Automatice la detección de defectos y garantice la calidad antes de que la pieza pase a la siguiente fase
Integre inspecciones visuales basadas en inteligencia artificial directamente en sus flujos de trabajo de producción. Utilice cámaras comerciales para realizar el seguimiento de objetos, identificar anomalías en tiempo real y alertar a los operadores de posibles problemas antes de que se conviertan en trabajos de corrección.
Cuando la calidad depende exclusivamente de que una persona examine una pieza, la variabilidad está garantizada. Los operarios se cansan y algunos defectos sutiles pasan desapercibidos. Cuanto más tiempo tarda un defecto en ser detectado a lo largo de la línea de producción, más costoso resulta subsanarlo.
Mirar fijamente piezas similares durante todo un turno provoca fatiga, lo que lleva a los operarios a aceptar piezas defectuosas y a rechazar las que están en buen estado. Esto se traduce en desechos innecesarios, costosos ciclos de reelaboración y devoluciones de los clientes.
Enseñar a un nuevo empleado a detectar con precisión los problemas de calidad en los casos dudosos es un proceso largo. Cuando los operarios con experiencia se jubilan o se producen cambios de personal, ese conocimiento implícito se pierde, y las tasas de defectos se disparan mientras el siguiente grupo se pone al día.
Tulip incorpora la visión artificial directamente en la estación, analizando las piezas en tiempo real y avisando al operador si detecta algún problema. Los ingenieros de procesos pueden configurar inspecciones visuales utilizando cámaras comerciales económicas, sin necesidad de programar ni de depender de un proveedor.
Visión por computador
No necesita hardware especializado ni un equipo de ciencia de datos para configurar la verificación visual. Combine la visión artificial centrada en el ser humano con aplicaciones sin código utilizando cámaras IP asequibles y disponibles en el mercado. Los ingenieros de procesos entrenan modelos para rastrear objetos, verificar la orientación y mejorar los flujos de trabajo de los operadores directamente en App Editor.
Detección de defectos
Incorpore controles visuales directamente en el proceso de montaje o inspección. Cuando la cámara detecta un posible defecto, una pieza que falta o una anomalía, avisa al operario para que revise el problema y registre una no conformidad. De este modo, los problemas de calidad se controlan en el propio puesto de trabajo, lo que evita que pasen desapercibidos.
Integraciones nativas
La inspección visual no se lleva a cabo de forma aislada. Conecte cámaras IP estándar para la captura de imágenes y vincule los resultados directamente a los sistemas de su empresa. Cuando un operador confirma un defecto basándose en las imágenes, Tulip actualiza automáticamente la orden de trabajo de ERP , ajusta el inventario o activa una retención del sistema de gestión de calidad (QMS).
Ejecución perimetral
El envío de imágenes de alta resolución a la nube para su análisis provoca un retraso que ralentiza la producción. Ejecute los modelos de IA de forma local en la estación utilizando hardware periférico diseñado específicamente para ello. El procesamiento visual se lleva a cabo en tiempo real, lo que mantiene la línea en funcionamiento y garantiza que el operador no tenga que esperar a que se cargue una pantalla para tomar una decisión.
Trazabilidad automatizada
Cada inspección visual genera un registro digital inmutable. Capture pruebas fotográficas de los ensamblajes, las etiquetas o las holguras, vinculando las imágenes directamente al número de serie o al lote. De este modo, se crea automáticamente un historial completo del dispositivo (eDHR) o un registro electrónico de lote (eBR), lo que simplifica el cumplimiento normativo y el análisis de las causas raíz.
Historias de clientes
Descubra cómo los principales fabricantes utilizan « Tulip » para detectar defectos de forma temprana, vincular las herramientas al registro y crear un historial inmutable de cada inspección.
Outset Medical incorporó en sus nuevas instalaciones flujos de trabajo guiados con sistemas integrados de prevención de errores. De este modo, se eliminaron por completo las firmas que faltaban y se redujo en un 93 % el tiempo dedicado a la revisión de control de calidad. Los defectos se redujeron en un 70 % tras trasladar las inspecciones al punto de trabajo.
La empresa TICO Tractors comenzó a utilizar instrucciones de trabajo digitales y, en cuestión de meses, ya observó los beneficios, al reducir los errores y aliviar la carga de trabajo de los supervisores. La producción se duplicó en cuatro años a medida que se fueron incorporando sistemas de seguimiento, Andons y aplicaciones de control de calidad.
«Todo está centralizado. Cualquiera puede consultar el registro de defectos. Se pueden analizar las tendencias. Creo que va a ser uno de los mayores avances que hayamos logrado gracias al uso de Tulip ».
VEKA Detectaron pedidos incorrectos en tiempo real gracias a los controles realizados c ERP. La detección temprana de problemas en la estación contribuyó a una reducción del 88 % en los errores de etiquetado y redujo la tasa de devoluciones de los clientes en un 60 %.
El software de inspección visual de calidad utiliza la visión artificial y cámaras para analizar automáticamente piezas y conjuntos en busca de defectos, componentes que faltan u orientaciones incorrectas. A diferencia de la inspección manual, que depende por completo de la atención del operador humano, el software de inspección visual aplica una lógica programada y coherente a cada elemento, alertando al operador únicamente cuando se detecta una anomalía. En Tulip, estas capacidades de visión están integradas directamente en el flujo de trabajo guiado del operador.
TulipLas funciones de visión artificial de esta plataforma funcionan con cámaras comerciales y económicas. No es necesario adquirir hardware de visión altamente especializado y exclusivo para llevar a cabo tareas básicas de detección de defectos, localización y clasificación. Las cámaras se conectan a los dispositivos periféricos de Tulip, que procesan los datos visuales y los envían de vuelta a la aplicación que está utilizando el operador.
TulipNo hace falta tener un doctorado para configurar una inspección visual con Tulip. Los ingenieros de procesos y de calidad pueden combinar los últimos avances en visión artificial centrada en el ser humano con App Editor y su para crear flujos de trabajo a prueba de errores. Los modelos se entrenan mostrando al sistema ejemplos de piezas correctas e incorrectas, sin necesidad de escribir código personalizado ni de desarrollar algoritmos complejos de aprendizaje automático desde cero.
El envío de imágenes de alta resolución a la nube para su análisis mediante aprendizaje automático y la espera de una respuesta provocan un retraso que puede ralentizar una línea de producción de ritmo rápido. « Tulip » procesa los datos visuales en el borde de la red, utilizando hardware específico para el borde de la red ubicado directamente en la estación. Esto significa que el modelo de IA se ejecuta localmente, lo que proporciona al operador alertas en tiempo real sin la latencia que suponen los viajes de ida y vuelta a la nube.
Cuando se detecta un defecto, Tulip puede activar diversas acciones en función de cómo haya configurado la aplicación. Puede señalar la pieza en la pantalla del operador, resaltar las coordenadas xyz específicas del problema, solicitar al operador una verificación manual adicional o registrar automáticamente un informe de no conformidad. Dado que el sistema de visión forma parte de una plataforma modulable, los datos actualizan al instante sus paneles de control de calidad y sus registros de trazabilidad.
TulipLas capacidades de visión de este sistema están diseñadas para complementar a los operarios, no para sustituirlos. La inspección visual se encarga de la tarea repetitiva y agotadora de examinar piezas idénticas, lo que permite al operario centrarse en el montaje complejo, la gestión de excepciones y la valoración final. El sistema señala la anomalía; la persona toma la decisión final sobre cómo abordar la corrección.
Cada vez que una cámara inspecciona una pieza, « Tulip » captura el resultado. De este modo, se crea un conjunto de datos en tiempo real sobre qué defectos se producen, con qué frecuencia y en qué líneas de producción. Los responsables de calidad pueden utilizar estos datos para identificar la causa raíz de los problemas sistémicos, en lugar de limitarse a reaccionar ante defectos aislados. Dado que « Tulip » clasifica y mide los defectos, sabrá exactamente qué es lo que falla con mayor frecuencia y dónde debe centrar sus esfuerzos de mejora.
Descubra cómo los fabricantes integran la visión artificial directamente en los flujos de trabajo de los operarios para detectar defectos de forma temprana y automatizar la trazabilidad.