La inteligencia artificial brinda capacidades inteligentes y fabricación sin defectos
Cristina Cristalli, coordinadora del proyecto GO0D MAN (aGent Oriented Zero Defect Multi-stage mANufacturing) en Loccioni - AEA (Italia), explica: «Una gran ventaja es que la arquitectura propuesta que diseñamos es lo suficientemente general como para emplearse en procesos de fabricación muy diferentes, que van desde la fabricación en serie hasta la fabricación en lotes. Se desarrollaron algoritmos, sensores y sistemas multiagente resistentes para funcionar con conjuntos de datos no ideales y con diferentes máquinas, a fin de reflejar cómo es el funcionamiento normal de una fábrica real». La arquitectura de GO0D MAN y sus componentes se emplearon satisfactoriamente en tres casos industriales, a saber: en Volkswagen Autoeuropa, Zannini y Electrolux. Cada estudio de caso requirió un grado de personalización y configuración de acuerdo a sus procesos y objetivos específicos. «En Volkswagen Autoeuropa, los sistemas funcionaron de forma ininterrumpida durante más de un año y recabaron y analizaron datos en tiempo real sobre la producción de más de ciento cuarenta mil coches», comenta Cristalli.
La IA en procesos industriales
La fabricación en varias fases es la estructura más común del sistema de producción moderno e implica múltiples procesos que se ejecutan en serie, a veces en paralelo, para realizar una secuencia de operaciones necesarias para producir o ensamblar un producto. Es común en muchos sectores, desde la automoción hasta la fabricación de electrodomésticos y desde la industria aeroespacial hasta la electrónica de consumo. La calidad general de cualquier producto final depende del rendimiento de cada uno de los procesos individuales. Es más, el rendimiento de los procesos posteriores puede verse comprometido por desviaciones en procesos anteriores. Por lo tanto, las fábricas modernas tienen que entenderse no solo en términos de procesos individuales, sino también en cuanto a cómo se relacionan entre sí estos procesos. Cristalli comenta: «La buena noticia es que las fábricas modernas digitalizadas generan una cantidad enorme de datos en tiempo real. Podemos detectar correlaciones entre procesos y crear modelos de datos para poner en práctica estrategias de control innovadoras basadas en IA para prevenir defectos y mantener el rendimiento general del sistema. Con todo, aunque estos conceptos están siendo ampliamente debatidos a nivel académico, todavía no se dispone de indicios de que dicho planteamiento pueda ponerse en práctica de manera eficaz». En este contexto, el objetivo del proyecto financiado con fondos europeos GO0D MAN era trasladar este debate académico a aplicaciones industriales. Cristalli añade: «Desde el principio, fuimos muy claros sobre los requisitos del usuario final. Invertimos mucho trabajo y tiempo en desarrollar tecnologías listas para ser generalizadas y fáciles de implantar en el entorno de fabricación».
Herramientas inteligentes para la fabricación especializada
Otro aspecto fundamental fue la integración de diferentes tecnologías desarrolladas para ofrecer la arquitectura y metodología de GO0D MAN como un nuevo método de control de calidad. La recopilación de datos en tiempo real y el diagnóstico de defectos se llevaron a cabo en cada una de las fases del proceso, así como entre procesos para obtener una perspectiva mejor de las correlaciones entre fases. Esto se logró mediante la combinación de procesos y control de calidad en una arquitectura de sistema distribuido gracias a sistemas multiagente, que permiten distribuir algoritmos de IA y de análisis de datos mediante una red de nodos inteligentes distribuidos. Durante los tres años del proyecto, se desarrollaron asimismo varias herramientas inteligentes de inspección. «Dos de ellas han dado lugar a dos solicitudes de patente por parte de la Universidad Politécnica de las Marcas», señala Cristalli. Una hace referencia a un escáner láser portátil basado en un teléfono inteligente para ayudar a los operadores durante el montaje de las carrocerías de coches, lo que mejora su capacidad de medición y los integra completamente en la línea de producción. «Este incluye el concepto de “persona en la operación”, que es importante para evitar que la automatización tenga repercusiones negativas en la mano de obra», explica Cristalli. La segunda innovación versa sobre un sistema de visión telecéntrica para la detección de rebabas en piezas metálicas torneadas. Ambos sistemas han cumplido los requisitos para su aplicación industrial.
Palabras clave
GO0D MAN, inteligencia artificial (IA), fabricación, sin defectos, sistemas multiagente, automoción, automatización, control de calidad
