Quality Predictor

¿Alguna vez has imaginado usar Inteligencia Artificial para las pruebas de calidad de tus productos?

La transformación digital está redefiniendo el panorama industrial, impulsando un entorno de producción cada vez más conectado e inteligente. Con tecnologías como la inteligencia artificial, el IoT (Internet de las Cosas) y la automatización avanzada, las empresas pueden optimizar sus procesos, mejorar la precisión en sus operaciones y prever problemas de calidad antes de que ocurran. 

Implementar procesos que involucren IA en las empresas se ha vuelto esencial para alcanzar nuevos niveles de eficiencia, productividad y competitividad. Con procesos automatizados y análisis en tiempo real, las decisiones estratégicas se basan cada vez más en datos, permitiendo la optimización de recursos y la minimización de desperdicios. 

Uno de los principales desafíos en el sector industrial es asegurar la calidad del producto final que se enviará al cliente. Si el producto no cumple con los estándares de calidad necesarios, se genera un desperdicio masivo, ya que tendrá que ser reproducido, a veces involucrando toneladas de material. 

Automatización de pruebas de calidad en la industria

Para abordar esta necesidad constante en el sector industrial y ayudar a las empresas a reducir masivamente las pruebas de calidad, asegurando una alta confianza en el producto final, Habber Tec ha desarrollado la solución: Quality Predictor. Esta solución tiene como objetivo predecir la probabilidad de que un producto pase o falle la prueba final de calidad.
Quality Predictor es un modelo predictivo de inteligencia artificial que indica, antes del momento de la prueba de calidad, la probabilidad que se obtendrá en dicha prueba. Asociado con este modelo, se emiten alertas basadas en tendencias para asegurar la calidad de todos los productos, minimizando las desviaciones que podrían llevar a fallos de calidad, reduciendo así el desperdicio, los costos asociados y acelerando los tiempos de producción.

 

 

¿Cómo funciona?

Quality Predictor anticipa el momento en la línea de producción en el que se realizan las pruebas de calidad, indicando si es necesario o no realizar una verificación manual. De manera preventiva, comienza a enviar alertas con antelación para que se puedan hacer correcciones en la línea y evitar fallos de calidad en el futuro. 

El proceso de implementación de esta solución consta de cinco fases: 

  1.  Entender los datos existentes en la línea de producción: 

En esta fase, estudiamos los datos disponibles y evaluamos su calidad para identificar posibles resultados. Es esencial recopilar tanta información como sea posible sobre el proceso de negocio y cómo funciona la producción. 

  1. Configuración y parametrización

Esta fase implica la limpieza de datos y la selección de variables para adaptar el Quality Predictor a los datos y la realidad de tu organización.

  1. Evaluación de prueba

En esta etapa, analizamos los resultados del modelo adaptado a tu organización. Utilizamos diversas métricas para compartir el rendimiento, que luego se monitorizarán a lo largo del tiempo. 

  1. Evaluación de KPI

Después de la evaluación, se configuran los KPIs necesarios para monitorear las predicciones del modelo elegido y más tarde configurar informes en el tablero para controlar y evaluar los resultados y el rendimiento del modelo. También se configuran alertas y notificaciones proactivas durante esta fase.

  1. Instalación en producción

En esta fase, comparamos los datos históricos con los datos de producción para evaluar la consistencia del modelo, permitiendo ajustarlo según las necesidades de la organización. Además, se completa la configuración del servicio para que funcione en la línea de producción, recibiendo nuevos datos de la fábrica. 

 

 

Beneficios de la industria inteligente con IA

El uso inteligente de los datos de producción aporta varios beneficios que impactan directamente en el aumento de la productividad, la reducción del tiempo de producción y el coste operativo. Además de los beneficios mencionados anteriormente, Quality Predictor también ofrece:

  • Flexibilidad y eficiencia en la colaboración entre humanos y máquinas
  • Maximización del tiempo de los empleados
  • Minimización del error humano y la carga de trabajo
  • Mejora de la calidad y la consistencia
  • Toma de decisiones rápidas y acertadas

 

Caso de éxito en Volkswagen Autoeuropa:

Hemos implementado Quality Predictor en varios procesos industriales, uno de los cuales destaca: Volkswagen Autoeuropa, que redujo el tiempo de producción de vehículos utilizando modelos de calidad con inteligencia artificial. Consulta el caso «Road Test Predictor» en el enlace a continuación.

Conclusión

La innovación a través de la inteligencia artificial es un diferenciador significativo para automatizar los procesos industriales, ya que permite la creación de soluciones ágiles para satisfacer las necesidades de un mercado en constante evolución con grandes volúmenes de datos.

Quality Predictor permite a la industria conocer de antemano la calidad del producto final, permitiendo acciones para prevenir el desperdicio y reducir los costos de producción, con la posibilidad de monitorear resultados en tiempo real. También facilita el análisis y la evaluación de resultados a lo largo del tiempo.

Esta solución puede ayudar a cualquier empresa del sector industrial a mejorar la calidad de su producción, siempre que cuente con datos históricos con los que trabajar.

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