Los datos obtenidos durante el proceso de inspección automática ofrecen un enorme potencial. Uno de los principales desafíos del futuro será utilizarlos con mayor inteligencia. Cuando además se pueden utilizar para la automatización y el control de procesos a partir de algoritmos inteligentes nos referimos a Datos inteligentes. VITRONIC presta especial atención a este aspecto en el desarrollo de sus productos. Por ejemplo, estamos trabajando en el uso de métodos de aprendizaje profundo para aplicaciones de inspección individuales con las que mejorar aún más los procesos y permitir la de detección de errores. Otro campo concreto de aplicación es la visualización sobre los procesos de datos de inspección recopilados en forma de mapas de calor y análisis de tendencias. Estos elementos tienen diferentes aplicaciones como, por ejemplo, optimizar los parámetros de los procesos o determinar el tiempo para sustituir las piezas de recambio indispensables.
Un mismo idioma
Las interface estándar constituyen una base importante para intercambiar toda esta información. Con el objetivo de que los sistemas puedan comunicarse en un mismo idioma en el futuro, VITRONIC participa activamente en la iniciativa OPC UA for Machine Vision de visionado artificial. Con ello se pretende simplificar el intercambio de datos y la conexión en red de los niveles de automatización que a su vez redundan en un uso más flexible de los sistemas de visionado. Del mismo modo, la próxima versión de nuestro sistema de software básico (Q2 2020) contará con una interfaz M2M basada en el estándar "OPC UA for Machine Vision" como módulo estándar para todas las soluciones de automatización de VITRONIC.
El visionado artificial se convierte en aprendizaje automático
Un tema de desarrollo prometedor es lo que se conoce como “Bucle cerrado”, es decir, el análisis de tendencias automático de un sistema cerrado. En el caso de las aplicaciones automatizadas, se evalúa la información de la inspección y se introduce directamente en el sistema de control del equipo para que este pueda corregir automáticamente los parámetros. En otras palabras: el equipo se adapta automáticamente. El “bucle de retroalimentación rápido” desglosa subprocesos más pequeños en subunidades sensibles para identificar los ajustes necesarios lo antes posible y reaccionar de manera automática.
Mantenimiento predictivo
Por último, aunque no por ello menos importante, todavía vemos un gran potencial en el campo del mantenimiento predictivo. Este enfoque se basa en el análisis de los datos y los parámetros de los procesos para prever el momento en que se un componente del proceso de la línea de producción requerirá mantenimiento o recambio.
Gracias a estas medidas, el fabricante es capaz de mejorar significativamente la cantidad de producción y de reducir los tiempos de inactividad a la vez.