Uno de los temas clave en las estrategias empresariales desde hace mucho tiempo es garantizar la calidad de los productos producidos mediante la inspección continua. Pareciera que esta estrategia es una buena táctica, pero no deja de tener sus problemas. La estrategia más adecuada es "no inspeccionar", ya que no agrega valor; sino "producir calidad", la cual genera valor. En pocas palabras, “La calidad no se inspecciona, se fabrica”.
Hoy en día, este tema representa un desafío constante para las empresas y sus integrantes, quienes buscan alcanzar y mantener altos estándares en sus productos, así como la reducción de fallas y defectos, y como consecuencia, la satisfacción del cliente.
Durante muchos años, los especialistas han integrado una serie de herramientas y técnicas para identificar y resolver los paradigmas de la calidad en la producción. Algunas de estas técnicas son: Seis Sigma, ANOVA, Cartas de Control, Histogramas, Diseño de Experimentos, Habilidades de Máquina, Habilidades del Producto, Gráficos de Pareto, Normalización y otras herramientas matemáticas que ayudan a implementar planes y acciones para reducir fallas y defectos en las líneas de producción.
No obstante, la mayoría de estas metodologías operan de manera desfasada en el tiempo, lo que significa que, al realizar un estudio de habilidad de una dimensión especifica de un producto, se requiere tomar al menos una muestra suficiente para realizar el cálculo, lo cual consume tiempo y esfuerzo. Si el resultado se encuentra dentro de las especificaciones adecuadas, no hay problema. Sin embargo, surge una pregunta crucial: ¿Qué sucede si el resultado de la habilidad no cumple y el producto ya está en manos del cliente? En este escenario, la eficacia de esta metodología se ve comprometida y no tiene sentido haberla realizado. Perdida de Tiempo y Dinero.
Para resolver este dilema y de acuerdo a nuestra experiencia, la introducción de la Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de fabricación con Sensores Inteligentes y datos en tiempo real han surgido como una solución innovadora para alcanzar el objetivo de "Cero Fallas en la Producción".
Para lograr el objetivo de Cero Fallas en la Producción mediante el uso de la IA, se aplican dos grandes enfoques: sistemas de control y sistemas inteligentes de calidad. Los sistemas de control comprenden bancos de prueba automatizados, inspección visual automatizada, monitoreo en tiempo real, análisis de datos históricos, entre otros elementos, que facilitan la detección de causas tanto visibles como invisibles, permitiendo establecer propuestas de solución. Por otra parte, los sistemas inteligentes desarrollan modelos para anticipar posibles fallas o defectos, optimizan procesos mediante programas que ajustan automáticamente los parámetros de producción, detectan anomalías con algoritmos de aprendizaje automático y aplican control de calidad autónomo para evaluar los productos según estándares y así, optimizar el producto. Estos y otros modelos de inteligencia artificial posibilitan llevar a cabo inspecciones de calidad de manera eficiente y exhaustiva, superando así las limitaciones de las inspecciones humanas tradicionales.
La aplicación de la IA, desde la fase inicial de diseño hasta la inspección final del producto, es una herramienta que, a través de modelos y sus algoritmos, tiene la capacidad de analizar una gran cantidad de variables correlacionadas con vastas cantidades de datos históricos y procesamientos en tiempo real, identificando patrones, comportamientos, así como posibles tendencias y desviaciones que podrían dar lugar a fallas y defectos de calidad.
Finalmente, la incorporación de la Inteligencia Artificial en los procesos de producción no solo marca un progreso tecnológico, sino que también genera una revolución en la gestión de la calidad. Esto faculta a las empresas no solo para aspirar a la meta de "Cero Fallas en la Producción", sino para alcanzar un nuevo nivel de excelencia y fiabilidad en la fabricación de productos, impulsando así su competitividad en el mercado.
