PerfCam: visión artificial para controlar fábricas en tiempo real

 En la fabricación tradicional, el control de procesos se basa en sensores que miden presión, temperatura, velocidad, etc. Pero un grupo de investigadores presentó una propuesta innovadora: PerfCam, un sistema que utiliza cámaras y algoritmos de visión artificial para monitorizar fábricas.

Este sistema puede reconstruir en 3D lo que ocurre en la línea de producción, identificar productos, seguir su recorrido y calcular indicadores como la eficiencia o la productividad. Es como tener un supervisor que nunca se cansa, siempre atento y con capacidad de medir datos al detalle.

Lo más interesante es que PerfCam es de tipo open-source, lo que significa que cualquiera lo puede adaptar la herramienta.

Esto conecta con el CIM porque demuestra cómo distintos módulos (robótica, CAD/CAM, control de procesos) pueden complementarse.

fuente: https://arxiv.org/abs/2504.18165?utm_source=chatgpt.com

Reflexión personal
Como estudiantes de 23 años, acostumbrados a usar cámaras y apps en la vida diaria, es curioso ver cómo esta misma tecnología entra en la industria. Quizás dentro de poco no solo veremos fábricas con robots, sino también con sistemas que “observan” cada paso para asegurar que todo esté correcto.

Robots Generativos para los Trabajos Sucios

 Los robots actuales son ampliamente utilizados tanto en la industria como en diversos campos como la sanidad o en el ámbito doméstico con los famosos Roomba. Si bien permiten realizar infinidad de tareas de carácter repetitivo o incluso peligroso, sucio o perjudicial para nuestra salud, estos carecen totalmente de razonamiento y comprensión del entorno. Así pues, los espacios de trabajo donde operan los robots convencionales han de estar adaptados hacia ellos y no al revés, lo que en algunos casos puede llegar a ser un problema por ciertas limitaciones que manifieste el entorno. De esta forma, dado el avance tecnológico actual en el campo de la inteligencia artificial, diversos ingenieros y desarrolladores pretenden introducir la inteligencia artificial regenerativa en la robótica.

Esto no solo sería un gran avance en cuanto a productividad y al incentivo económico, sino que también sería capaz de generar valor añadido a los trabajadores industriales a la par que reducen sus riesgos laborales. Algunas empresas tales como Boston Dynamics o Sanctuary AI ya se han puesto en marcha en este ámbito con el fin de convertir sus máquinas en "algo más que simples cámaras con ruedas", según ha comentado el fundador de la compañía 555vCTO Vaclav Vincalek.

Por otro lado, también han puesto su foco de interés potencial tecnológicas a nivel mundial como Japón o Alemania llegando a invertir millones de euros en formación de personal en esta nueva revolución industrial.

Robot de la compañía china DJI

La inteligencia artificial generativa es una disciplina con potencial para mejorar la visión artificial robótica y, con ello, permitir detectar objetos, manipulación de elementos frágiles o pesados o incluso interpretar el ambiente para adaptarse al mismo. El desarrollo de estas tecnologías con el tiempo incluso permitirán en un futuro utilizarse para la detección de deshechos tales como latas, botellas, papel, etc; con el fin de reciclar y proteger al medio ambiente.

Fuente: La Vanguardia

 Minsait incorpora visión artificial a la cadena de producción de Seat para maximizar su productividad y fiabilidad

Minsait, una compañía de Indra, a través de su unidad especializada de Inteligencia Artificial (Plaiground), ha incorporado en Seat un sistema que, mediante algoritmos de Visión Artificial, detecta y posiciona en tiempo real los posibles defectos y problemas que puedan darse en las electrovías de la cadena de producción. De esta forma, el fabricante puede detectar las anomalías en su estadio inicial e introducir las medidas correctoras necesarias para que no se agraven y comprometan la producción.

Entre otras capacidades, el sistema desarrollado por Minsait es capaz de identificar los carriles de la electrovía y reconocer las líneas de cobre que hay en su interior tomando medidas en cada punto de la línea. El sistema, además, es capaz de detectar y diferenciar otros elementos de las líneas como son las piezas de empalme, los desvíos y los elementos de sujeción y también mide la alineación de los carriles entre tramos consecutivos de un segmento de electrovía. Con base en la detección de todos estos elementos y de las medidas tomadas, el sistema es capaz de identificar y posicionar posibles defectos en un plano de la electrovía y establecer alarmas cuando alguno de ellos supera los umbrales de seguridad establecidos.

Gracias a este sistema basado en Visión Artificial, Seat puede identificar con antelación si hay incidencias incipientes en estas instalaciones y corregirlas fácilmente en fase temprana, de forma preventiva, ahorrando costos, incrementando la fiabilidad de la línea, e implantando con ello una metodología de trabajo más robusta y eficaz. De esta forma, los procesos operativos aumentan su eficiencia y los trabajadores tienen más capacidad de respuesta ante posibles averías al detectarse éstas de forma temprana, lo que facilita su resolución.

Minsait ya ha colaborado con Seat en su proceso de innovación y transformación hacia la industria 4.0., mejorando su gestión de Infraestructuras IT u optimizando su gestión del transporte de componentes para sus líneas de producción. Un proyecto este último que la automovilística ha llevado a cabo en su planta de Martorell (Barcelona) y que se ha servido de la tecnología SAP (SAP TM y SAP ERP) para evolucionar los procesos de Seat y conseguir una planificación táctica y operativa de sus transportes.

Minsait refuerza su posición como proveedor de referencia para la industria de la automoción que, en los últimos años, ha venido demandando soluciones punteras y herramientas de Industria 4.0 que permitan gestionar su actividad y contribuir a su crecimiento y rentabilidad. La compañía tecnológica trabaja con primeras marcas y proveedores globales en el ámbito de fabricación, así como investiga nuevas propuestas de digitalización con las que poder contribuir a mejorar ámbitos que serán cruciales en el futuro, como la seguridad, el respeto al medio ambiente, la eficiencia en la producción o los cambios en los modelos de movilidad.

Fuente: https://www.interempresas.net/Sector-Automocion/Articulos/446871-Minsait-incorpora-vision-artificial-cadena-produccion-Seat-maximizar-productividad.html

Fujitsu lanza una tecnología 3D para fabricación inteligente.

Se trata de una tecnología de visión artificial basada en aprendizaje automático que permite la búsqueda rápida y clasificación de los modelos CAD de diseño mecánico, al tiempo que acelera la tarea de identificación y localización de los modelos y componentes en las grandes bases de datos. 

 

Esta nueva tecnología para el diseño y la fabricación inteligente, la cual implica un nuevo método para el cálculo de la similitud de modelos 3D ha sido desarrollada por Fujitsu Laboratories of Europe. Esta tecnología está basada en el aprendizaje automático para el diseño inteligente, combina la extensa biblioteca que tienen Fujitsu para el diseño mecánico, con varias tecnologías aun en desarrollo.

La solución de búsqueda 3D es solo una de las soluciones al aprendizaje automático que están investigando y desarrollando, para aplicaciones de diseño inteligente con las que ya se alcanza más del 96% de precisión para localizar elementos en las grandes bases de datos de forma automática. Esta solución utiliza el aprendizaje profundo para acelerar el proceso del diseño mecánico, lo diseñadores pueden localizar de forma rápida y eficiente los modelos que ya existen en la base de datos, junto con los componentes y sus datos de fabricación asociados; este proceso actualmente representa más del 50% del proceso de diseño.

La tecnología 3D para la fabricación inteligente, ha sido desarrollada para mejorar la calidad del diseño y la productividad. Esta tecnología puede ser muy útil, como por ejemplo, en la gestión de los datos de producto. También permite revisiones de un producto, localizando los elementos de interés; y puede ayudar en la identificación inmediata de un problema relacionado con formas particulares antes de fabricar un prototipo.

El objetivo que persigue la multinacional, es crear un sistema de diseño que agregue automáticamente la falta de información semántica a los modelos 3D, se revisa la capacidad de ser diseñada y aplicada.