NECESIDAD
En el sector manufacturero, garantizar la calidad del producto es esencial para reducir los residuos y mejorar la eficacia de la producción. Sin embargo, los métodos tradicionales de inspección visual manual son lentos, propensos a errores humanos y difíciles de escalar.
CONTEXTO OPERATIVO
En los procesos industriales, los operarios tienen que detectar defectos en los productos mediante inspecciones visuales, a menudo con ayuda de instrumentos de medición. Este enfoque presenta varios problemas críticos:
- Fiabilidad limitada debido a la subjetividad de la inspección manual.
- Elevado gasto de tiempo y recursos, lo que ralentiza la producción.
- Dificultades para manejar grandes volúmenes de datos visuales, lo que complica la normalización de la calidad.
SOLUCIÓN APORTADA POR AIKNOW
AIknow desarrolló un sistema basado en visión por ordenador y modelos de aprendizaje profundo, en particular redes neuronales convolucionales (CNN) y arquitecturas avanzadas como ResNet y YOLO, para automatizar el control de calidad.
La aplicación permite:
- Identificar y clasificar los defectos en tiempo real mediante el análisis de imágenes.
- Proporcionar alertas automáticas para reducir la intervención humana en los procesos de inspección.
- Integración con los sistemas de la empresa, lo que permite una supervisión constante y optimizada.
RESULTADOS
- Mayor precisión en la detección de defectos en comparación con los métodos manuales.
- Reducción del tiempo de inspección y aumento de la eficacia de la producción.
- Scalabilità del sistema, adattabile a diversi processi industriali
Utilizando la IA y la visión por ordenador, AIknow ofrece soluciones innovadoras para mejorar la calidad y la automatización de los procesos de producción.
