5 desafíos de Indústria Alimentaria, superables con IA y soluciones de Visión.

La indústria de la alimentación y bebidas suele ser una de las más activas en cuanto a innovación en la optimización de los procesos de producción y envasado.

Aunque las líneas de movimiento rápido significan un mayor volumen de producción, también crean un desafío. La producción de alimentos y bebidas a alta velocidad requiere que los empleados supervisen los procesos, monitoreen activamente las líneas para identificar defectos, botellas o envases dañados, y detengan la producción cuando sea necesario.

Sin embargo, los inspectores tienen un campo de visión ya por naturaleza limitado, lo que significa que un producto deficiente o un problema que podría dañar el equipo podría escapar a su atención.

Para mantener la producción en marcha y garantizar una mayor calidad, los fabricantes de alimentos y bebidas recurren a la inteligencia artificial (IA) para potenciar los sistemas de inspección por visión artificial. La capacidad de IA para aprender y categorizar patrones permite que la tecnología de visión artificial detecte botellas rotas, envases rotos y otros problemas que pueden detener la producción y generar desechos.

Los beneficios que los sistemas de visión artificial impulsados ​​por IA brindan a la industria están impulsando su crecimiento. Grand View Research predice que el mercado de visión artificial crecerá a una CAGR del 6,9 por ciento hasta 2028, y el sector de alimentos y bebidas representará la tasa más alta de adopción de sistemas de visión artificial.

Supere los desafíos de la inspección visual

Aunque los fabricantes de cualquier bien pueden encarar sus retos mediante inspección visual, los fabricantes de alimentos y bebidas enfrentan cinco retos que son exclusivos de su industria:

– Detectar productos defectuosos o anormales, incluida la identificación de envases o botellas parcialmente llenos, envases dañados o productos alimenticios que no cumplen con los estándares, y detener la producción a tiempo para resolver los problemas.

– La necesidad de realizar una inspección de calidad visual mediante métodos manuales para confirmar, por ejemplo, la textura, el color o la frescura, así como el conteo o el seguimiento de los productos.

– Garantizar la seguridad en el lugar de trabajo mediante la detección de materias primas que caen sobre el equipo y atascan la línea o malformaciones que podrían causar que un proceso posterior falle y genere un peligro.

– Costos de inspección visual, incluidos los empleados de tiempo completo para estar atentos durante todo su turno, y costos de tiempo de inactividad, desperdicio de alimentos y mantenimiento cuando no detienen la línea de inmediato.

La inspección visual basada en IA puede permitir a los fabricantes de alimentos y bebidas superar todos esos desafíos. Sin embargo, la solución debe diseñarse específicamente para esta industria.

Debido a que sus desafíos de inspección son diferentes a los de otros fabricantes, una solución de inspección visual general no abordará las necesidades de alimentos y bebidas. Por ejemplo, las aplicaciones tradicionales de visión artificial a menudo se basan en la inspección basada en reglas, pero un sistema de inteligencia artificial para un fabricante de alimentos o bebidas debe estar capacitado para identificar patrones no estándar, que son más difíciles de detectar para las máquinas.

Además, el entorno de una planta de alimentos o bebidas suele ser más cálido y húmedo que otros tipos de fabricación y las normas de limpieza e higiene son más estrictas. El hardware utilizado para el sistema de inspección de visión artificial debe poder cumplir con los estándares, poderse lavar incluso a presión y resistir el uso en un entorno hostil.

También es vital que el sistema de inspección visual pueda detectar y emitir alertas en tiempo real a medida que los productos pasan a alta velocidad. Además, los datos que el sistema recopila y genera también deben integrarse con los sistemas de control, gestión de datos y registro u otros procesos.

¿Cómo simplificar las implementaciones de IA para la inspección visual de calidad?

La mejor estrategia para agregar un sistema de inspección visual basado en IA es implementarlo con los sistemas existentes en lugar de invertir en reemplazar equipos. Este plan no solo ahorra los costos de hardware y maquinaria nuevos, sino que también ahorra los costos de volver a capacitar a los empleados en una nueva tecnología e interfaz de usuario.

Los fabricantes de alimentos y bebidas también deben considerar los costos de capacitación del algoritmo para el sistema de inspección visual, que pueden variar según la complejidad y la diversidad potencial de los productos que inspeccionará, y no escatimar esfuerzos en este componente vital del sistema.

Cuando los fabricantes de alimentos o bebidas logran el equilibrio adecuado e implementan sistemas de visión artificial impulsados ​​por IA para sus operaciones, pueden esperar beneficios y retorno de la inversión, que incluyen:

– Inspección y detección a la velocidad de la línea, superando las capacidades de los inspectores humanos

– Inspección visual automatizada y menores costos de mano de obra.

– Disminución de errores humanos y desperdicio de mercancía.

– Toma de decisiones más rápida y mayor precisión.

– Mejora e implementación continuas sin tiempo de inactividad.

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