digitales pueden obtener información en tiempo real sobre el estado de producción y la calidad del producto.Simulación y pruebas virtuales: Los gemelos digitales permiten realizar simulaciones y pruebas virtuales de diferentes escenarios de producción. Esto ayuda a identificar posibles problemas de calidad y mejorar el diseño del proceso antes de su implementación física.Optimización en tiempo real: Los gemelos digitales pueden monitorear continuamente el proceso de producción y comparar los datos en tiempo real con las especificaciones y estándares de calidad. Esto facilita una optimización constante para garantizar la calidad del producto.Análisis de causa raíz: Los gemelos digitales pueden ayudar en el análisis de causa raíz de problemas de calidad al proporcionar una visión completa del proceso y permitir la identificación de factores que contribuyen a defectos o desviaciones de calidad.Predicción de fallas: Al utilizar modelos predictivos en el gemelo digital, es posible anticipar posibles fallas de calidad y tomar medidas correctivas antes de que ocurran.
Mejora continua: Los gemelos digitales permiten una mejora continua y adaptativa del proceso de producción y el control de calidad, lo que lleva a una mayor eficiencia y calidad del producto a lo largo del tiempo.
Como podemos ver, la visión artificial y controles de producto 100% son imprescindibles. En conjunto, la visión artificial, la trazabilidad unitaria, el big data, los modelos predictivos y los gemelos digitales ofrecen una estrategia integral y avanzada para optimizar los controles de calidad 100% en final de línea o muros de calidad. Estas tecnologías permiten una mayor eficiencia, precisión, y proactividad en la detección y prevención de problemas de calidad de modo que resulta en productos finales más confiables y una mejora general del proceso de producción.
Al vender un producto físico o un componente a un OEM, junto con los datos de trazabilidad unitaria y controles 100%, estamos agregando valor a la oferta y establecemos una relación más estrecha con los clientes. Les estaremos ayudando a mejorar sus procesos y operaciones. Mediante el uso de gemelos digitales pueden integrar los datos que les proporcionamos al resto de datos que ya dispongan ellos. Nos tendremos que centrar en el formato y accesibilidad de los datos para que puedan ser fácilmente adquiridos e interpretados, y si nos adelantamos a ofrecer estos datos antes de que nos obliguen a darlos, podremos aprovechar la ocasión para tener un ventaja frente a nuestra competencia. La Calidad concertada y la transparencia de información deben ir de la mano y formar parte de nuestra propuesta de valor
Las empresas tecnológicas y las startups pueden allanar el camino de los fabricantes para conseguir el objetivo deseado y el aumento de competitividad.
