El control de calidad es fundamental en cualquier proceso de fabricación, ya que permite detectar errores, anomalías y garantizar que el producto final cumpla con las expectativas del cliente. Con el avance de la tecnología, el control de calidad con IA ha revolucionado este ámbito, optimizando la detección de fallos y mejorando la eficiencia en las empresas. ¡Descubre cómo esta innovación puede transformar tu proceso de producción!

¿Qué es el control de calidad?

El control de calidad en un proceso de fabricación se refiere a las actividades y procedimientos implementados para garantizar que los productos fabricados cumplan con los estándares de calidad requeridos. Esto implica monitorear y evaluar cada etapa del proceso de producción para identificar y corregir posibles defectos o variaciones que puedan afectar la calidad del producto final.

El control de calidad en un proceso de fabricación generalmente implica lo siguiente:

• Establecimiento de estándares de calidad: Se definen criterios específicos que deben cumplir los productos fabricados, como dimensiones, resistencia, durabilidad, etc.

• Planificación del control: Se desarrolla un plan detallado que especifica las actividades de control de calidad a realizar en cada etapa del proceso de fabricación.

• Inspección y pruebas: Se realizan inspecciones visuales, pruebas físicas, pruebas de funcionamiento u otras pruebas específicas para verificar la conformidad con los estándares de calidad establecidos.

• Identificación y corrección de defectos: Si se identifican defectos durante el proceso de fabricación, se toman medidas correctivas para eliminar las causas subyacentes y garantizar que no se repitan.

• Mejora continua: Se analizan los datos de control de calidad para identificar áreas de mejora en el proceso de fabricación y se implementan medidas para aumentar la eficiencia y la calidad del producto.

¿Cómo optimizar el control de calidad a través de la IA?

El auge de desarrollo de tecnología nos deja herramientas como la Inteligencia Artificial que es capaz de mejorar de manera significativa el proceso de verificar cada paso de un proceso de fabricación. 

Las cinco áreas de control de calidad que se benefician de la IA son:

1. Automatización de las pruebas manuales: La IA es capaz de automatizar pruebas repetitivas como son las pruebas de regresión para descubrir errores, fallos de funcionalidad y divergencias funcionales con el comportamiento esperado. Así pues, la IA las automatiza liberando el tiempo al evaluador para centrarse en escenarios más complejos. 
2. Aumento en la cobertura de las pruebas: Al implementar la IA en una herramienta, se pueden generar y llevar a cabo casos de prueba que cubran una gama más amplia de escenarios. Por lo que permite aumentar la cobertura de pruebas y reducir la probabilidad de que se pasen por alto ciertos defectos y errores. 
3. Mejora en la detección de defectos: El principal objetivo del control de calidad es verificar que el código y el producto de software no tenga defectos. Es por ello que la IA puede analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías que podrían pasar desapercibidos al hacerlo de manera manual. 
4. Análisis predictivo: Anticiparse a los acontecimientos es de gran ayuda para el equipo de control de calidad. A partir de la IA y el mantenimiento predictivo, la herramienta puede analizar datos históricos para predecir posibles defectos en etapas iniciales de la producción de los productos. 
5. Aumento de eficiencia: La IA es capaz de analizar los resultados e identificar qué pruebas podrían simplificarse u optimizarse, reduciendo el coste y el tiempo necesario del proceso de control de calidad.

La influencia del machine learning y la visión artificial en los controles de calidad

En primer lugar, hablaremos del Machine Learning o aprendizaje automático dentro de los controles de calidad, sobre todo en los sectores textil, alimentario, desarrollo de softwares y manufacturero. Es una herramienta impulsada por la IA con el objetivo de dotar a los ordenadores de una capacidad de aprendizaje semejante a los humanos. 

Además, el algoritmo que rige el Machine Learning tiene la capacidad de auto modificarse en función de los datos que analiza y finalmente ser capaz de resolver un problema de manera autónoma. Esta herramienta permite que se detecten posibles problemas en los controles de calidad y se dé una solución de manera eficaz y rápida. 

Por otro lado, la visión artificial incluye aquellas aplicaciones industriales y no industriales donde una combinación de hardware y software ofrece una guía operativa a dispositivos en sus funciones según la captura y el procesamiento de imágenes. 

Es por ello que el objetivo de la visión artificial dentro de los controles de calidad sería emplearla como ayuda al trabajador para un control más preciso y exhaustivo para detectar posibles errores. 
Es decir, el control de calidad es fundamental para asegurar que los productos fabricados cumplan los requisitos de calidad especificados. Para realizar este control, apoyarse de la IA para optimizar el tiempo y el coste del proceso, detectar errores en etapas tempranas y automatizar tareas, será un impacto muy positivo para la empresa y los trabajadores. ¡Contacta con nosotros para saber más!