La fabricación siempre ha sido un acto de equilibrio entre la velocidad, la calidad y la innovación. Para los fabricantes de bienes de consumo envasados, ese equilibrio es aún más complejo, ya que las carteras de productos se expanden, los formatos de embalaje evolucionan más rápido y se espera que las líneas de producción se adapten a más variaciones que nunca. Al mismo tiempo, los consumidores siguen esperando productos impecables cada vez que hacen una compra.
Proctor & Gamble (P&G) quiere garantizar la mejor calidad para sus clientes. En miles de productos y líneas de producción de todo el mundo, incluso pequeños cambios en los materiales, el embalaje, los gráficos, las texturas o las condiciones de producción pueden afectar a los resultados de calidad. Las tecnologías de inspección tradicionales se diseñaron para un mundo anterior. La fabricación moderna exige algo más adaptable.
Ese desafío ayuda a explicar por qué Inspección de calidad basada en la IA se perfila como una de las aplicaciones más importantes de la IA industrial. La capacidad de inspeccionar todos los productos a toda velocidad de producción, aprender de las variaciones en lugar de dejarse interrumpir por ellas y ampliar esas capacidades a nivel mundial ofrece a los fabricantes una nueva forma de competir. Visual Inspection Cockpit (VIC) de Siemens, desarrollada en colaboración con P&G, demuestra cómo la IA, la computación de vanguardia industrial y la visión artificial pueden transformar el control de calidad de un requisito de producción en una ventaja empresarial estratégica.
Impulsando la inspección de calidad para abordar procesos de fabricación complejos y rápidos
Las rápidas líneas de producción de P&G, con su alta variabilidad, son exactamente el entorno en el que el proceso de inspección es exigente y requiere una solución específica e inteligente. Las líneas de producción deben adaptarse al alto rendimiento, la innovación constante de los productos, los diseños de envases en evolución y los materiales que se estiran, se mueven, se arrugan o varían de forma natural durante la fabricación.
Históricamente, los sistemas de visión artificial basados en normas se han utilizado para detectar problemas de calidad. Si bien son eficaces en entornos estables, estos sistemas suelen requerir un ajuste exhaustivo cada vez que cambian los productos, los materiales, las condiciones de iluminación o los ajustes de producción. A medida que aumenta la variabilidad de la fabricación, mantener el rendimiento de la inspección puede consumir cada vez más recursos.
Como explicó Roland Joseph, director técnico sénior de Controles Inteligentes y Automatización de P&G: «Los sistemas de visión tradicionales y basados en normas simplemente tienen dificultades para cumplir con las exigencias de las principales inspecciones de los atributos de calidad de los productos y los cambios constantes que introducen nuestros entornos de innovación y fabricación. Necesitamos capacidades que sean mucho más ágiles y sólidas».
Lo que P&G necesitaba no era simplemente un sistema de inspección mejor. La empresa necesitaba un enfoque radicalmente diferente, uno capaz de ofrecer una precisión de inspección continua a la velocidad de la línea y, al mismo tiempo, adaptarse a la la realidad de la fabricación moderna.
La computación de vanguardia industrial hace que la IA se pueda desplegar a escala
Varios años antes de asociarse con Siemens, P&G ya había identificado el potencial del aprendizaje profundo para resolver los desafíos de inspección de calidad que las tecnologías convencionales tenían dificultades para abordar. La empresa desarrolló e implementó con éxito una solución interna en más de 150 entornos de producción, lo que demuestra el valor de la inspección basada en la IA.
El siguiente desafío era escalar.
El despliegue de la IA industrial en todo el mundo requiere algo más que desarrollar modelos precisos. Requiere una infraestructura estandarizada, una potencia de cálculo fiable, resiliencia operativa, gestión del ciclo de vida, procesos de despliegue de software y soporte a largo plazo. Estas son las capacidades que transforman un piloto exitoso en una capacidad para toda la empresa.
Al asociarse con Siemens, P&G combinó su experiencia en fabricación y su innovación en aprendizaje profundo con nuestra plataforma Industrial Edge, ordenadores industriales con GPU de NVIDIA y una infraestructura de IA industrial diseñada para su despliegue en varios centros y entornos de producción.
«Diseñamos esta solución», dijo Paul Thomas, director de visión artificial e IA aplicada de P&G, «para resolver una miríada de desafíos industriales que los sistemas de visión tradicionales no podían abordar: la caracterización precisa de los componentes superpuestos, la sutileza de los defectos de bajo contraste, la complejidad de los productos y envases muy decorados, la estrecha coordinación temporal, la integración del PLC en tiempo real con el rechazo de un solo producto a tasas de producción altas con inspección continua».
El resultado es una solución que permite a la IA Industrial operar donde se fabrica: directamente en la planta, en tiempo real y a gran velocidad.