¿Cómo funciona?

El sistema se basa en la integración de diversos componentes tecnológicos y metodologías de análisis de datos para lograr su funcionalidad. El proceso se desarrolla en las siguientes etapas:

1. Adquisición de Datos: Se recopilan y almacenan datos provenientes de sensores industriales y reportes de Control de Calidad (QA).

2. Preprocesamiento y Transformación de Datos: Se aplica ingeniería de datos para limpiar, normalizar y estructurar los datos en un formato adecuado para el análisis.

3. Análisis Multivariable: Se emplean técnicas estadísticas y algoritmos de análisis multivariable para identificar correlaciones y patrones en los datos. Esto permite entender las interacciones entre variables y detectar anomalías sutiles.

4. Detección de Patrones y Defectos: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la IA identifica patrones anómalos que puedan ser indicativos de posibles defectos de fabricación. Estos patrones pueden ser imperceptibles para sistemas de control convencionales.

5. Predicción de Valores Anómalos: El sistema es capaz de predecir valores anómalos y comportamientos inusuales en función de las tendencias identificadas en los datos históricos y en tiempo real.

¿Qué problemas resuelve esta solución?

1. Detección Temprana de Defectos: La solución aborda uno de los desafíos más críticos en la producción industrial, permitiendo la identificación temprana de posibles defectos, lo que reduce la cantidad de productos defectuosos que llegan al mercado y minimiza los costos asociados.
2. Optimización de Procesos de Control de Calidad: Al automatizar gran parte del proceso de detección de defectos, el sistema permite una asignación más eficiente de recursos humanos en tareas de mayor valor agregado en el control de calidad.
3. Reducción de Costos y Desperdicios: Al predecir y prevenir defectos de fabricación, se reducen los costos derivados de retrabajos, reparaciones y devoluciones de productos defectuosos.
4. Mejora en la Toma de Decisiones: La IA proporciona información detallada sobre los patrones de producción y calidad, permitiendo una toma de decisiones más informada y estratégica.
5. Incremento de la Competitividad: Al mejorar la calidad del producto y la eficiencia del proceso de producción, la solución contribuye a la mejora de la imagen de la marca y a la satisfacción del cliente, lo que a su vez aumenta la competitividad en el mercado.

En resumen, el proyecto busca aplicar tecnologías de vanguardia en Inteligencia Artificial y análisis de datos para revolucionar el proceso de Control de Calidad, permitiendo la detección temprana de defectos de fabricación y generando un impacto positivo en la eficiencia, calidad y rentabilidad de las operaciones industriales.