El control de calidad con inteligencia artificial ha hecho que esta certificación de ‘lo que está bien, o está mal’ cuando se crean los productos que consumimos en nuestro día a día tenga un nuevo nivel de potenciación.
Y es que tradicionalmente, por muy buenos que los profesionales fueran en su trabajo, después de varias horas viendo miles de piezas idénticas, es normal que se les escaparan algunas cosas.
Hay que recordar que lo mejor de automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial es eliminar los trabajos repetitivos que agotan mentalmente a los profesionales cualificados.
Por eso, es normal que las empresas recurran a una consultoría tecnológica empresarial, porque no tiene sentido que con las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías, los profesionales pierdan su tiempo en cosas que ya pueden hacer las máquinas por ellos.
Las habilidades para implementar la IA en una empresa, en el caso concreto del control de calidad, dependen de su etapa de implementación y de los objetivos que se quieran conseguir.
Así que en este artículo, vamos a analizar qué es el control de calidad, qué técnicas se emplean para ello, y sobre todo, cómo se utiliza la inteligencia artificial para potenciar esta metodología industrial.
¿Qué es el control de calidad?
El control de calidad es la práctica constante de comparar lo que se está haciendo con lo que se debe hacer, utilizando métodos fiables y objetivos, y tomando medidas basadas en esa comparación.
Es una disciplina que combina un conocimiento técnico específico, atención meticulosa al detalle y una cultura organizacional que valora la excelencia y la responsabilidad.
Aunque es algo que pasa bastante desapercibido, es lo que permite que confiemos en lo que compramos, y el guardián silencioso de nuestra confianza diaria en las cosas que usamos.
Para entenderlo mejor, pongámonos en la situación de la última vez que compraste algo nuevo. Seguro que lo sacaste de la caja, lo examinaste, y quizás lo usaste por primera vez.
En ese momento, estabas haciendo algo muy parecido al control de calidad, aunque de manera instintiva, ya que estabas comprobando si ese producto cumplía con lo que esperabas de él.
¿Funcionaba bien? ¿Se sentía bien construido? ¿Encajaban bien las piezas? Pues ese acto fundamental de verificación, pero llevado a cabo de manera sistemática, constante y mucho antes de que el producto llegue a tus manos, es precisamente el control de calidad en el mundo empresarial.
Pero en realidad, es mucho más que un chequeo final, ya que el control de calidad se entrelaza con cada etapa de la creación de algo. De hecho, forma parte del método de trabajo, a través de preguntarse si se están haciendo bien las cosas, y en caso contrario, cómo podrían mejorarse.
Y es que en las fábricas, lógicamente el control de calidad no espera a que el producto esté terminado para descubrir que un componente está defectuoso, porque esto supondría a la larga muchos gastos innecesarios.
¿Qué técnicas se usan en el control de calidad?
En una planta de producción donde cada componente recibe una atención constante, la inspección visual sigue siendo el primer filtro para descubrir imperfecciones en piezas metálicas o plásticas.
Un profesional examina con luz directa las superficies y observa irregularidades en los objetos, y al detectar algo que no está al nivel de calidad que se persigue, se activa un protocolo que involucra a un responsable de supervisión para decidir si la pieza continúa su recorrido, o regresa para su reparación.
De forma paralela, un sistema de muestreo por aceptación permite evaluar lotes completos sin detener la línea de producción, y de allí, un responsable extrae unidades siguiendo tablas basadas en el número total de artículos, y el nivel de riesgo definido según la criticidad del producto.
Si el porcentaje de defectos rebasa cierto umbral, el lote queda en cuarentena hasta que un equipo de especialistas analice las causas de su mala calidad, siendo esta una metodología ahorra recursos y evita rechazos masivos de material.
Por otra parte, los gráficos de control permiten mantener vigilancia continua sobre ciertos parámetros críticos, para que de esta forma, cuando algún valor supera los límites establecidos, salta una alerta instantánea y un técnico toma muestras adicionales para confirmar el error.
Aunque quizás no sea una técnica como tal, también hay que decir que la calibración periódica de herramientas y máquinas, así como su mantenimiento, es también una forma de controlar la calidad, o más bien, de minimizar los errores que producen los fallos en la producción.
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en el control de calidad?
Ahora que ya hemos visto qué es y cómo funciona el control de calidad en la industria, se entenderá mejor que en una línea de producción que incorpora análisis basado en redes neuronales artificiales, el flujo de datos tiene un nuevo nivel de precisión.
Las cámaras de gran potencia que se utilizan para este objetivo captan imágenes de cada pieza y transmiten esa información a un servidor local, donde un modelo de aprendizaje profundo procesa cada imagen que recibe y le otorga un puntaje de calidad con base en los patrones extraídos de las muestras previas.
Y además del uso de la visión artificial en la IA, los sensores que están instalados a lo largo de la línea de producción generan registros continuos de las propiedades mecánicas y estructurales del proceso de fabricación de los productos.
Para entrenar estos sistemas, los ingenieros tienen que calibrar cientos de muestras para que el modelo distinga defectos reales, y durante esa etapa, ajustan parámetros internos y comparan curvas de entrenamiento para evitar que el modelo memorice casos concretos, o tenga sesgos.
Pero aunque la automatización de procesos con inteligencia artificial haga que el control de calidad sea mucho más efectivo, la verdad es que la retroalimentación humana sigue siendo algo que no se puede obviar, ni sustituir.
Cuando el sistema marca una pieza como defectuosa, es un ingeniero quien anota la explicación de lo que ha podido suceder y esa información enriquece la base de datos para corregir casos en los que el algoritmo falló en su clasificación.
¿En qué fase de implementación se encuentra la inteligencia artificial en el control de calidad a nivel industrial?
En cuanto a cómo las fábricas y laboratorios usan hoy la inteligencia artificial para vigilar la calidad, hay que decir que aunque no estamos en los primeros experimentos, tampoco se puede ver que se esté produciendo una adopción masiva y uniforme.
Podríamos decir que la inteligencia artificial en control de calidad atraviesa una fase de crecimiento, en la que hay ciertos sectores punteros que ya están muy avanzados y otros que están dando sus primeros pasos.
La verdad es que hay cierta resistencia cultura que de alguna forma frena la adopción plena de esta tecnología, ya que en muchos sectores se habla de que existen problemas de capacitación, o de adaptación de la fuerza laboral como barreras principales.
Por eso, en Consultores IA, como somos conscientes de este problema y queremos que tu negocio pueda aprovechar todo el potencial de las nuevas tecnologías, hemos puesto en marcha diferentes cursos de capacitación y de formaciones en IA para empresas.
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