Fujitsu impulsa en España su plataforma para el reconocimiento de imágenes FAIR y revoluciona la aplicación de la IA en el sector del manufacturing

FAIR se basa en servicios para aplicar AI Deep Learning y así, lograr una mayor automatización de los procesos de inspección. Ofrece mucho más que las capacidades anteriores de visión artificial ya que una auditoría captura todo y las decisiones de control de calidad se compilan en un informe, junto con las imágenes de los defectos. Así mismo, se puede implementar en las instalaciones o en cloud e integrarse con los sistemas de fabricación existentes y adaptarse a entornos únicos.

En cuanto a sus beneficios frente a las antiguas Automated Optical Inspection (AOI), FAIR aporta 5 elementos claves: aprende a partir de las imágenes, en lugar de las reglas programadas. Se adapta rápidamente a las especificaciones cambiantes/variación del producto. Replica de las ideas de los trabajadores. Resalta cualquier cosa inesperada, es fácil de aplicar para imágenes más complejas. Y clasifica todos los tipos de defectos.

Las industrias de hoy en día buscan lograr objetivos como: aumentar la calidad del producto a través de un proceso de gestión más riguroso, reducir los gastos generales de los controles de calidad a través de eficiencias mejoradas y la detección de defectos en las diferentes etapas de la producción, pero tienen dificultades para identificar métricas entre la gran cantidad de datos y encuentran difícil reprogramar el AOI existente. Por ello, deben conseguir unos retos como son: el adelantarse a los fallos, reducir los tiempos de inactividad e interrupciones, mejorar la seguridad de la fuerza laboral e incorporar las novedades tecnológicas como software de forma inmediata e integrándolo perfectamente con los sistemas dispares existentes. FAIR se convierte, en consecuencia, en la única solución capaz de resolver estas problemáticas, al revolucionar el sector del manufacturing con la más sofisticada propuesta de reconocimiento de imágenes e inteligencia artificial.

Algunos ejemplos de aplicación de FAIR:

Mantenimiento ferroviario

Análisis mediante la combinación de imágenes térmicas y ópticas, capturadas desde las cámaras frontales de un tren, que se utilizan para identificar activos y su estado, reduciendo la presencia de personas en el control de las vías y ofreciendo una seguridad mejorada.

Mantenimiento de tuberías de agua

Inspección a partir de video  que captura imágenes desde el interior de las tuberías de agua, identificando problemas tales como bolsas de aire, suciedad y espacios en las secciones de la tubería.
FAIR permite analizar las secciones elegidas en lugar de la longitud total de la tubería, reduciendo el tiempo de inspección y  los fallos de servicio.

Inspección de plantas invasivas

Análisis de grandes cantidades de imágenes capturadas por drones, un proyecto realizado en Australia. Se comprobó que FAIR identifica especies de plantas invasoras, proporciona una visión de gran alcance de la ubicación de las áreas más críticas, brindando inteligencia para apoyar la acción preventiva.

Fabricación de turbinas eólicas

Inspección de calidad ultrasónica que genera una gran cantidad de datos sobre las hélices de las turbinas eólicas para su revisión. Este proceso de inspección ahora está completamente automatizado, reduciendo el tiempo de inspección en un 80%, permitiendo a los inspectores centrarse en actividades de mayor valor.  FAIR fue capaz de ahorrar anualmente 32.000 horas-hombre, lo que se traduce en una drástica reducción de costes y de plazos de producción