La automatización de procesos es la base originaria para el arranque de la Industria 4.0, es decir, del desarrollo de la actividad industrial con el soporte de sistemas inteligentes y robotizados que logran mejoras difíciles de lograr solo con la manufactura manual.
Esto se debe a que la automatización aporta unas ventajas inigualables, sobre todo por su capacidad de realizar una misma operación de forma continuada sin interrupción, sin casi márgenes de error y trabajando siempre de forma óptima y sistematizada.
Y para encabezar la innovación tecnológica en la industria, el primer paso es comprender todo lo que implica la automatización de procesos, cómo se lleva a cabo y qué soluciones tecnológicas son claves para dar un salto cualitativo y cuantitativo en la optimización de la producción.
¿Qué es automatizar procesos?
Hablar de automatización de procesos industriales hace referencia al procedimiento en el que se integran sistemas computarizados y sistemas electromecánicos destinados a ejecutar tareas de la cadena de producción o encargarse del control de otras maquinarias.
Es una rama de la ingeniería industria centrada en el desarrollo de sensores, transmisores de campo o sistemas robotizados de control y supervisión que delegan tareas repetitivas o muy precisas a sistemas automatizados con una capacidad de ejecución mucho mayor.
Entre este desarrollo de sistemas, las soluciones de visión artificial son una de esas tecnologías claves en la automatización de procesos, gracias a las ventajas que aportan sistemas integrados que captan, procesan y analizan información a través de imágenes.
Por tanto, una de las grandes aportaciones de contar con sistemas que permiten la automatización de procesos operativos es integrar soluciones colaborativas capaces de interactuar con operarios y, sobre todo, capaces de recoger y procesar datos que convierten en información real y precisa para conocer el estado actual de la cadena productiva o de cada producto final.
Otra de las grandes ventajas que aporta la automatización de procesos de fabricación es que los sistemas encargados de la ejecución de tareas se encuentran interconectados entre sí, facilitando la transmisión de información y con ello, mejorando la adaptabilidad de la línea de producción a las necesidades o imprevistos que surjan.
A nivel empresarial, las industrias que invierten en automatización logran integrar un sistema de gestión y supervisión de operaciones que aprovecha mejor los recursos, detecta y corrige posibles errores y consigue una optimización de la línea que genera más productos con menos costes.
Etapas de automatización
Integrar sistemas automatizados en los procesos de fabricación conlleva que toda máquina y robot que ejecuta una tarea sea capaz de realizar estas etapas con éxito:
Captar datos y procesarlos
Recoger datos e integrarlos en el proceso es la base de la automatización. Para llevar a cabo esta etapa, los sensores o la visión artificial son herramientas que permiten conocer y procesar datos,
como el peso o la posición de un producto, así como la velocidad o presión con la que actúa una máquina.
En concreto, la visión artificial obtiene toda esta información a través de la captación de imágenes que un software se encarga de interpretar y procesar, convirtiendo en datos precisos y medibles.
Convertir los datos en información de valor
Los datos que puede recoger cualquier sistema automatizado son abrumadores, por lo que su mayor aportación a la cadena de producción es el procesamiento que hace de los datos, analizándolos, interpretándolos y emitiendo información concreta, en tiempo real y útil para las decisiones industriales.
En esta etapa el papel protagonista se concentra en los procesadores y softwares que reciben datos, los almacenan y los interpretan acorde a los parámetros predeterminados.
Facilitar la toma de decisiones acorde a la información obtenida
Con la información obtenida, es hora de realizar la toma de decisiones que se pueden producir de forma automatizada sin la necesidad de intervención humana.
Esto consiste en que el sistema robotizado está dotado de la suficiente inteligencia artificial para emitir una respuesta o solución acorde a la información que ha recibido y las necesidades que surgen en cada momento y lugar.
De esta manera, un sistema automatizado puede variar o corregir su forma de ejecutar una tarea de forma inmediata, evitando productos defectuosos, cuellos de botella o desabastecimiento de materiales.
Si pensamos por ejemplo en la utilidad de la automatización de procesos en la industria del automóvil -una de las más complejas y con altos costes- contar con sistemas que automatizan los procesos operativos y de fabricación implica acortar tiempos, emplear mejor los materiales e intervenir cada pieza con la precisión y exactitud necesaria.
El papel de la visión artificial en la automatización de procesos industriales
En la automatización de procesos cobra mucha relevancia las actividades relacionadas con la supervisión e inspección para controlar que todo favorece a conseguir una producción óptima y rentable.
En esta tarea, las soluciones de visión artificial tienen múltiples aplicaciones en el ámbito industrial, potenciando la capacidad de cualquier sistema en obtener datos y compartirlos e interpretarlos.
Un sistema de visión artificial integra prestaciones que le hacen muy útil para identificar patrones, leer códigos de barras, realizar el seguimiento de productos y verificar la trazabilidad de cualquier lote, aportando eficiencia a los controles de calidad.
Para lograr esta efectividad, los procesadores presentes en los sistemas de visión integrados son softwares con la potencia necesaria para dar respuestas en tiempo real y transmitirlas con facilidad por el ancho de banda.
Por esta razón, la automatización de procesos industriales no solo depende de estas avanzadas tecnologías de reconocimiento y ejecución, sino que su avance depende de los entornos de programación escalables y la capacidad de los procesadores para manejar datos masivos en tiempos cortos -Big Data- y tomar decisiones acordes a lo que saben –Machine Learning y Deep Learning – y a su operatividad sistematizada.
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