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Tres formas como la inteligencia artificial está impactando la fabricación de alimentos

La inteligencia artificial puede ayudar a remediar algunos de los puntos débiles en la manufactura, como mantener calidad del producto, la necesidad de mantenimiento predictivo, y la demanda de información procesable a partir de los datos de los sensores.

Gareth Williams, director de Nukon
Gareth Williams, director de Nukon

Por Gareth Williams, director de Nukon

Fabricar productos de alta calidad a un costo mínimo es el objetivo de la mayoría de las empresas, y las iniciativas de la Industria 4.0 pueden acercarnos más que nunca. A pesar de estar en diferentes etapas de estrategias digitales y operaciones de digitalización, muchos en la industria manufacturera están viendo las enormes oportunidades que ofrecen estas iniciativas. Una de las iniciativas de las que más se habla es la de la inteligencia artificial (IA).

La encuesta State of AI de Mckinsey en 2020 informó que el 22% de los encuestados que adoptaron AI vieron un crecimiento de los ingresos de más del 5%, particularmente en áreas como finanzas y gestión de la cadena de suministro.

La IA también puede aportar beneficios a la fabricación, que veremos en este artículo.

Mejorando la calidad del producto

Mantener una calidad constante del producto es un desafío importante en la producción de alimentos y bebidas. El uso del aprendizaje automático puede mantener niveles más altos de calidad del producto en general, al tiempo que permite controles de calidad más rápidos a través de la inspección visual.

Las herramientas de reconocimiento de imágenes y video pueden detectar y analizar productos en tiempo real, determinando si un producto pasa el control de calidad según las especificaciones de entrada. Estas herramientas pueden determinar un resultado de aprobado / reprobado para una variedad de necesidades, como los niveles de llenado del empaque y la ubicación de la etiqueta.

Las herramientas de reconocimiento de imágenes son más accesibles que antes, lo que facilita la implementación. Por lo general, no requiere una revisión de los procesos actuales, una instalación a gran escala dentro de su planta o una inversión significativa para comenzar.

Cómo ayuda la IA:

·     Mantiene una alta precisión de las inspecciones visuales

·      Detecta problemas de calidad en tiempo real

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