Skoda utiliza el reconocimiento de imágenes basado en Inteligencia Artificial (IA) para identificar a tiempo las necesidades de mantenimiento en la cadena de montaje. En la planta principal de Mladá Boleslav (República Checa), el Skoda FabLab ha instalado un sistema que supervisa continuamente los equipos de la cadena de montaje. Está conectado a un ordenador que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para detectar irregularidades en los procesos e identificar cualquier trabajo de mantenimiento necesario. El fabricante es así una de las primeras empresas de la República Checa en utilizar las funciones de mantenimiento predictivo asistido por IA.
Miroslav Stejskal, coordinador de Mantenimiento Predictivo del Servicio Técnico Central de Skoda, comenta: "Apostamos por el mantenimiento predictivo como una forma de garantizar que nuestros equipos de producción estén siempre en perfecto estado. Un sistema de IA comprueba constantemente el estado actual del proceso comparándolo con el funcionamiento óptimo de referencia. Se le enseña a identificar ciertos patrones, ampliando constantemente su base de conocimientos y reconociendo los cambios de inmediato. Esto nos permite reaccionar con rapidez, optimizar la eficacia de nuestros procesos y garantizar la mejor utilización posible de nuestras capacidades de producción.»
Las imágenes de equipos y piezas sujetos a desgaste, como vigas, pernos o cableado, son captadas por cámaras situadas en el transportador aéreo de la cadena de montaje. En cuanto el ordenador, asistido por IA y conectado a la cámara, detecta irregularidades en el proceso o la necesidad de realizar un mantenimiento, las señala en tiempo real.
«Magic Eye» compara instantáneamente sus imágenes de alta precisión con miles de imágenes almacenadas. Esto le permite detectar cambios en las condiciones de funcionamiento óptimos e identificar fuentes de error. El uso de luz azul garantiza que la herramienta de IA diferencie con claridad entre grietas y arañazos y realice los diagnósticos correctos. Además, el sistema amplía continuamente su base de conocimientos. Si, por ejemplo, encuentra un tornillo desgastado, marca el lugar como libre de errores en cuanto se sustituye la pieza y se vuelve a comprobar. Para evaluar las desviaciones detectadas, el sistema utiliza información sobre irregularidades que ha identificado en el pasado.
Para permitir una mayor optimización del sistema y acelerar una integración más amplia en las plantas de Mladá Boleslav y Kvasiny, el FabLab ha simulado una sección de la línea de montaje. Esta «área de implementación» puede utilizarse para probar distintos ajustes de la cámara, configurar los parámetros del sistema y simular daños en la cadena de montaje.
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