Motor de decisión inteligente para el control de calidad de la cinta de la cadena de producción

Descripción del problema

• Una cámara de 360 grados inspecciona el interior del componente en busca de daños mecánicos.
• Si se detecta un arañazo, se envía una alerta al ingeniero para que lo inspeccione y decida si permite que el componente siga girando en función del aspecto, el grosor, la profundidad y la longitud del arañazo.

Reto

¿Es capaz el motor de decisión de decidir por sí solo si el daño es aceptable o no?

Solución

• Entrenamiento, prueba y despliegue de un modelo de aprendizaje automático específico (algoritmos de redes neuronales) para la detección de daños mecánicos en la línea de producción.
• Introducción de algoritmos de autoaprendizaje para calibrar y desplegar el modelo de aprendizaje automático en tiempo real.

Resultados clave

• Minimización de falsas alarmas: mediante algoritmos de autoaprendizaje continuo, el sistema se hizo más preciso a la hora de distinguir entre daños aceptables e inaceptables, reduciendo las falsas alarmas y las interrupciones innecesarias en el proceso de producción.
• Mejora del control de calidad: el objetivo principal de esta solución es mejorar el control de calidad mediante la detección de daños mecánicos en tiempo real. Los principales resultados a este respecto incluyen una reducción del número de componentes defectuosos que llegan al final de la línea de producción, lo que se traduce en una mayor calidad general del producto.
• Toma de decisiones basada en datos: el modelo de aprendizaje automático proporcionó información basada en datos sobre la gravedad de los daños detectados. Los ingenieros utilizaron esta información para tomar decisiones informadas sobre si un componente puede continuar en el proceso de producción o si necesita una inspección o reparación adicional.

¿Por qué escoger SLS?

La plataforma SLS proporciona a las organizaciones

• Un motor de búsqueda inteligente que aprende y se adapta para ofrecer mejores resultados.  
• Integración perfecta de diversos formatos de datos para compartir conocimientos de forma centralizada.  
• Soluciones escalables para la gestión del conocimiento tanto interno como externo.

Con SLS, las organizaciones pueden transformar la forma en que acceden, gestionan y utilizan el conocimiento, potenciando a los equipos y mejorando las interacciones con los clientes.

Preguntas contestadas:

¿Cómo podemos mejorar el acceso a la información en nuestra creciente base de conocimientos?

• Respuesta: Utilizando el motor de búsqueda basado en IA de la plataforma SLS, que ofrece resultados relevantes de forma rápida y eficaz.

¿Cómo podemos mantener actualizada nuestra base de conocimientos con el mínimo esfuerzo manual?

• Respuesta: El SLS garantiza actualizaciones automatizadas, consolidando datos de diversas fuentes para mantener la precisión y la pertinencia.