La fabricación siempre ha sido un acto de equilibrio entre velocidad, calidad e innovación. Para los fabricantes de productos envasados de consumo, ese acto de equilibrio es aún más complejo a medida que las carteras de productos se están expandiendo, los formatos de empaque evolucionan más rápido y se espera que las líneas de producción adapten más variación 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 en todo el mundo, incluso pequeños cambios en materiales, envases, gráficos, texturas o condiciones de producción pueden afectar los resultados de calidad. Las tecnologías de inspección tradicionales fueron diseñadas para un mundo anterior. La fabricación moderna exige algo más adaptable.
Ese desafío ayuda a explicar por qué Inspección de calidad basada en IA está emergiendo como una de las aplicaciones más importantes de la IA industrial. La capacidad de inspeccionar cada producto a toda velocidad de producción, aprender de la variación en lugar de ser interrumpido por ella y escalar esas capacidades a nivel mundial brinda a los fabricantes una nueva forma de competir. La cabina de Inspection visual (VIC) de Siemens, desarrollada en colaboración con P&G, demuestra cómo la IA, la informática industrial Edge y la visión artificial pueden transformar la garantía de calidad de un requisito de producción a una ventaja estratégica para el negocio.
Potenciando la inspección de calidad para abordar procesos de fabricación complejos y rápidos
Las líneas de producción rápidas de P&G, con su alta variabilidad, son exactamente el entorno donde el proceso de inspección es exigente y requiere una solución específica e inteligente. Las líneas de producción deben adaptarse a un alto rendimiento, innovación constante de productos, diseños de empaque en evolución y materiales que naturalmente se estiran, cambian, arrugan o varían durante la fabricación.
Históricamente, los sistemas de visión artificial basados en reglas se han utilizado para detectar problemas de calidad. Si bien son efectivos en entornos estables, estos sistemas a menudo requieren una amplia revisión cada vez que cambian productos, materiales, condiciones de iluminación o configuraciones de producción. A medida que aumenta la variabilidad de fabricación, mantener el rendimiento de inspección puede ser cada vez más intensivo en recursos.
Como explicó Roland Joseph, director técnico sénior de Controles Inteligentes y Automatización de P&G: “Los sistemas de visión tradicionales basados en reglas simplemente luchan por satisfacer las demandas de las inspecciones clave de atributos de calidad del producto y los cambios constantes que introducen nuestros entornos de innovación y fabricación. Necesitamos capacidades que sean significativamente más ágiles y robustas”.
Lo que P&G necesitaba no era simplemente un mejor sistema de inspección. La compañía necesitaba un enfoque fundamentalmente diferente, uno capaz de ofrecer precisión de inspección continua a la velocidad de la línea mientras se adaptaba a Realidades de la fabricación moderna.
La computación de borde industrial hace que la IA se pueda implementar 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 compañía desarrolló e implementó con éxito una solución interna en más de 150 entornos de producción, lo que demuestra el valor de la inspección impulsada por IA.
El siguiente desafío fue la escala.
La implementación de IA industrial a nivel mundial requiere más que desarrollar modelos precisos. Requiere infraestructura estandarizada, potencia informática confiable, resiliencia operativa, administración del ciclo de vida, procesos de implementación 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 e innovación de aprendizaje profundo con nuestra plataforma Industrial Edge, PC industriales powered by GPU NVIDIA e infraestructura industrial de IA diseñada para su implementación en múltiples instalaciones y entornos de producción.
“Diseñamos esta solución”, dijo Paul Thomas, director de visión artificial e IA aplicada en P&G, “para resolver una miríada de desafíos de la industria que los sistemas de visión tradicionales no podían tocar: caracterización precisa de componentes superpuestos, la sutileza de defectos de bajo contraste, la complejidad de productos y envases altamente decorados, coordinación de tiempo ajustado, integración de PLC en tiempo real con rechazo de un solo producto a altas tasas de producción con inspección continua”.
El resultado es una solución que permite que la Industrial AI opere donde se produce la fabricación: directamente en la planta, en tiempo real y a gran velocidad.