Combinación de IA y robótica con múltiples sistemas de inspección

INTELIGENCIA DE CAMPO:Procesos, Soluciones y Estrategias Inteligentes

Atrás quedaron los días en que la única solución al error humano era la corrección humana. Como ingenieros de hoy, tenemos acceso a tecnología inteligente que ninguna otra generación podría haber imaginado.

Cuando se configura y aplica correctamente, tenemos al alcance de la mano la capacidad de usar inteligencia artificial (IA) y técnicas robóticas, integradas con múltiples sistemas de inspección, para crear productos impecables a un ritmo eficiente.

Se deben aplicar múltiples sistemas de inspección equipados con inteligencia artificial y tecnología robótica a las fábricas porque tener varios sistemas de inspección permite una producción de calidad y, mediante el uso de datos de inspección, logra procesos de fabricación más inteligentes en el futuro.

Varios sistemas de inspección permiten la recopilación de una cantidad suficiente de datos de varias fuentes para permitir un nivel de certeza del 99,99 por ciento de los datos de inspección.

La inspección y el reproceso suelen ser el cuello de botella más costoso para cualquier sistema de producción.

Entonces, al tener un sistema tan innovador, aumentaríamos el rendimiento y reduciríamos considerablemente el tiempo de inactividad.

Los múltiples sistemas de inspección consisten en brazos robóticos aumentados por sensores que rastrean el deslizamiento, la temperatura y la visión, además de las métricas de datos robóticos regulares.

Los fabricantes también pueden incluir un dron equipado con periféricos de visión que tenga un sistema de cámara de seguimiento múltiple con mapeo regular y de calor.

Estos tres tipos de inspección dan como resultado un sistema de inspección inteligente e integrado que puede analizar los eventos de fabricación, de forma similar a como los coches autónomos analizan las condiciones de la carretera, para informar al sistema de fabricación de las respuestas necesarias para garantizar una producción sin interrupciones y sin interrupciones.

Los datos recopilados a través de estas inspecciones luego se fusionan, utilizando técnicas de IA semántica/basadas en el conocimiento para señalar anomalías, proponer posibles escenarios de corrección y recuperar del archivo los esquemas de corrección de datos adquiridos previamente.

Luego, los datos también se utilizan para aumentar la base de datos de aprendizaje para respaldar futuros escenarios de corrección.

Uno puede imaginar que, según las métricas detectadas dadas, los drones pueden ser ordenados dinámicamente para realizar ciertas rutinas de inspección.

La convergencia de robótica/drones e inteligencia artificial/aprendizaje automático es la clave del éxito:usar sistemas innovadores para aumentar la productividad y reducir los costos.

Este concepto de múltiples sistemas de inspección ha sido aplicado e implementado en un laboratorio de Future Factories en la Universidad de Carolina del Sur.

El laboratorio simula un entorno de una futura industria manufacturera. El sistema se utiliza para imitar el ensamblaje automatizado de piezas de cohetes (representativo de cómo construiríamos cohetes en el próximo siglo).

Está equipado con una plétora de sensores integrados con algoritmos para presentar instantáneamente al sistema de fabricación escenarios para superar las fallas actuales.

Dicho sistema de inspección integrado se puede utilizar para facilitar la producción en entornos de fabricación discretos y continuos.

Actualmente estamos evaluando la implementación de este sistema en la fabricación automotriz y farmacéutica.

Los experimentos actuales realizados en el laboratorio nos llevan hacia un sistema de inspección más completo que se integra a la perfección con técnicas de inteligencia artificial para anticipar, medir, evaluar y controlar los sistemas de producción.

Este trabajo está sentando las bases para futuras fábricas.