Industria
Control de calidad e incidencias en producción con IA: detecta fallos antes de que ocurran
Los defectos de producción detectados tarde cuestan mucho más que los detectados a tiempo: material desperdiciado, reproceso, paradas de línea y devoluciones de cliente. IA Rocket implementa un sistema de visión artificial e IA que inspecciona el 100% de las unidades producidas en tiempo real, detecta anomalías antes de que lleguen al empaquetado y anticipa fallos de proceso antes de que se manifiesten.
99.5%
de precisión en detección de defectos por visión artificial
60%
de reducción en el coste de no calidad por detección temprana
100%
de unidades inspeccionadas frente al muestreo manual habitual
El problema
La inspección de calidad en las industrias manufactureras españolas sigue siendo mayoritariamente manual: operarios que revisan visualmente las piezas en puntos de control de la línea. Este método tiene limitaciones claras: fatiga visual después de horas de inspección repetitiva, imposibilidad de inspeccionar el 100% de las unidades en líneas rápidas, subjetividad en los criterios de aceptación/rechazo y detección tardía de defectos sistémicos. Un defecto que se cuela en producción durante 2 horas antes de ser detectado puede suponer cientos o miles de piezas defectuosas ya producidas.
Nuestra solución
IA Rocket despliega sistemas de visión artificial con cámaras de alta velocidad instaladas en los puntos críticos de la línea de producción. Los modelos de IA, entrenados con imágenes de piezas conformes y no conformes de tu proceso específico, inspeccionan cada unidad a la velocidad de la línea y detectan defectos dimensionales, superficiales y de ensamblaje con una precisión superior a la inspección humana. Adicionalmente, el sistema analiza los datos del proceso (temperatura, presión, velocidad) para detectar derives que predicen defectos futuros, permitiendo intervención preventiva antes de que el proceso se degrade.
Cómo funciona
01
Análisis del proceso y tipos de defecto
Visitamos la planta y analizamos el proceso productivo, los puntos críticos de control de calidad, los tipos de defecto más frecuentes y sus causas. Definimos los criterios de aceptación y rechazo para el modelo de IA.
02
Recopilación de imágenes y entrenamiento del modelo
Recopilamos imágenes etiquetadas de piezas conformes y defectuosas para entrenar el modelo de visión artificial específico para tu proceso. Cuantas más muestras, mayor precisión del modelo final.
03
Instalación de cámaras e integración con la línea
Instalamos las cámaras y el hardware de procesamiento en los puntos de inspección definidos. Integramos el sistema con los actuadores de rechazo automático y con el MES o sistema de gestión de producción.
04
Puesta en marcha y mejora continua del modelo
El sistema entra en producción con monitorización continua. Los falsos positivos y negativos se retroalimentan para mejorar el modelo. El sistema genera informes de calidad en tiempo real y tendencias para el equipo de mejora continua.
Preguntas frecuentes
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