Cómo optimizar la calidad de la producción mediante automatización y análisis de datos avanzados

La industria manufacturera actual se caracteriza por su notable cambio hacia la digitalización.

Si bien esta transición promete una mayor eficiencia y precisión, también plantea desafíos críticos, especialmente cuando se trata de mantener una calidad perfecta del producto. Un pequeño descuido en una placa de circuito o un error sutil de software pueden poner en riesgo todo su conjunto de producción, empañando su imagen de marca en el proceso.

Según la Federación Internacional de Robótica, se espera que las instalaciones globales de robots crezcan un 10 por ciento en 2022, alcanzando casi 570.000 unidades, con tasas de crecimiento promedio anual entre 2022 y 2025. Se pronostica que entre 2022 y 2025 se ubicará entre media y alta. Dado que la robótica y la automatización van en aumento, es cada vez más importante que las empresas respalden estos sistemas con análisis de datos avanzados para garantizar una calidad impecable del producto.

Estrategias para implementar automatización y análisis de datos avanzados

Trascendiendo los límites humanos

En el control de calidad, superar las limitaciones humanas es un objetivo importante. Los inspectores humanos son propensos a cometer errores de fatiga y la subjetividad en la estandarización de la evaluación de la calidad puede generar inconsistencias entre los inspectores. Para resolver estos problemas, los fabricantes están recurriendo a tecnologías avanzadas, como la visión por computadora (CV) y algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

CV y aprendizaje automático avanzado ofrecen un enfoque revolucionario para el control de calidad. Estos sistemas proporcionan una detección de anomalías precisa, consistente y rápida, superando las capacidades de los observadores humanos. A diferencia de los humanos, estas tecnologías no cansan y brindan conocimiento las 24 horas del día sobre los procesos de producción. Además, avanza en la estandarización de la evaluación de la calidad aplicando criterios consistentes en cada revisión, eliminando la subjetividad. Además de identificar defectos superficiales, estos algoritmos destacan en el diagnóstico de problemas complejos que pueden escapar al ojo humano, lo que los convierte en herramientas indispensables para garantizar una calidad perfecta del producto en la industria manufacturera.

Eliminación de procedimientos de control de calidad obsoletos

A pesar de la era de la Industria 4.0, muchas empresas manufactureras todavía dependen de métodos de control de calidad obsoletos, incluidas hojas de cálculo, registros en papel y listas de verificación manuales. Estos enfoques arcaicos no sólo requieren mucho tiempo, sino que también son propensos a errores. Para seguir siendo competitivo y garantizar los más altos estándares de calidad, es esencial adoptar un sistema de gestión de calidad digital integrado. Estos sistemas automatizados permiten el seguimiento en tiempo real, el análisis de datos y el control de calidad, lo que reduce los riesgos asociados con los procesos manuales. Este sistema suele estar formado por los siguientes elementos:

• Integración de datos: los sistemas de gestión de calidad digitales se integran con diversas fuentes de datos, incluidos equipos de producción, sensores y bases de datos, para recopilar datos precisos sobre la calidad del producto y los procesos de producción.
• Automatización: estos sistemas automatizan las tareas de control de calidad, como la inspección y la recopilación de datos, lo que reduce la dependencia del trabajo manual y reduce el error humano.
• Aseguramiento de la Calidad: Estos sistemas digitales incluyen módulos de aseguramiento de la calidad, que permiten a las organizaciones definir estándares de calidad, monitorear el cumplimiento y gestionar las desviaciones.
• Integración con IoT: muchos sistemas modernos se están integrando con dispositivos y sensores de Internet de las cosas (IoT), lo que permite la recopilación continua de datos de dispositivos y productos.
• Escalabilidad: Estos sistemas están diseñados para ser escalables y satisfacer las crecientes necesidades de las operaciones de fabricación.

Aprovechar conocimientos prácticos de Big Data

En un entorno de fabricación digital, cada proceso, máquina y producto genera una gran cantidad de datos. Sin embargo, los datos sin procesar, sin la lente de un análisis detallado, pueden nublar la toma de decisiones. Aquí es donde entran en juego el análisis de datos avanzado y la inteligencia artificial (IA). Al utilizar estas tecnologías, las empresas pueden extraer inteligencia procesable del intercambio de datos. Este cambio hacia una toma de decisiones basada en datos permite un enfoque proactivo para la gestión de la calidad, donde los problemas potenciales se identifican y abordan antes de que se hagan evidentes, evitando defectos costosos y retrasos en la producción.

Como punto de referencia de esta innovación tecnológica, la integración de plataformas low-code/no-code puede facilitar la implementación de estos sistemas avanzados. Por ejemplo, se puede utilizar una plataforma sin código para diseñar rápidamente paneles para el monitoreo de la calidad en tiempo real sin profundizar en una codificación compleja. Esto garantiza que incluso aquellos que no están familiarizados con la programación puedan contribuir a mantener los estándares de calidad.

Un estudio de caso sobre análisis de datos avanzado e integración de IA

Un ejemplo notable de la aplicación de análisis de datos avanzados e inteligencia artificial en el control de calidad de la fabricación es el caso de Global Unichip Corporation (GUC). A medida que GUC desarrolla microchips más complejos, garantizar la calidad a escala se convierte en un desafío. Para abordar esto, GUC se asoció con proteanTecs, miembro de la red de socios de AWS, para desarrollar una solución que combine datos integrados en ASIC (circuitos integrados de aplicaciones específicas) con IA predictiva. Este enfoque permite a GUC monitorear y reparar proactivamente los defectos del silicio antes de que causen fallas en el sistema. Los resultados de esta colaboración han sido impresionantes: GUC y proteanTecs han aumentado significativamente la calidad y confiabilidad de los microchips GUC.

La integración de la IA predictiva en la gestión de la calidad ejemplifica el poder de la toma de decisiones basada en datos en la industria manufacturera. Al identificar posibles problemas futuros y tomar acciones correctivas rápidamente, los fabricantes no sólo pueden prevenir defectos costosos, sino también optimizar los procesos de producción para lograr una mayor eficiencia y sostenibilidad. Esto destaca el potencial transformador del análisis de datos avanzado y la IA para garantizar una calidad perfecta del producto.

Pensamientos finales

La búsqueda de los más altos estándares de calidad por parte de la industria manufacturera requiere la integración de análisis de datos avanzados, automatización y soluciones de código bajo/sin código. Los fabricantes que adoptan estas tecnologías no sólo aumentan su eficiencia operativa sino que también fortalecen su reputación en el mercado. A medida que avanza la era de la Industria 4.0, mantenerse a la vanguardia en el control de calidad no es solo una opción sino un imperativo estratégico para el éxito continuo en el sector manufacturero.

Amy Groden-Morisson

Amy Groden-Morrison es vicepresidenta de servicios de marketing y ventas de Alpha Software. Ha trabajado más de 15 años en puestos de liderazgo en comunicaciones de marketing en empresas como TIBCO Software, RSA Security y Ziff-Davis. Más recientemente, fue responsable del desarrollo de programas de marketing que ayudaron a lograr una tasa de crecimiento anual de más del 30 % para productos de análisis de 1.000 millones de dólares, una empresa de software de integración empresarial que cotiza en NASDAQ. Sus logros recientes incluyen la fundación del primer programa de tecnología con CNN, el lanzamiento de una empresa de eventos en la Bolsa de Nueva York, la reestructuración de una empresa que cotiza en NASDAQ durante una crisis y el posicionamiento y marketing de una startup del área de Boston para una adquisición exitosa. Actualmente, Amy se desempeña como directora del programa Health Accelerator, presidenta del comité de marketing del Cambridge MIT Business Forum Launch Smart Clinics y miembro del equipo organizador de Boston TechJam. Tiene un MBA de la Universidad Northeastern.