CASO DE ESTUDIO:
Sistema de visión artificial basado en IA para el control de calidad y la verificación del proceso de producción
EMPRESA: Planta de producción del sector FMCG / fabricación industrial
SECTOR: Automatización industrial | Sistemas de visión artificial | Inteligencia Artificial | Control de calidad
PROBLEMA
El control de calidad y la verificación de los productos se realizaban mediante inspección manual, lo que aumentaba el riesgo de que los defectos pasaran desapercibidos, de cometer errores durante el proceso de preparación y de mezclar diferentes variantes de productos en la línea de producción.
Con el incremento de la capacidad de producción, los métodos tradicionales de inspección dejaron de ofrecer el nivel de repetibilidad y fiabilidad requerido. El cliente buscaba una solución que permitiera identificar automáticamente los productos y realizar un control de calidad en tiempo real sin afectar al rendimiento de la línea de producción.
DESAFÍO
El objetivo del proyecto era implantar un sistema inteligente de visión artificial capaz de identificar productos, supervisar el proceso de producción en tiempo real y detectar desviaciones antes de que los productos abandonaran la línea de producción.
Uno de los requisitos clave era aprovechar la Inteligencia Artificial para clasificar los productos, identificar sus distintas variantes y facilitar la adaptación del sistema a futuras ampliaciones del catálogo de productos.
ALCANCE DEL PROYECTO
Como parte del proyecto, el equipo de MJ Group fue responsable de la implementación integral del sistema de visión artificial, incluyendo:
Selección y configuración de cámaras de visión SICK Inspector83x.
Preparación de los puestos de inspección por visión.
Captura y etiquetado de imágenes de referencia para el entrenamiento de los modelos de IA.
Configuración de las funciones AI Classification, Object Detection e Intelligent Inspection.
Integración del sistema con la línea de producción.
Implementación del control de orientación de las cajas de cartón.
Implementación de la verificación de la cantidad de productos dentro de los envases.
Configuración del reconocimiento de colores y de variantes de productos en la estación de mezcla.
Participación en la puesta en marcha, las pruebas funcionales y la optimización del sistema.
SOLUCIÓN
El proyecto se basó en las cámaras inteligentes SICK Inspector83x, que utilizan Inteligencia Artificial para automatizar el control de calidad y la identificación de productos.
La solución se estructuró en torno a tres funcionalidades principales.
AI Classification
El sistema clasificaba automáticamente los productos e identificaba sus variantes, permitiendo:
Identificar diferentes tipos de productos.
Clasificar los productos como OK o NOK.
Verificar el uso correcto de los componentes.
Detectar mezclas de variantes de productos en la línea de producción.
Object Detection
El sistema localizaba objetos en tiempo real para realizar:
Conteo de productos.
Verificación de presencia de componentes.
Determinación de la posición de los productos.
Identificación de componentes ausentes.
Intelligent Inspection
La función Intelligent Inspection evaluaba la calidad del producto detectando:
Componentes faltantes.
Orientación incorrecta de los productos.
Desviaciones en la cantidad.
Errores de color.
Etiquetas ausentes.
Posicionamiento incorrecto de los componentes.
Antes de la puesta en marcha del sistema, se preparó un conjunto de imágenes de referencia y se etiquetaron las características de los productos. A partir de estos datos, se entrenaron los modelos de IA para reconocer automáticamente los productos durante el funcionamiento de la línea de producción.
EJEMPLO DE APLICACIÓN
En uno de los puestos de producción, las cámaras SICK Inspector83x realizaban:
Verificación de la presencia de la pieza.
Comprobación de la conformidad de la forma del producto.
Control del color.
Detección de defectos superficiales.
Identificación de deformaciones e imperfecciones.
Verificación de la orientación correcta de los elementos.
RESULTADOS Y BENEFICIOS PARA EL CLIENTE
La implementación del sistema permitió:
Automatizar por completo el proceso de control de calidad.
Reducir significativamente los errores de los operarios.
Detectar las no conformidades con mayor rapidez.
Incrementar la repetibilidad del proceso de producción.
Mejorar la calidad del producto final.
Supervisar la calidad de la producción en tiempo real.
Ampliar fácilmente el sistema para incorporar nuevas variantes de productos y modelos de IA.
RESUMEN
El proyecto demostró que un sistema de visión artificial basado en Inteligencia Artificial, correctamente diseñado, puede mejorar significativamente el control de calidad sin afectar al rendimiento de la producción.
La integración de las cámaras SICK Inspector83x con la línea de producción permitió automatizar la identificación de productos, eliminar errores derivados de la mezcla de variantes y aumentar la fiabilidad del proceso de inspección. Gracias a la tecnología de IA, la solución es flexible y puede evolucionar junto con los cambios en los procesos de producción y en el portafolio de productos.
¿POR QUÉ MJ GROUP?
Más de 20 años de experiencia en automatización industrial e integración de sistemas.
Ejecución integral de proyectos: desde el análisis de procesos y la selección de la tecnología hasta la puesta en marcha y la optimización del sistema.
Amplia experiencia en la implementación de sistemas de visión artificial basados en Inteligencia Artificial.
Integración con líneas de producción existentes.
Adaptación sencilla a nuevos productos y a procesos de fabricación en constante evolución.
Soporte técnico y desarrollo continuo del sistema tras su implementación.
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