Aprovechando IA y robótica en sistemas multi-inspección para producción impecable

INTELIGENCIA DE CAMPO: Procesos, Soluciones y Estrategias Inteligentes

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

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

Por qué múltiples sistemas de inspección

Múltiples sistemas de inspección equipados con IA y tecnología robótica deben aplicarse en fábricas porque tener varios sistemas permite producción de calidad y, al usar datos de inspección, logra procesos de manufactura más inteligentes en el futuro.

Varios sistemas de inspección permiten la recolección de una cantidad suficiente de datos de diversas fuentes para alcanzar un nivel de certeza del 99,99 por ciento en los datos de inspección.

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

Por lo tanto, al tener un sistema tan innovador, aumentaríamos significativamente el rendimiento y reduciríamos el tiempo de inactividad.

Componentes del sistema integrado

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

Los fabricantes también pueden incluir un dron equipado con periféricos de visión que tiene un sistema de cámara multi-seguimiento con mapeo regular y térmico.

Estos tres tipos de inspección resultan en un sistema de inspección inteligente integrado que puede analizar eventos de manufactura, similar a cómo los autos autónomos analizan condiciones de la carretera, para informar al sistema de manufactura de las respuestas necesarias para asegurar producción ininterrumpida y continua.

Fusión de datos con IA semántica

Los datos recopilados a través de estas inspecciones se fusionan luego, usando técnicas de IA basadas en conocimiento/semánticas para marcar anomalías, proponer escenarios de corrección potenciales y recuperar del archivo de esquemas de corrección de datos adquiridos previamente.

Los datos también se usan para aumentar la base de datos de aprendizaje para soportar escenarios de corrección futuros.

Se puede imaginar que, basándose en métricas sensadas dadas, los drones pueden ser comandados dinámicamente para realizar ciertas rutinas de inspección.

Validación en laboratorio Future Factories

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

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

El laboratorio simula un entorno de industria manufacturera futura. El sistema se usa para imitar el ensamblaje automatizado de partes 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 manufactura escenarios para superar fallas actuales.

Un sistema de inspección integrado así puede usarse para facilitar producción en entornos de manufactura tanto discretos como continuos.

Actualmente se está evaluando la implementación de este sistema en manufactura automotriz y farmacéutica.

Los experimentos actuales en el laboratorio nos acercan a un sistema de inspección más comprehensivo que se integra perfectamente con técnicas de inteligencia artificial para anticipar, medir, evaluar y controlar sistemas de producción.

Este trabajo está sentando las bases para las fábricas del futuro.