Análisis de vídeo con IA para el control de calidad y de la producción
Detectar errores en tiempo real.
Mantenga su calidad de producción bajo control
El análisis de vídeo con IA para el control de calidad y de producción le ofrece una solución inteligente para supervisar visualmente los procesos de fabricación y detectar las desviaciones a tiempo. En las modernas líneas de producción, cada irregularidad cuenta: porque incluso los fallos más pequeños pueden causar productos defectuosos, retrasos en la producción o reclamaciones. Si un error no se detecta de inmediato, a menudo se generan series completas de productos defectuosos. Esto conlleva reprocesos, desperdicio de material, retiradas del mercado o, en el peor de los casos, una pérdida de imagen y de confianza por parte del cliente.
Cuando los sistemas clásicos fallan: por qué su producción pasa por alto los errores.
Los sistemas clásicos funcionan con reglas fijas: “Si la distancia entre el punto A y el B es menor que 2 mm, entonces es un error”. Estas reglas debe definirlas manualmente una persona; así que el sistema solo sabe lo que se le ha enseñado explícitamente. El sistema no “entiende” lo que es una pieza buena o mala. Solo compara características individuales con tolerancias predefinidas. Estos sistemas basados en algoritmos son fiables en tareas claramente delimitadas, por ejemplo, para controles de medidas, detección de la posición o la lectura de caracteres codificados (p. ej., códigos de barras). Sin embargo, los métodos clásicos llegan a sus límites en escenarios complejos o variables: si aparece un error que no está cubierto por estas características definidas, el sistema no lo detecta.
Despídase de los errores pasados por alto: apueste por la inspección visual con IA
El análisis de vídeo basado en IA sigue un enfoque fundamentalmente distinto. Una característica esencial de los sistemas con IA es la capacidad de detectar anomalías visuales: mediante el modelo Training, estos sistemas aprenden primero lo que es normal (la calidad prevista de piezas sin defectos) y, a continuación, identifican las desviaciones respecto a ello. De este modo, pueden detectarse patrones de fallo novedosos o que antes eran desconocidos, sin que se hayan programado explícitamente de antemano. La IA, en cierto sentido, “comprende” cómo se ve un producto perfecto y señala cualquier cosa inusual como posible defecto.
Con el análisis de vídeo mediante IA se pueden lograr una mayor calidad del producto, unos costes más bajos y una mayor eficiencia de procesos en el control de calidad.
Nuestra Vaidio-tecnología controla con precisión las cantidades y la calidad de producción. La IA se entrena de forma específica con imágenes concretas de materiales y productos para detectar de manera fiable los productos defectuosos. Gracias a este proceso, la IA identifica a tiempo desviaciones específicas de cada empresa, como defectos de forma o de superficie, reduce la cantidad de productos defectuosos y, al mismo tiempo, optimiza continuamente la eficiencia y la calidad de los procesos de producción. En general aplica lo siguiente: los sectores con altos requisitos de calidad, un volumen de inspección elevado o costes elevados derivados de errores se benefician especialmente del análisis de vídeo con IA.
Fabricación industrial y electrónica
El análisis de vídeo con IA comprueba, por ejemplo, en tiempo real las superficies de los componentes para detectar arañazos, grietas, abolladuras o errores de material. Identifica errores de pintura en piezas de carrocería, fallos en uniones de soldadura en placas de circuito impreso o errores de montaje en el montaje final de dispositivos.
Industria automotriz
La industria automotriz, con sus altos estándares de calidad (por ejemplo, el objetivo de “cero errores”), se encuentra entre las pioneras en el uso de la IA en el control de calidad. Para ello, piezas de carrocería, módulos electrónicos o componentes de fabricación de motores se verifican por completo de forma automatizada para detectar fallos como microfisuras, desviaciones de medida o errores de montaje. La IA identifica defectos críticos que podrían afectar el rendimiento o la seguridad del vehículo (por ejemplo, formaciones de grietas, taladros incorrectos, juntas de espaciado incorrectas) y así garantiza un control de calidad exhaustivo de cada componente.
Industria del acero y los metales
Aquí también se puede utilizar el análisis de vídeo con IA para detectar defectos de superficie en aceros de laminación o chapas (por ejemplo, arañazos, inclusiones).
Industria farmacéutica y tecnología médica
En sectores regulados como el farmacéutico y el de dispositivos médicos, la calidad es la máxima prioridad, ya que los errores pueden implicar inmediatamente riesgos de seguridad para los pacientes. Los sistemas de vídeo basados en IA se utilizan, por ejemplo, en la verificación del embalaje y las etiquetas de los medicamentos. Los algoritmos comparan los datos impresos de los lotes, los códigos de barras o los prospectos con los datos previstos y detectan desviaciones, como impresiones incorrectas o incompletas, intercambios o embalajes dañados en tiempo real. En comparación con los controles manuales por muestreo, así se pudo aumentar drásticamente la velocidad de inspección y reducir casi a cero el índice de errores, lo que, además de generar ahorros de costes, garantiza el cumplimiento de estrictos requisitos regulatorios. Asimismo, el análisis de vídeo con IA puede emplearse para, por ejemplo, inspeccionar viales de inyección en busca de partículas, comprobar las tabletas por si presentan defectos visuales (roturas, decoloración) o controlar instrumentos quirúrgicos en cuanto a defectos de la superficie.
Industria de alimentos y bebidas
También en el ámbito de los alimentos & bebidas, el control de calidad impulsado por IA está ganando importancia. Aquí, además de la calidad del producto, se centra especialmente en la seguridad alimentaria. El análisis de vídeo con IA puede utilizarse en las líneas de producción, por ejemplo, para realizar la detección de cuerpos extraños. Además de los cuerpos extraños, la IA también puede supervisar parámetros de calidad como la forma y el color de los alimentos (p. ej., el grado de dorado de productos de panadería, el nivel de llenado de las botellas, el sellado de los embalajes). Los embalajes mal llenados o dañados se detectan y se apartan, sin que los empleados tengan que revisar pieza por pieza cada uno. El resultado son menos mermas, procesos de clasificación optimizados y una eficiencia general superior.
Industria solar (fotovoltaica)
Con el análisis de vídeo con IA, se inspeccionan los paneles solares durante el proceso de producción en busca de microfisuras o defectos en las celdas. La IA puede reconocer roturas de celdas en cuestión de segundos, que apenas son visibles para el ojo humano, y así separar a tiempo los módulos defectuosos. Un proyecto piloto en la fabricación de células solares demostró que, gracias a la comprobación con IA, además de un ahorro de tiempo enorme, también se mejoró la tasa de detección de errores, ya que el sistema descubrió durante horas microfisuras constantes, mientras que los inspectores humanos, a medida que avanzaba la jornada, perdían concentración.
Vaidio Data – optimización inteligente de procesos con apoyo de IA y LLM
Identifique de forma específica cuellos de botella, procesos ineficientes y fuentes de error recurrentes: ¿cuándo y dónde se producen los errores? ¿Qué máquinas son especialmente propensas a fallar? ¿En qué pasos del proceso surgen problemas de calidad? Vaidio Data le proporciona respuestas fundamentadas: de forma automática, en función del contexto y formuladas de manera comprensible.
Análisis comprensibles en lugar del caos de datos sin procesar
Gracias a los datos Vaidio y al componente de LLM, obtiene análisis y documentación clara en lenguaje natural. Esto ahorra tiempo y hace que los datos complejos sean relevantes para la acción de inmediato.
Prevención en lugar de reacción
Al saber cuándo, dónde y por qué se producen los errores, puede prevenir futuras averías antes de que ocurran y optimizar activamente su mantenimiento y producción.
Mejora de la eficiencia basada en datos reales
Ya no toma decisiones bien fundamentadas “de impulso”, sino basadas en análisis del sistema reales y que aprenden, adaptados de forma individual a sus procesos.