Mejora de la fabricación mediante visión por ordenador

Mostafa Ibrahim

5 minutos de lectura

23 de julio de 2024

Descubra cómo la visión por ordenador puede mejorar la eficacia de la fabricación y la calidad de los productos.

La eficiencia es esencial en la fabricación, ya que influye directamente en la capacidad de una empresa para seguir siendo competitiva y mantener satisfechos a sus clientes. Para aumentar la productividad, reducir los costes y aumentar los beneficios, la eficiencia se convierte en un factor clave del éxito de una empresa. En el cambiante mercado actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar su eficiencia para superar a sus competidores y satisfacer las necesidades cambiantes de sus clientes. 

Una forma significativa de mejorar la eficiencia en la fabricación es mediante el uso de la visión por ordenador. Esta tecnología engloba diversas aplicaciones y tareas, como la detección, segmentación y clasificación de objetos en tiempo real, que pueden ayudar a garantizar que los productos cumplan las normas de calidad y a optimizar los distintos pasos del proceso de producción global. Mediante la aplicación de estas tecnologías, los fabricantes pueden mejorar significativamente su rendimiento operativo y la fiabilidad de sus productos, lo que en última instancia conduce a una mayor satisfacción del cliente y al éxito empresarial.

Visión artificial en la fabricación

La tecnología siempre ha desempeñado un papel crucial en la industria manufacturera. Desde la maquinaria en la planta de producción hasta el desarrollo de sofisticados sistemas de automatización, el mundo de la fabricación ha adoptado continuamente nuevas tecnologías para mejorar y agilizar diversas operaciones. A pesar de estos avances, la industria sigue enfrentándose a varios retos. Entonces, ¿cuándo puede utilizarse la Inteligencia Artificial (IA)?

La integración de la IA en los procesos de fabricación ofrece soluciones prometedoras para mejorar la eficiencia, garantizar la calidad de los productos y abordar retos de larga data. Exploremos cómo las tecnologías basadas en IA, como la visión por ordenador, pueden impulsar el cambio en la fabricación.

Recuento y seguimiento de productos

La visión por ordenador puede utilizarse para contar productos en líneas de montaje. Al realizar un seguimiento preciso del número de artículos producidos, los fabricantes pueden supervisar los índices de producción, gestionar el inventario y garantizar el cumplimiento de los objetivos de producción. Las funciones de recuento de objetos pueden mejorar la eficiencia operativa y ayudar a mantener un control de calidad constante durante todo el proceso de fabricación.

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Fig. 1. Modelo YOLOv8 de Ultralytics contando cajas en una cadena de montaje.

Inspección de artículos en busca de defectos

Otra forma en la que la IA de visión puede agilizar los procesos de fabricación es la detección de imperfecciones en los productos. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 pueden utilizarse para detectar imperfecciones en los artículos. Por ejemplo, en la fabricación de productos farmacéuticos, puede utilizarse para detectar defectos en las pastillas, como grietas, astillas o contaminación, a medida que avanzan por la cadena de montaje. 

Cuando se detecta una pieza defectuosa, el sistema puede desencadenar una respuesta automatizada para eliminar el artículo defectuoso, manteniendo la calidad del producto y garantizando que sólo los productos perfectos continúan por la línea. 

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Fig. 2. El modelo YOLOv8 detecta una píldora astillada y una píldora contaminada con una precisión del 95% y el 99%, respectivamente. Imagen del autor.

Inspección precisa de superficies mediante segmentación

También se pueden entrenar distintos modelos de visión por ordenador para la segmentación por ejemplo, ya que puede ser especialmente útil para la inspección precisa de superficies en la fabricación. Esta tecnología puede segmentar la superficie de los productos para detectar imperfecciones mínimas, como arañazos, abolladuras o revestimientos desiguales. Por ejemplo:

  • Fabricación de piezas metálicas: En la industria automovilística o aeroespacial, la segmentación por instancias puede utilizarse para inspeccionar piezas metálicas en busca de defectos superficiales. Al analizar toda la superficie, el sistema puede identificar hasta las imperfecciones más pequeñas que podrían afectar al rendimiento o la durabilidad de la pieza.
  • Fabricación textil: En la producción textil, la segmentación puede detectar incoherencias en los patrones de los tejidos o identificar defectos como roturas, manchas o variaciones de color. Esto garantiza que solo se utilicen tejidos de alta calidad en los productos finales.
  • Fabricación de dispositivos electrónicos: En el caso de los dispositivos electrónicos, la segmentación puede inspeccionar las placas de circuitos en busca de defectos de fabricación, como errores de soldadura, falta de componentes o desalineaciones. Esto ayuda a mantener la fiabilidad y funcionalidad de los productos electrónicos.
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Fig. 4. Modelo de visión artificial utilizado para predecir y localizar visualmente defectos en chapas de acero mediante segmentación de instancias.

Ventajas de la visión por ordenador en la fabricación

Mayor velocidad y precisión 

La visión por ordenador aumenta significativamente la velocidad y la precisión de la identificación de defectos mediante la supervisión continua de la línea de producción las 24 horas del día. Señala al instante cualquier irregularidad, garantizando una respuesta inmediata y una supervisión constante.

Esta información inmediata y la supervisión constante permiten:

  • Medidas correctoras rápidas
  • Reducción del tiempo que los productos defectuosos permanecen en la línea
  • Minimización sustancial del riesgo de que lleguen artículos defectuosos a los clientes.

Al garantizar una identificación y respuesta rápidas, la detección en tiempo real mantiene unos estándares de alta calidad y evita que los posibles problemas se agraven.

Reducción de los costes de mano de obra y de las tasas de desechos

La visión por ordenador puede reducir los costes de mano de obra al automatizar el proceso de inspección, eliminando la necesidad de realizar comprobaciones de calidad manuales. Esta automatización no solo reduce el personal necesario, sino que también minimiza los errores humanos, mejorando aún más la eficacia y precisión del proceso de fabricación.

Funcionamiento 24/7 y mayor rendimiento

Los sistemas de visión por ordenador pueden funcionar continuamente sin necesidad de descanso, a diferencia de los inspectores humanos. Esta capacidad garantiza que las líneas de producción puedan funcionar 24 horas al día, 7 días a la semana, sin comprometer la calidad, lo que se traduce en un mayor rendimiento y una mejor utilización de los recursos de fabricación. La supervisión constante y los circuitos de retroalimentación inmediata garantizan que cualquier desviación de las normas de calidad se aborde con prontitud, lo que se traduce en una calidad más uniforme del producto. Esto, a su vez, puede aumentar la satisfacción del cliente y reducir las devoluciones o reclamaciones.

Los retos de la visión por ordenador en la fabricación

Costes de implantación e integración con los sistemas existentes 

La implantación de sistemas de visión por ordenador implica una importante inversión inicial en hardware, software e infraestructura, lo que puede resultar restrictivo para los fabricantes más pequeños. Además, la integración de nuevos sistemas de detección de objetos basados en IA con los procesos y tecnologías de fabricación existentes puede resultar compleja y requerir mucho tiempo. Garantizar un funcionamiento perfecto requiere una planificación y una ejecución cuidadosas.

Formación y conocimientos necesarios para el funcionamiento

El funcionamiento y mantenimiento de los sistemas de visión por ordenador requiere conocimientos y habilidades especializados. La formación continua es necesaria para mantener al personal actualizado sobre las últimas tecnologías y métodos. Además, los sistemas de IA pueden producir falsos positivos o negativos, dando lugar a identificaciones incorrectas. La gestión de estas imprecisiones es crucial para mantener la calidad del producto y la eficiencia operativa. Esto implica perfeccionar continuamente los modelos, ajustar los umbrales de confianza para la detección y clasificación, y aplicar circuitos de retroalimentación para minimizar los errores y mejorar la precisión del sistema con el tiempo.

Mantenimiento y actualización del sistema de detección

El mantenimiento y las actualizaciones periódicas son esenciales para que el sistema de detección funcione con eficacia. Esto incluye actualizaciones de software, recalibración de sensores y resolución de cualquier problema técnico que pueda surgir. Algunos ejemplos de problemas técnicos que puede ser necesario abordar son el mal funcionamiento de los sensores, como cámaras que no captan imágenes correctamente debido a daños en el hardware, errores de software que hacen que el sistema se bloquee o produzca resultados incorrectos, y errores de transmisión de datos que provocan la pérdida o corrupción de datos.

¿Qué nos depara el futuro?

Gestión inteligente del inventario

La visión por ordenador permitirá sistemas de gestión de inventarios más inteligentes. Los sistemas automatizados que utilizan la visión por ordenador controlarán continuamente los niveles de inventario, detectarán discrepancias y optimizarán los procesos de reposición de existencias. Esto reducirá la probabilidad de que se agoten las existencias y de que se produzcan situaciones de exceso de existencias, garantizando que los fabricantes mantengan niveles óptimos de inventario. Esto puede reportar importantes beneficios, entre ellos

  • Ahorro de costes: Al evitar situaciones de exceso de existencias, los fabricantes pueden ahorrarse los costes asociados al almacenamiento del exceso de inventario, como las elevadas tasas de almacenamiento y el riesgo de que los productos queden obsoletos. Por otra parte, minimizar las roturas de stock ayuda a evitar costosos retrasos en la producción y pérdidas de ventas cuando se agota el inventario.
  • Mayor eficiencia operativa: Los sistemas automatizados de gestión de inventarios agilizan los procesos de reposición de existencias, reduciendo la necesidad de intervención manual. Esto mejora la eficiencia operativa general y permite al personal centrarse en tareas más estratégicas.
  • Mejora de las relaciones con los proveedores: La precisión de los datos de inventario permite a los fabricantes gestionar las relaciones con los proveedores de forma más eficaz, garantizando entregas puntuales y manteniendo una cadena de suministro fiable.
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Fig. 5. Control por visión computerizada de los niveles de inventario.

Líneas de montaje autónomas

La visión por ordenador puede desempeñar un papel crucial en el desarrollo de líneas de montaje totalmente autónomas. Estas líneas podrán ajustar las operaciones de forma dinámica basándose en datos en tiempo real, lo que las hará más flexibles y eficientes. Por ejemplo, si un modelo de visión por ordenador detecta un defecto en una máquina, puede proporcionar estos datos a un sistema de control independiente que redirigirá automáticamente las tareas a otras máquinas, garantizando un flujo de producción continuo sin intervención humana. Esto puede suponer varias ventajas, como la reducción del tiempo de inactividad, el aumento de la productividad, la calidad constante del producto y la reducción de los costes operativos.

Principales conclusiones

En este artículo, hemos destacado la importancia de la eficiencia en la fabricación y cómo la visión por ordenador puede mejorarla significativamente. Los modelos de visión computerizada como YOLOv8 pueden desempeñar un papel fundamental en la racionalización de los procesos de fabricación en diversas industrias gracias a su flexibilidad para diferentes tareas que permiten una mayor precisión, menores costes operativos y el mantenimiento constante de altos estándares de calidad del producto. En general, la visión por ordenador puede utilizarse en distintas fases del proceso de fabricación, lo que la convierte en un aliado versátil y poderoso en este campo.

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