Calidad

IA para la detección y automatización

En un entorno de producción cada vez más competitivo, la calidad es un factor diferenciador clave. La falta de calidad representa un gran riesgo para el rendimiento y la competitividad, lo que conlleva costes muy elevados para las industrias. Los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning contribuyen hoy en día a la creciente automatización del control de calidad en las cadenas de producción, ayudando a reducir considerablemente el número de piezas defectuosas y las consecuencias que ello acarrea.

Icono Calidad

Relevancia

La automatización completa sigue representando un gran desafío para las empresas, ya que el control de calidad sigue basándose en gran medida en la capacidad visual de los seres humanos y en su limitada capacidad para adaptarse a condiciones potencialmente variables. Por otra parte, la inteligencia artificial, a condición de que se alimente de datos adecuados y de buena calidad, no se ve restringida, por su propia naturaleza, por limitaciones fisiológicas o de variabilidad.

Las fábricas que crean productos complejos, como microchips y placas de circuitos, utilizan modelos de Visión Artificial, en los que se complementa la IA con cámaras de alta resolución, de manera que se pueden captar detalles y errores casi imperceptibles con mucha más fiabilidad que el ojo humano. Cuando se integra con un marco de procesamiento de datos basado en la nube, los errores se marcan instantáneamente y la respuesta se coordina automáticamente.

Soluciones

Aplicaciones

  • Predicción, detección y clasificación de defectos por medición y gestión tanto de imágenes, como de texto, como de otros datos de proceso
  • Predicción de configuración optima de máquina ante cambios para conseguir cero defectos
  • Estimación de vida útil

Detalle

Entre las soluciones más utilizadas en este área podemos encontrar aquellas basadas en el análisis de documentos generados automáticamente con información sobre la evolución de los procesos, status de los productos y el reconocimiento de defectos mediante imágenes de los productos. Por ejemplo, el análisis del status de ejecuciones de software (logs) y del comportamiento de los servidores en los que funcionan para la detección de errores de código o hardware constatan algunas de las aplicaciones más comunes en control de calidad. Clientes nuestros ya han puesto en práctica herramientas de clasificación automática de incidencias en la producción de piezas como mecanismo para incrementar la velocidad de respuesta a las mismas.

El control de calidad también puede tener lugar al final de la línea, para comprobar el cumplimiento de las normas de presentación de un producto. Es una práctica cada vez más extendida la incorporación de sistemas de control de vídeo impulsados por Inteligencia Artificial que comprueban que las características del producto realmente se adecúan a los estándares de calidad de la compañía.

Metodología

Con la metodología Ágil como estándar interno, siempre nos adaptamos a los requerimientos y disponibilidad del Cliente.

Puesto que los servicios ofrecidos son personalizados, consideramos la comunicación y el contacto frecuente y cercano condiciones indispensables para maximizar la eficiencia y continuidad de los proyectos. Es por ello que las reuniones de feedback y presentación de avances tienen una periodicidad media de una semana.

FAQ

¿Cómo puedo incorporar IA a mis procesos?

Respuesta Todas nuestras colaboraciones giran en torno al acompañamiento desde la fase de conceptualización hasta la puesta en producción de las soluciones. El primer paso es contactarnos y, sin ningún compromiso, buscar juntos la manera óptima de aplicar las herramientas que mejor se adapten a tu negocio.

¿Necesito un equipo de Data Scientists y una arquitectura de datos especial?

Respuesta No es necesario, puesto que disponemos de un completo equipo de expertos y de los recursos computacionales necesarios para el desarrollo de prácticamente cualquier tipo de solución basada en datos y Machine Learning. La flexibilidad en cuanto a la naturaleza de los datos es completa (datos no estructurados, bases de datos SQL, datos en Excel, …)

¿Cómo puedo medir el valor que aporta a mi negocio?

Respuesta El cálculo de la rentabilidad se puede obtener de manera cuantitativa al igual que en los proyectos más tradicionales. Además, el respaldo de los casos de éxito y la fuerte inversión llevada a cabo por compañías de todo el mundo es fiel reflejo de la realidad sobre estos proyectos y cómo el riesgo asociado a ellos es, año a año, cada vez menor.

Nuestras soluciones

They trust us

Data is the answer

Aplicamos la Ciencia de Datos en los negocios para dar respuesta a necesidades presentes y predecir resultados futuros

We want to hear from you_


    Le informamos que los datos que voluntariamente nos proporcione en el presente formulario serán tratados por “PredictLand” con la finalidad de dar respuesta a su solicitud. Sus datos no serán cedidos a terceros, salvo cuando sea indispensable para la prestación del servicio u obligaciones legales. Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificación, limitación, portabilidad, oposición y supresión de los datos a través del correo electrónico info@PredictLand.com. Más información en www.PredictLand.com.

    «There is only one way to get things done. Just well done.«