En un entorno comercial competitivo, las empresas de fabricación y logística enfrentan desafíos crecientes como interrupciones en la cadena de suministro, retención de talento y aumentos en los costos. La inteligencia artificial (IA) se presenta como una solución prometedora para mejorar la eficiencia y reducir costos. Para mejorar la automatización de las operaciones aprovechan el poder combinado de la IA y la visión artificial para optimizar la eficiencia y aumentar el control de calidad. Existen 2 tecnologías de la IA aplicadas en la visión artificial: Edge Learning y el Deep Learning.
¿Qué es Edge Learning?
Edge Learning es una tecnología de inteligencia artificial innovadora que es extremadamente eficiente y sencilla de implementar. Puede automatizar una variedad de tareas sin tener que contar con experiencia previa en IA ni conocimientos técnicos especializados.
El procesamiento se lleva a cabo directamente en el dispositivo o en el entorno cercano donde se generan los datos. Aprovechando una variedad de algoritmos previamente entrenados, esta tecnología es simple de configurar y demanda menos tiempo y recursos de entrenamiento en comparación con enfoques más convencionales de inteligencia artificial, como el Deep Learning.
¿Por qué elegirlo?
Edge Learning simplifica la automatización al no necesitar experiencia específica en inteligencia artificial o visión artificial. Los ingenieros de línea pueden entrenar la tecnología utilizando su comprensión de las tareas necesarias, lo que agiliza significativamente el proceso. Con solo algunas imágenes de ejemplo, puede discernir entre elementos aceptables y no aceptables, lo que lo convierte en una herramienta sumamente eficaz y accesible.
Cómo se implementa el Edge Learning
La implementación de una solución de Edge Learning es sencilla al emplear una única cámara inteligente en cualquier línea de producción. Esta cámara cuenta con iluminación integrada, lentes de autoenfoque y un sensor potente que se combinan para brindar capacidades de inspección altamente precisas. Además, hace uso de herramientas de visión artificial basadas en reglas y capacidades de inteligencia artificial para detectar y categorizar defectos de fabricación de forma rápida y eficiente.
Elección entre Edge Learning y Deep Learning
Edge Learning se diferencia del Deep Learning por su facilidad de uso y eficiencia en todas las etapas de la implementación. Requiere menos imágenes y menos tiempo de entrenamiento, lo que lo hace ideal para aplicaciones donde se necesita una solución rápida y rentable. Mientras que el Deep Learning es más adecuado para aplicaciones altamente personalizadas y complejas que requieren un procesamiento detallado de datos.
¿Cuándo Optar por Edge Learning?
El Edge Learning ofrece una solución versátil y eficaz para una amplia gama de desafíos en las industrias de fabricación y logística. Sus usos más recomendados son para clasificación, verificación de montajes y lectura de caracteres. A continuación, os mostramos algunos ejemplos:
Clasificación:
El Edge Learning puede categorizar y dividir los productos según su tamaño, color y otras características visuales, lo que simplifica el proceso de embalaje y distribución. Además, en la industria de bienes de consumo envasados, puede identificar olores por el envase, como en las barras de jabón, para asegurarse de que se empaquen con el aroma correcto.
En el ámbito de la electrónica, puede inspeccionar los componentes de las placas de circuito impreso (PCB), clasificando las placas como aptas o defectuosas según la presencia de componentes faltantes, dañados o incorrectos.
En el sector alimentario, después de verificar el sellado adecuado de las botellas, las clasifica como aprobadas o con fallos.
Verificación de montajes:
En la industria automotriz y de vehículos eléctricos, el Edge Learning puede examinar los rodamientos de bolas para confirmar su presencia o ausencia dentro de los anillos de los rodamientos, asegurando un montaje correcto. También puede confirmar la inserción correcta de conectores en los arneses de cableado.
En productos de consumo envasados, detecta la presencia o ausencia de tapas de sellado en los ambientadores e inspecciona etiquetas rotas, mal orientadas o mal colocadas.
En la industria electrónica, verifica el correcto montaje de las placas electrónicas y todos sus componentes
Y, por último, en el sector farmacéutico, detecta la presencia o ausencia de pastillas en el Blister.
Lectura de caracteres:
En la industria alimentaria, el Edge Learning puede leer códigos y fechas de caducidad en diversas superficies para verificar la frescura y evitar retiradas de productos.
En la industria farmacéutica, inspecciona etiquetas de vacunas para verificar fechas de caducidad y códigos de lote y rastrea paquetes mediante la lectura de códigos y texto en diferentes tipos de empaques para garantizar su correcto enrutamiento y procesamiento.
Por último, en la industria automotriz y de vehículos eléctricos, funciona como identificador de piezas, leyendo texto grabado en componentes metálicos de difícil lectura.
En conclusión, Edge Learning está transformando la forma en que las empresas abordan la automatización en la fabricación y la logística. Ya que, al ofrecer una solución práctica y escalable basada en IA, permite a las empresas aumentar la eficiencia, reducir costos y mejorar la calidad en sus operaciones diarias.
