Conclusiones clave
La visión artificial, la IA, el mantenimiento predictivo y la robótica están revolucionando la logística al habilitar el seguimiento en tiempo real, un control de calidad más inteligente, la clasificación automatizada y la reducción de los tiempos de inactividad. Estas tecnologías aumentan la eficiencia, la precisión y el rendimiento, transformando los centros de distribución y las cadenas de suministro para el futuro.
La Industria 4.0, que suele llamarse internet de las cosas industrial (IIoT) se ve de la siguiente manera: Redes sofisticadas de sensores proporcionan inmensas cantidades de datos digitales en algoritmos de aprendizaje que mejoran la productividad, la flexibilidad y el rendimiento económico en entornos productivos. En la cadena logística, los sistemas de visión artificial ilustran el potencial de los sensores en red para transformar los procesos industriales.
Los operarios de logística son los más afectados por el auge del comercio digital, lo que da al sector un fuerte incentivo para utilizar tecnologías que agilicen los procesos empresariales y mejoren la satisfacción del cliente. En consecuencia, nadie en el área de logística puede pasar por alto el potencial de la Industria 4.0.
Antes de profundizar en la promesa de la visión artificial en Industria 4.0, veamos rápidamente las primeras tres fases:
1.0: Energía a vapor. Aproximadamente entre 1760 y 1840, la primera Revolución Industrial utilizó energía a vapor para estandarizar los procesos productivos, dando pie al cambio de sociedades agrarias a industriales.
2.0: Producción en masa. A fines del siglo XIX, las líneas de montaje les permitieron a los fabricantes vender productos complejos en cantidades masivas. Las fábricas automotrices de Henry Ford son un ejemplo de Industria 2.0.
3.0: Digitalización. Desde la década de 1950 a la década de 1970, los circuitos integrados, las redes y las aplicaciones de procesamiento de datos lideraron la Industria 3.0 y sentaron las bases para la cuarta Revolución Industrial.
Ahora, veamos la promesa de la Industria 4.0.
Cómo la visión artificial capacita a la Industria 4.0 en logística
Los sensores, las redes y los algoritmos de aprendizaje simplifican la comprensión y el análisis del funcionamiento de la producción industrial en cualquier entorno, desde una fábrica automotriz hasta una refinería de petróleo. Los sistemas de logística, que almacenan y entregan productos, ilustran el potencial de la Industria 4.0.
El meollo de una cadena logística es el centro de distribución, que realiza cuatro funciones principales:
- Entrada de mercancías: recepción de productos terminados de los fabricantes.
- Cumplimiento de pedidos: retiro de productos del almacén y su preparación para envío.
- Clasificación: separación de productos por categorías y su clasificación.
- Salida de mercancías: carga de productos en camiones para el envío a los clientes.
Las cámaras industriales hacen que sea posible porque:
- Guían a los robots para que recojan los productos
- Identifican los embalajes de los productos
- Rastrean los paquetes en el centro de distribución
- Inspeccionan los paquetes para controlar la calidad
- Miden las mercancías para clasificarlas de forma inteligente y optimizar la carga de los camiones
A medida que la industria de logística ingresa a una nueva fase, estas herramientas de visión confiables son cada vez más importantes.
Haciendo el trabajo: los datos de visión artificial generan el valor en la Industria 4.0
Los lectores de códigos de barras han sido parte fundamental de la logística durante décadas, pero solían ser en su mayoría de tecnología basada en láser y no contaban con los abundantes datos de una cámara basada en imágenes. Si bien con la reciente adopción de lectores de códigos de barras basados en visión artificial se capturan y utilizan imágenes con abundantes datos en toda la cadena de suministro, justo ahora las empresas apenas están comenzando a investigar sobre la inspección visual para el control de calidad en logística. En la Industria 4.0, los lectores de códigos de barras basados en imágenes ayudan a las empresas de logística a pensar en toda su operación de forma integral, utilizando los datos y el software para lograr que todo funcione mejor. Así lo logran:
Ciencia de datos e IA. Los sistemas de visión industrial generan imágenes digitales que muestran en tiempo real las características clave de todo lo que existe en el centro de distribución. Los algoritmos de aprendizaje analizan las imágenes de entrenamiento para informar a los sistemas automatizados del centro de distribución cómo se ve un producto óptimo.
A medida que el producto avanza en el centro de distribución, las cámaras de visión artificial transfieren imágenes digitales a una aplicación alimentada por IA que detecta y señala desviaciones con respecto a las imágenes de entrenamiento. Los algoritmos se optimizan para volverse más precisos con el tiempo a medida que los sistemas continúan su entrenamiento con nuevos conjuntos de imágenes.
Control de calidad. Las aplicaciones alimentadas por IA ayudan a los centros de distribución a clasificar productos y armar pedidos con mayor precisión, gracias a que las cámaras están siempre en búsqueda de artículos con etiquetas dañadas o faltantes, embalajes dañados y otros problemas que degradan la experiencia del cliente.
Mantenimiento predictivo y resolución de problemas. Los sistemas de visión alimentados por IA también se pueden programar para inspeccionar componentes en la línea de fabricación en busca de signos de desgaste. Con el tiempo, estos algoritmos aprenden a brindar pronósticos precisos de cuándo es probable que fallen las piezas. Apagar líneas de bandas transportadoras para repararlas durante horarios de mantenimiento programado es mucho menos costoso que sobrellevar averías inesperadas que detienen todo.
A medida que el comercio migra a la virtualidad y los pedidos ingresan en cualquier momento, los centros de distribución tendrán cada vez menos espacio para el error. Esto significa mayor presión para los operarios de logística a la hora de realizar análisis de fallas profundos para identificar problemas, optimizar el mantenimiento y limitar la posibilidad de averías que consuman tiempo.
Robótica avanzada. Los robots industriales les permiten a los fabricantes automatizar procesos delicados como la fabricación de semiconductores. Estos robots dependen de las cámaras de visión artificial para alinear los componentes con precisión. De la misma manera, en logística, los lectores de códigos de barras y las cámaras de visión artificial ayudan a los robots a pasar las cajas terminadas a palets sin tener que depender de los humanos para la logística saliente. Los algoritmos de aprendizaje les ayudan constantemente a mejorar la precisión y el rendimiento.
Existe un ámbito donde todavía se necesita de la mano humana: tomar los productos y colocarlos en las cajas de envío durante el cumplimiento de los pedidos. Si bien es posible que esto cambie en los próximos años, un robot actual no puede superar los ojos, el cerebro y los dedos humanos. Las nuevas empresas buscan replicar los movimientos de la mano humana y las funciones de aprendizaje del cerebro y sus centros visuales. Todo es cuestión de tiempo, antes de que descubran cómo automatizar el proceso de recolección.
Cognex abre camino para la Industria 4.0 en logística
Con el poder del software alimentado por IA, las cámaras de visión artificial y los sensores serán parte integral de la evolución de la robótica de próxima generación en los centros de distribución. Además, el avance en las redes inalámbricas 5G y dispositivos de computación de borde disminuirá la latencia de las redes y les permitirá a los operarios de los centros de distribución eliminar más deficiencias de sus sistemas automatizados.
Sin embargo, nada de esto funciona sin el ojo confiable de sistemas de visión de automatización industrial comprobados, como los que Cognex lleva décadas perfeccionando. Nuestra combinación de software de aprendizaje profundo fácil de usar y sistemas de visión industrial robustos y confiables, y lectores de códigos de barras basados en imágenes combinados con el software de Edge Intelligence no tienen comparación en la industria.