La gestión de la calidad es un área de trabajo clásica para optimizar procesos con inteligencia artificial. Cuanto antes se detecte una deficiencia o un reto, más rentable será introducir un cambio.
Al mismo tiempo, sin embargo, una auditoría manual en las estructuras y procesos existentes -a menudo muy complejos- resulta cada vez más difícil o directamente imposible.
Una solución de IA ayuda al control de calidad en todo el proceso de producción. Evalúa los resultados, señala desviaciones, ayuda a solucionar problemas y clasifica de forma independiente en “prueba superada” y “prueba fallida”. Así, las empresas diseñan su garantía de calidad de forma más exhaustiva y detallada:
Mi especialidad.
Agnes Tholen
Jefe de marketing y ventas
Mail: agnes.tholen@companymind.de
Una posibilidad de inspección de calidad con inteligencia artificial es, por ejemplo, el uso de algoritmos de reconocimiento de imágenes. En este caso, la IA puede utilizarse para detectar automáticamente errores o desviaciones en los procesos de inspección visual. Por ejemplo, se utilizan cámaras o escáneres para comprobar el producto y la IA analiza los datos.
Los procedimientos de IA basados en imágenes están establecidos desde hace tiempo para los procesos de garantía de calidad dentro de los procesos de producción: Los hallazgos en animales y los análisis de productos ya ofrecen resultados cualitativamente muy superiores a los análisis humanos. También se pueden admitir procesos auxiliares monótonos. Por ejemplo, se puede garantizar la calidad de los procesos de limpieza de las cajas .
Las ventajas del reconocimiento óptico con IA son que la inspección puede realizarse con mayor rapidez y precisión, lo que se traduce en una mayor calidad del producto. Además, los costes del proceso pueden reducirse al necesitarse menos mano de obra.
La IA también puede utilizarse en el control de calidad para optimizar los procesos. Un ejemplo es la predicción de errores o problemas de calidad en la producción mediante el análisis de datos. En este caso, la IA puede reconocer patrones y correlaciones en los datos que escaparían al ojo humano. La automatización de este proceso puede aumentar la eficacia al hacer que la inspección sea más rápida y precisa.
Otro ejemplo es el uso de la IA para automatizar las pruebas. Aquí, la inteligencia artificial permite generar y ejecutar casos de prueba. Esto permite detectar los fallos con mayor rapidez, lo que agiliza la localización de averías y aumenta la calidad del producto.
Aumente la eficacia y la precisión.
Reducir costes.
Mejorar la calidad del producto.
Supervisar la producción en tiempo real puede ayudar a aumentar la calidad de los productos.
Con la solución de IA ArtificialVet®, los indicadores de bienestar animal y los resultados de los sacrificios se especifican y normalizan mediante imágenes de cámaras ejemplares.
Nuestra aplicación de inteligencia artificial BoxInspector® proporciona un control de calidad automatizado mediante el reconocimiento de imágenes con un rendimiento de detección óptimo.
La solución AI HookTracing® ofrece la identificación visual de animales individuales mediante imágenes de cámara de los euroganchos (DIN 250).
En nuestro taller sobre el potencial de la IA, identificamos casos concretos de uso de la IA en su empresa.
LivestockGuardian: Nuestro análisis de datos de sensores basado en IA para la detección automática y continua de la actividad de los animales.
Con la solución AI MeatVision, se reconocen automáticamente los productos (desmontados) en envases de transporte retornables y cajas EURO.
¿Te interesa trabajar juntos como iguales?
CompanyMind GmbH & Co KG
Marie-Curie-Straße 1
D-26129 Oldenburg
Sede central en
Sólo por razones de legibilidad, nos abstenemos de utilizar simultáneamente en nuestros textos el femenino, el masculino y diversas formas de lenguaje. Todas las designaciones personales se aplican a todos los géneros (h/m/d).