Por Gareth Williams, director de Nukon
Fabricar productos de alta calidad a un costo mínimo es el objetivo de la mayoría de las empresas, y las iniciativas de la Industria 4.0 pueden acercarnos más que nunca. A pesar de estar en diferentes etapas de estrategias digitales y operaciones de digitalización, muchos en la industria manufacturera están viendo las enormes oportunidades que ofrecen estas iniciativas. Una de las iniciativas de las que más se habla es la de la inteligencia artificial (IA).
La encuesta State of AI de Mckinsey en 2020 informó que el 22% de los encuestados que adoptaron AI vieron un crecimiento de los ingresos de más del 5%, particularmente en áreas como finanzas y gestión de la cadena de suministro.
La IA también puede aportar beneficios a la fabricación, que veremos en este artículo.
Mejorando la calidad del producto
Mantener una calidad constante del producto es un desafío importante en la producción de alimentos y bebidas. El uso del aprendizaje automático puede mantener niveles más altos de calidad del producto en general, al tiempo que permite controles de calidad más rápidos a través de la inspección visual.
Las herramientas de reconocimiento de imágenes y video pueden detectar y analizar productos en tiempo real, determinando si un producto pasa el control de calidad según las especificaciones de entrada. Estas herramientas pueden determinar un resultado de aprobado / reprobado para una variedad de necesidades, como los niveles de llenado del empaque y la ubicación de la etiqueta.
Las herramientas de reconocimiento de imágenes son más accesibles que antes, lo que facilita la implementación. Por lo general, no requiere una revisión de los procesos actuales, una instalación a gran escala dentro de su planta o una inversión significativa para comenzar.
Cómo ayuda la IA:
· Mantiene una alta precisión de las inspecciones visuales
· Detecta problemas de calidad en tiempo real
· Identifica la causa raíz de los problemas de calidad, mejorando los procesos de producción futuros.
Mantenimiento más eficiente
Predecir problemas en el rendimiento de la maquinaria antes de que surjan marca una gran diferencia en el resultado final de un fabricante.
El uso de sensores y datos sobre el rendimiento pasado brinda la capacidad de anticipar posibles fallas, lo que permite tomar medidas antes de que falle el equipo. Por ejemplo, usar sensores para monitorear la vibración de la máquina y activar alertas cuando cambia el rango de vibración.
Las soluciones de monitoreo de condiciones como FitMachine se han vuelto populares porque simplemente se conectan a la máquina y comunican los datos operativos a la nube, donde se pueden analizar y usar para monitorear el estado del equipo, lo que activa una alerta si se detecta un rendimiento anormal. Estos tipos de herramientas utilizan inteligencia artificial para eliminar las conjeturas al predecir problemas de mantenimiento y enviar alertas según sea necesario, en lugar de que alguien investigue los registros.
La IA puede tomar los datos del sensor y el historial de la máquina para predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento, lo que permite programarlo de manera adecuada para minimizar las averías, lo que genera ahorros de costos a lo largo del tiempo.
La integración de herramientas de análisis de datos se puede utilizar para realizar un seguimiento de cómo se ve el proceso de producción ideal (a menudo denominado "lote dorado"). Por ejemplo, un equipo que se calienta demasiado tiene un impacto en el resultado del producto. Tomar esa información para construir un "rango de temperatura" ideal para el equipo significa que puede ser monitoreado y la herramienta de análisis de datos puede activar una alerta si la temperatura aumenta por encima del rango ideal.
Cómo ayuda la IA:
· La reducción de costos a través del mantenimiento predictivo minimiza las averías no planificadas y el tiempo de inactividad.
· Reconoce patrones de imperfección o anomalías de producción y activa una alerta cuando hay un problema.
· Reduce el desperdicio por averías.
Información útil a partir de datos de sensores
La mayoría de los equipos de fabricación en uso ya están recopilando datos, pero agregan valor a las operaciones cuando tiene una forma de entenderlo todo.
El uso de sensores para capturar y correlacionar información relevante para la tarea, como la temperatura o los datos de rendimiento, permite mejoras en el proceso. El beneficio de una herramienta de inteligencia artificial proviene de tomar datos de sensores en tiempo real y combinarlos para extraer información y mejorar el conocimiento de la situación.
Una herramienta integrada de inteligencia artificial o aprendizaje automático toma los datos sin procesar para comenzar a identificar patrones y recomendar acciones para mejorar la eficiencia. Para las empresas que operan en varios sitios de producción, o con diferentes turnos, esta capacidad para comparar las condiciones operativas y obtener información es muy valiosa.
Con las soluciones de inteligencia empresarial implementadas, su planta puede capturar datos de rendimiento que las tecnologías de inteligencia artificial utilizan para identificar patrones. Estas soluciones permiten capturar una imagen empresarial más amplia, no solo en el equipo, sino en el uso de energía y la eficiencia de la línea de producción. También puede obtener información más completa sobre las métricas de calidad del producto y comenzar a combinar otras fuentes de datos, como los comentarios de los clientes y la eficiencia de la cadena de suministro.
Cómo ayuda la IA:
· Extrae patrones e identifica oportunidades a partir de datos sin procesar.
· Puede monitorear las condiciones operativas y permitir que se realicen ajustes para una producción óptima.
· Puede analizar el ciclo de producción e identificar qué factores influyen en la producción.
Todas las organizaciones de alimentos y bebidas pueden beneficiarse de la reducción de los costos operativos y de la disminución de los riesgos. El aprendizaje automático y las herramientas de inteligencia artificial ofrecen una gran promesa en esta área, desde la realización de inspecciones visuales hasta el monitoreo de equipos de fabricación esenciales. La capacidad de detectar problemas de calidad, o incluso el embalaje incorrecto de un producto, a través de herramientas de reconocimiento de imágenes, puede reducir drásticamente el riesgo de un retiro del mercado que dañe la reputación (y sea costoso).
Gareth Williams es consultor principal de Nukon, una marca de SAGE Group. SAGE es un miembro certificado de la Asociación de Integradores de Sistemas de Control (CSIA). Para obtener más información sobre SAGE, visite su perfil en Industrial Automation Exchange.
