La digitalización está revolucionando la industria, mejorando todos los procesos, lo que lleva a más empresas a adoptar la Inteligencia Artificial (IA) para optimizar, mejorar la calidad y aumentar la eficiencia y seguridad de la producción. En particular, en las aplicaciones de automatización industrial, la IA ayuda en los procesos de envasado y otros, utilizando tecnologías que van desde la robótica avanzada hasta el mantenimiento predictivo de la maquinaria.

El portal Smart Factory Magazine enlistó los principales procesos de automatización en envasado, en dónde impacta la IA y cómo las empresas pueden mejorar su producción con tecnología.

1. Robótica Avanzada

La robótica avanzada es una de las aplicaciones más visibles de la IA en la automatización industrial. Los robots industriales equipados con IA pueden realizar tareas altamente complejas y delicadas: como la recogida y colocación de productos en cajas o bandejas de forma adaptativa, incluso cuando los productos tienen formas y tamaños variables; la inspección visual de los productos antes de envasarlos, identificando defectos o anomalías y retirando automáticamente los productos defectuosos de la línea de producción; el cambio ágil entre diferentes tipos de empaquetado según los requisitos del producto o la demanda del mercado, sin necesidad de una reconfiguración costosa; y la manipulación de objetos frágiles en la industria alimentaria.

La IA permite que estos robots aprendan de manera continua, lo que los hace más flexibles y adaptables para trabajar en entornos de producción cambiantes. Además, la colaboración segura entre robots y personas se ha vuelto posible gracias a la IA, lo que optimiza la eficiencia y la seguridad en el lugar de trabajo.

 2. Control de Procesos

La IA se utiliza ampliamente para controlar y optimizar procesos de fabricación en tiempo real. Por ejemplo, la utilización de sensores de peso y sistemas de control para asegurar que cada paquete contiene la cantidad adecuada de producto. Si el peso detectado no cumple con los estándares predefinidos, el sistema de control activa una alarma y detiene la línea de empaquetado para su corrección, garantizando la precisión en la cantidad de producto en cada paquete.

Otro ejemplo de control de procesos en la automatización industrial del proceso de empaquetado de productos es la implementación de un sistema de control basado en PLC (Controlador Lógico Programable) o SCADA (Supervisión, Control y Adquisición de Datos). Este sistema puede supervisar y controlar diversos aspectos del proceso de empaquetado, como: El control de velocidad de la línea para ajustar automáticamente la velocidad de las cintas transportadoras y las máquinas de packaging para garantizar un flujo constante de productos y evitar congestiones o paradas inesperadas; la gestión de inventario la cual lleva un registro en tiempo real de los niveles de inventario de productos y materiales de embalaje, activando pedidos automáticos cuando sea necesario para mantener los niveles adecuados: y la optimización del consumo de energía controlando el encendido y apagado de equipos y sistemas auxiliares según la demanda del proceso de empaquetado.

La capacidad de la IA para tomar decisiones instantáneas y ajustar variables en procesos complejos es invaluable para mantener la calidad y la eficiencia.

 3. Visión Artificial

Los sistemas de visión artificial basados en IA son esenciales en la inspección de calidad y el control de procesos. Estos sistemas utilizan cámaras y sensores avanzados junto con algoritmos de aprendizaje automático para analizar imágenes y detectar defectos en productos y materiales.

La visión artificial se utiliza para detectar la posición y orientación de los productos en la línea de envasado, asegurando que estén correctamente alineados antes de ser empaquetados, lo que mejora la precisión y la eficiencia del proceso de envasado. La visión artificial se utiliza para analizar visualmente productos en una línea de packaging, identificando defectos o imperfecciones en tiempo real, lo que permite eliminar productos defectuosos y garantizar la calidad del envase.

 4. Sistemas de Gestión de Almacenes (SGA)

La IA se ha convertido en un componente esencial de la gestión de almacenes y la logística.

El SGA supervisa en tiempo real el inventario de materias primas y de materiales de embalaje, como cajas, etiquetas y cintas adhesivas. Cuando los niveles de estos materiales caen por debajo de un umbral predeterminado, el sistema automáticamente genera órdenes de compra para reponer el inventario.

Asimismo, el SGA planifica las rutas óptimas para los productos por envasar y los envasados, considerando factores como el destino de envío, la capacidad de carga de los camiones y los tiempos de entrega. Asigna automáticamente tareas a los vehículos de transporte o a los robots de movimiento de mercancías en el almacén.

Además, un sistema de rastreo y seguimiento, proporciona visibilidad en tiempo real sobre la ubicación de los productos en el almacén y su estado de preparación para el envío. Esto ayuda a minimizar el tiempo de búsqueda y selección de productos para el empaquetado.

Por último, el SGA optimiza el proceso de selección de productos en función de criterios como la prioridad del pedido, el tamaño del embalaje y la disponibilidad de productos en el almacén. Esto reduce los errores de preparación de pedidos y acelera el proceso de empaquetado.

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 5. Mantenimiento Predictivo

La IA se utiliza en el mantenimiento predictivo de maquinaria y equipos. Los sensores conectados a la IA recopilan datos en tiempo real sobre el rendimiento de la maquinaria. Estos datos se analizan para detectar patrones y tendencias que puedan indicar un posible fallo futuro. Esto permite la programación de mantenimiento preventivo antes de que ocurra un fallo, lo que aumenta la vida útil de los equipos y reduce el tiempo de inactividad no planificado.

 En resumen, la integración de la IA en la automatización industrial ha transformado la forma en que se llevan a cabo los procesos de fabricación y gestión en la industria. Estas aplicaciones avanzadas de la IA están impulsando la eficiencia, la calidad y la seguridad, lo que permite a las empresas mantenerse competitivas en un entorno industrial en constante evolución. A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos aún más innovaciones en la automatización industrial gracias a la IA.