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Descubra el poder de la fabricación ajustada para optimizar sus procesos, reducir los residuos y aumentar la eficiencia. Conozca los principios y las herramientas clave para la mejora continua.
Un factor impulsor en el sector manufacturero desde la era industrial ha sido el esfuerzo por impulsar la producción al tiempo que se reduce el desperdicio. Este enfoque sentó las bases de lo que ahora conocemos como fabricación ajustada o producción ajustada.
Es un método de producción de bienes que tiene como objetivo hacer más con menos. Esto implica reducir el tiempo de producción, reducir los residuos y utilizar menos recursos, sin dejar de ofrecer exactamente lo que el cliente necesita.
A pesar de la eficiencia que aportan, los sistemas tradicionales de fabricación ajustada también tienen limitaciones. A menudo dependen de que los trabajadores supervisen manualmente las operaciones y tomen decisiones basadas en la experiencia, lo que puede dar lugar a errores. Incluso los pequeños errores, como la colocación incorrecta de un componente, pueden causar costosos retrasos y el despilfarro de recursos.
Para solucionar este problema, muchos fabricantes están recurriendo a la inteligencia artificial (IA). Por ejemplo, están adoptando la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual.
Los sistemas de IA visual pueden procesar grandes cantidades de datos para detectar problemas o patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Esto ayuda a las fábricas a abordar los problemas antes de que causen retrasos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la calidad del producto.
En este artículo, exploraremos la visión artificial en la fabricación ajustada y sus casos de uso. ¡Empecemos!
¿Qué es la visión artificial en entornos industriales?
En entornos industriales, la visión artificial puede ser una herramienta de fabricación ajustada impactante. Al aprovechar cámaras y tecnología de IA, estos sistemas pueden supervisar las líneas de montaje, los equipos y los productos para detectar defectos, mejorar la eficiencia y garantizar el cumplimiento de la seguridad.
Cómo funciona la visión artificial: Una perspectiva Lean
El uso de la Visión IA generalmente comienza con la captura de datos visuales, donde las cámaras o los sensores en la planta de fabricación recopilan datos sobre los productos y el equipo. A continuación, se produce el procesamiento de datos, donde las imágenes o los vídeos se limpian y se preparan para el análisis. Esto puede implicar el enfoque de las imágenes, el ajuste de su tamaño o el resaltado de los detalles clave para que el sistema los interprete más fácilmente.
Después de eso, los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 entran en juego. Estos modelos admiten tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias. Pueden analizar los datos visuales para identificar defectos, medir las dimensiones del producto y verificar si los artículos cumplen con los estándares de calidad.
Por ejemplo, se puede utilizar una solución de visión artificial para comprobar si un producto tiene las dimensiones correctas o si se ha fabricado el número correcto de artículos. Si el sistema detecta una anomalía, puede activar una alarma o enviar actualizaciones a un panel central. Estas respuestas automatizadas ayudan a las fábricas a detectar problemas de forma temprana, reducir el desperdicio y mantener una producción eficiente y ajustada.
Fig. 1. YOLO11 se puede utilizar para detectar y contar productos en un entorno de fabricación ajustada. (Fuente)
Tecnologías clave que impulsan la visión artificial industrial
Estas son algunas de las tecnologías clave que impulsan los sistemas de visión artificial industrial en la fabricación ajustada:
Hardware de imagen avanzado: La visión artificial industrial se basa en cámaras y sensores de alta calidad para capturar datos claros en tiempo real. En muchos casos, también se utilizan dispositivos edge para preprocesar y almacenar datos visuales in situ, lo que reduce la latencia y los requisitos de ancho de banda.
Preprocesamiento de imágenes: Antes del análisis, las imágenes sin procesar se mejoran y normalizan utilizando técnicas como el filtrado y la detección de bordes, lo que mejora la claridad de la imagen.
Arquitecturas de aprendizaje profundo: Las redes neuronales convolucionales (CNN) son la columna vertebral de la visión artificial. Entrenados en grandes conjuntos de datos, estos modelos aprenden patrones visuales para clasificar objetos, detectar anomalías o medir características con alta precisión. Las arquitecturas basadas en CNN como YOLO11 son particularmente útiles en la fabricación debido a su velocidad y precisión en tiempo real.
Capacidades de visión artificial: Modelos como YOLO11 admiten varias tareas de visión artificial. Estas incluyen la detección de objetos (encontrar y localizar elementos), la clasificación de imágenes (identificar qué es un elemento), la segmentación de instancias (delinear partes o componentes específicos) y el seguimiento de objetos (seguir los elementos a medida que se mueven). Estas capacidades hacen que la inspección en tiempo real, el control de calidad y la gestión de inventario sean más eficientes en las plantas de fábrica y los almacenes.
Principios de Lean manufacturing con aplicaciones de visión artificial
Ahora que tenemos una mejor comprensión de la fabricación ajustada y las tecnologías clave que la impulsan, examinemos más de cerca algunos ejemplos de fabricación ajustada que aplican la visión artificial.
Control de calidad automatizado y detección de defectos
Los modelos de visión artificial como YOLO11 se pueden entrenar para detectar automáticamente defectos superficiales en los productos, como grietas u otras imperfecciones. Esto convierte la detección de defectos en una parte clave del control de calidad en la fabricación ajustada.
A diferencia de la inspección manual tradicional, que es lenta y propensa a errores, estos sistemas pueden analizar imágenes en tiempo real a medida que los productos se mueven a lo largo de la cinta transportadora. Pueden señalar defectos, clasificar artículos por calidad e incluso contar productos (como píldoras) antes del envasado y envío.
Fig. 2. Un ejemplo del uso de YOLO11 para detectar píldoras. (Fuente)
Optimización del flujo de producción y reducción del tiempo de ciclo
La mejora de procesos en la fabricación ajustada a menudo se basa en la observación manual, la medición de los tiempos de las tareas con cronómetros o la revisión de informes. Estos métodos son propensos a errores y sesgos, lo que puede interrumpir el flujo de producción.
La visión artificial puede intervenir para solucionar este problema mediante el seguimiento preciso de la finalización de tareas, la identificación de ralentizaciones o cuellos de botella y la supervisión del trabajo en curso en toda la fábrica. Modelos como YOLO11 también pueden rastrear a los trabajadores del almacén y las tareas que realizan, proporcionando información que ayuda a equilibrar las cargas de trabajo. Por ejemplo, se pueden asignar más trabajadores a las tareas que tardan más en completarse.
Fig. 3. YOLO11 puede ayudar a detectar trabajadores en un almacén. (Fuente)
Gestión inteligente de inventario y logística
Los flujos de trabajo de logística han utilizado tecnologías como códigos de barras y etiquetas RFID durante años. Sin embargo, más recientemente, la visión artificial se ha convertido en una herramienta clave para la fabricación ajustada en la gestión de la cadena de suministro, permitiendo el seguimiento en tiempo real, el reconocimiento de etiquetas y el conteo automatizado de inventario. Curiosamente, empresas como Amazon ya están utilizando la visión artificial en sus departamentos de logística para mover paquetes y agilizar las operaciones de los almacenes.
Mantenimiento predictivo para mejorar el tiempo de actividad
Puede considerar las máquinas como los músculos de cualquier instalación de fabricación. Sin ellas, la producción se detiene. Esto hace que el mantenimiento sea una parte crucial de la fabricación ajustada.
Los métodos tradicionales suelen dividirse en dos categorías: arreglar las máquinas después de que fallen o darles servicio en un horario fijo, sea necesario o no. Ambos enfoques pueden provocar averías inesperadas, esfuerzos desperdiciados y costes más elevados.
Sin embargo, la visión artificial puede supervisar los equipos en tiempo real y detectar problemas de forma temprana, antes de que causen fallos importantes. Los modelos de IA visual pueden detectar grietas, fugas y otras señales de advertencia temprana, lo que permite a los equipos de mantenimiento responder rápidamente. El resultado es menos tiempo de inactividad, menos reparaciones costosas y máquinas más duraderas.
Mejora de la seguridad y la gestión visual
En las plantas de fabricación, la seguridad de los trabajadores a menudo depende de los supervisores, las revisiones ocasionales y de que los empleados sigan las normas por su cuenta. Esto dificulta asegurar que el equipo de seguridad se use siempre o que las directrices se sigan de manera consistente.
Tradicionalmente, se han utilizado herramientas como los sistemas Andon (herramientas de señalización visual que resaltan los problemas en la línea de producción para una respuesta rápida) para informar de tales problemas. Pero a menudo dependen de que los humanos pulsen un botón o registren un problema. Los sistemas de visión artificial pueden ser una gran solución de automatización de la fabricación para esto.
Por ejemplo, los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden entrenarse para detectar equipos de seguridad, como cascos, guantes y chalecos de seguridad. También se pueden utilizar para detectar cuándo alguien entra en una zona restringida o peligrosa sin permiso, lo que ayuda a mantener un lugar de trabajo más seguro y sin riesgos.
Fig. 4. La compatibilidad de YOLO11 con la detección de objetos se puede utilizar para detectar equipos de seguridad. (Fuente)
El ROI de la visión artificial en la fabricación ajustada
A continuación, repasemos algunos de los beneficios clave de la integración de los procesos de fabricación ajustada con la visión artificial.
Calidad mejorada y reducción de la repetición del trabajo
La visión artificial mejora la calidad del producto al garantizar que los defectos se detecten de forma temprana y consistente. Al identificar los defectos antes de que los productos salgan de la línea, evita que los artículos defectuosos se empaqueten y se envíen. Esto reduce la repetición del trabajo, minimiza el desperdicio y aborda directamente el desperdicio causado por los defectos en la producción ajustada.
Mayor eficiencia y rendimiento
La IA visual acelera la producción al reemplazar las inspecciones manuales lentas por comprobaciones automatizadas rápidas. Garantiza que se identifiquen los cuellos de botella y que los procesos fluyan de manera más fluida a lo largo de la línea de producción. Como resultado, las fábricas inteligentes pueden lograr un mayor rendimiento y productividad sin sacrificar la calidad.
Ahorro de costes significativo
La reducción de residuos, el tiempo de inactividad y las repeticiones conducen a importantes ahorros en mano de obra y materiales. La visión artificial también reduce las reclamaciones de garantía al evitar que los productos defectuosos lleguen a los clientes. Con el tiempo, estas eficiencias mejoran la utilización de los recursos y reducen los costes operativos.
Mayor seguridad y ergonomía
La automatización de tareas peligrosas o repetitivas con visión artificial mantiene a los trabajadores fuera de peligro. Los sistemas de visión también pueden supervisar el cumplimiento de los equipos de seguridad y las zonas restringidas. En conjunto, estas medidas reducen los accidentes, minimizan el esfuerzo y refuerzan los principios de fabricación ajustada que priorizan a las personas.
Perspectivas basadas en datos para la mejora continua
Las soluciones de IA visual generan datos visuales impactantes que se pueden analizar para obtener información valiosa. Los fabricantes pueden utilizar estos datos para realizar un seguimiento del rendimiento, supervisar los KPI e identificar ineficiencias. Esto respalda la filosofía Kaizen, que enfatiza la mejora continua a través de pequeños cambios incrementales que se suman a importantes beneficios a largo plazo.
El futuro de la fabricación ajustada con visión artificial
A medida que avanza la tecnología, es probable que veamos que se adoptan más aplicaciones de IA en la fabricación, y la visión artificial juega un papel central. Un desarrollo importante es la tecnología de gemelo digital, que utiliza datos de sensores y sistemas de visión para recrear entornos de producción en vivo para el seguimiento en tiempo real, el análisis predictivo y las pruebas de escenarios.
Otro es el uso de sistemas de imágenes avanzados, como cámaras 3D, térmicas e hiperespectrales, que mejoran la detección de defectos y el control de calidad al identificar problemas invisibles para el ojo humano. Combinadas con algoritmos de IA, estas tecnologías pueden detectar signos tempranos de desgaste, prevenir averías y reducir el tiempo de inactividad no planificado, lo que respalda los principios de la fabricación ajustada para impulsar una mayor eficiencia y confiabilidad.
Conclusiones clave
La visión artificial permite a las instalaciones de fabricación ajustada identificar los problemas de forma temprana, reducir los residuos, mejorar la seguridad de los trabajadores y acelerar la producción. A medida que la tecnología de Visión Artificial continúa evolucionando, es probable que desempeñe un papel aún mayor para que la fabricación ajustada sea más confiable y sencilla.
