Este artículo, como los que he publicado de Industria4.0
ya hace más de 3 años!! Del “tsunami tecnológico” que iba a suponer (y ahora es
evidente que lo es) la 4ª revolución industrial, pretende compartir honestas y
sinceras reflexiones con el lector.
No quedarnos ni mucho menos en la capa de “moda
pasajera”, exponiendo cuatro conceptos y aprender unos cuantos “tags” anglosajones,
y con ello adquirir la habilidad de “insertarlos” ante cualquier
conversación técnica y que parezca que sabemos sobre la materia.
Que por cierto, la de expertos de INDUSTRIA4.0
que tenemos en el país!! Y yo sin saberlo!! Un dia de éstos voy a asistir a una
jornada y me contarán que la 4ª revolución industrial la inventó AMAZON con
sus agv´s que autogestionan sus centros logísticos y se conoció
gracias a TWITTER. Sé más de uno que se atrevería a decirlo y se quedaría
tan ancho.
Este articulo voy a compartir mi análisis personal respecto
la VISIÓN ARTIFICIAL en la INDUSTRIA4.0. El lector lo compartirá
o no conmigo, pero lo importante es “invitar” a managers, ingenieros,
consultores y tecnólogos a que “no consuman todo lo que le pongan en el plato”,
que analicen aplicando sentido común a todo aquello que le “bombardeen por
tierra-mar-aire” y sean capaces de separar “el trigo de la paja”:
Y me permito tal análisis, modestamente, gracias
a la apuesta que los propietarios de AUSIL SYSTEMS han depositado en mí, confiándome
hace casi un año la dirección de esta joven empresa, con una propuesta de valor
muy interesante en estas tecnologías.
Entrando en materia, sobre la VISIÓN ARTIFICIAL (en adelante VA)
en la INDUSTRIA4.0, lo primero que no es nada de extrañar por cierto, la VA es una tecnología de la década de los ´60!! Tiene ya más de 50 años
de existencia!!
Aquí comparto algunos de los hitos principales:
1975 Se presenta
la primera cámara digital.
1978 Creación de programas OCR, el primer software de
reconocimiento de texto. Aplicaciones para la ayuda a invidentes.
1995 Primeros
softwares de reconocimiento de caras a partir de análisis de imágenes.
2008 Primera
aplicación comercial de Realidad Aumentada. Con un sencillo modelo 3D de un
coche, interactuando en el entorno real.
2018 Amazon GO abre al
público sus puertas. Con su primera tienda sin cajeros, basada en gran medida en Visión
Artificial.
Remarcar que fue en las décadas ´80 y ´90, con la
llegada de INTERNET y la evolución exponencial de los procesadores,
cuando la VISIÓN ARTIFICIAL inicia su despegue como una de las principales
tecnologías con alta presencia en las fábricas.
Por ejemplo, en la automatización de los procesos de inspección de todo tipo de componentes o Productos Acabados, consiguiendo incrementar productividades en las factorías.
Por tanto, instalar cámaras en las fábricas para
el control industrial y de sus procesos de manufactura, no tiene absolutamente
nada de INDUSTRIA4.0. Por mucho que las cámaras de hoy sean de altísima resolución,
trabajen en condiciones de falta de visibilidad, detecten movimientos,
embarquen micrófonos, graben o capturen imágenes, etc.
Esto significa que la VISIÓN ARTIFICIAL no va a
tener protagonismo en la INDUSTRIA4.0, pasando a ser una tecnología obsoleta de
la 3ª revolución industrial?
Mi respuesta es que NO, es más, dado el actual panorama en donde las
empresas ya son conscientes que la tecnología es el principal habilitador del
nuevo paradigma del s.XXI, una de las tecnologías4.0 que van a generar niveles
de automatización nunca vistos va a ser la VISIÓN ARTIFICIAL de la mano de la
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Durante la próxima década: TODO LO QUE SE PUEDA AUTOMATIZAR, SE AUTOMATIZARÁ. Estaremos
frente a factorías con muy poca intervención humana (lo que se conoce como
fábricas a oscuras), al menos en lo que se refiere a las actividades de producción,
logísticas o de calidad de producto y la toma de decisiones operativas, con
unos altísimos niveles de calidad, eficiencia y flexibilidad: https://www.linkedin.com/pulse/qué-objetivos-se-persiguen-y-beneficios-estiman-en-las-toni-laserna/
Y veremos hasta qué punto la IA (Inteligencia
Artificial) no nos conquista también la toma de decisiones tácticas e incluso parcialmente
las estratégicas de empresa, actividad donde los humanos (capacitados y
experimentados) seguimos siendo “los reyes del Jardín del Edén”: https://www.linkedin.com/pulse/la-industria40-generará-más-desempleo-o-será-gran-del-toni-laserna/?published=t
Concretando en mi afirmación a que la VISIÓN
ARTIFICIAL va a seguir siendo protagonista como gran tecnología habilitadora de
la INDUSTRIA4.0, lo baso principalmente en la suma de las 2 siguientes tecnologías:
•
Tecnologías
GPU
•
Inteligencia
Artificial
Las cámaras de última generación y las
tecnologías GPU, imitan perfectamente el ojo humano, capturando los datos
visuales casi instantáneamente.
Arquitecturas basadas en CPU, es materialmente imposible
poder procesar a las velocidades que requiere la Visión Artificial a tiempo
real en las fábricas.
Y la IA, concretamente las redes neuronales, son las
que interpretarán tales imágenes. Será el Machine Learning el que imitará e incluso
mejorará el procesamiento del pensamiento humano.
Y por qué tendrá tal protagonismo en las fábricas
del futuro?
Como hemos mencionado, las Smart Factories serán plantas
productivas de altísima automatización con robots y cobots de última generación,
Agv´s plenamente autónomos en todo el espacio industrial, cargas y descargas automáticas
de camiones autónomos, prensas-inyectoras-etc. hipersensorizadas e inteligentes
(el parque de maquinaria necesario para el proceso de transformación de MP a PA,
con sistemas embarcados de autocalibración, etc.), etc.
Todo gobernado por el Gemelo Digital de la fábrica,
integrado al Gemelo Digital de Producto y conectado en RealTime a miles de
sensores y actuadores (plataforma IoT) de estas máquinas y así como de los procesos que
sucedan.
Este modelo digital, residirá en la nube tomando Decisiones
Operativas a cada instante (Cloud Computing) como p.e. la Programación de la Producción/lanzamiento_control OFs
gestionado por el MES4.0, el control de la logística inhouse gestionado por un
sistema eKanban, etc.; realizándose todo tipo de cálculos predictivos (gracias
al Machine Learning, Computer Process Simulation en Online, etc.).
Con planificaciones mucho más fiables y
eficientes, gracias a modelos de BiGData que analizarán millones y millones de
datos almacenados (Data Lake), siendo la
Inteligencia Artificial quien también gobierne el m/p para la Toma de
Decisiones Tácticas (Predicción de la Demanda, Planificación de la Producción,
etc.).
En esta capa táctica, también estarán los modelos predictivos o incluso cognitivos
del mantenimiento (GMAOs de última generación), que se alimentarán continuamente
de los datos generados por los sensores y recogidos en la plataforma IoT, para planificar
todas las actividades del preventivo. Este preventivo, posiblemente también
podrá ser realizado por la misma máquina. Será el correctivo, que sucederá en
el minimo de ocasiones gracias al buen preventivo, donde será necesario la
intervención humana (sobra decir que serán personas altamente cualificadas,
preparadas y entrenadas para convivir en un entorno digital y robotizado).
Entonces, en este escenario futurista que será
habitual en todo tipo de factorías en el 2030… uno puede imaginarse que la
CALIDAD de PRODUCTO aún se realizará con los métodos actuales?
Una fábrica inteligente, con una producción autónoma
sin intervención humana, uno se imagina por ejemplo un técnico de calidad recogiendo
una o varias muestras a inicio del Lote de Fabricación de la OF, a mitad de
ésta y al final?
Llevándolas al departamento de Calidad de Fábrica
para realizar horas o días después en el laboratorio, las inspecciones dimensionales
(metrología) y comprobación de defectos superficiales por ejemplo?
Creando el correspondiente informe de calidad
conforme todo es OK. Registrando en un Excel
o en el mejor de los casos, en una aplicación específica de tratamiento estadístico
y generación de cuadros de calidad, para ir monitorizando la Calidad del
Producto?
Sinceramente, es absurdo creer que las inspecciones
de productos no se realizarán en INLINE, para el 100% de las piezas como una
estación productiva más. Además, sin esta configuración seria imposible disponer de
TRAZABILIDAD TOTAL Y UNITARIA DE LAS PIEZAS manufacturadas y expedidas a
cliente, piedra angular también en la Digitalización del Producto y de la
Fábrica. Toda pieza física se entregará junto a su gemelo que contendrá el ciclo de vida digital.
Nuevas inversiones industriales que no vayan en
esta dirección, es un completo error por parte de la Dirección y lo pagará más
a corto plazo de lo que pueda creer. A parte, pensando ya en productividades
económicas, con esta configuración podremos medir exactamente el coste de la
Calidad o NoCalidad de producto, nada de estadísticas con base a tales
muestreos. Y respecto el controlling industrial, muy apalancado en KPIs como el
OEE (resultado de multiplicar los ratios de Disponibilidad x Rendimiento x
Calidad), cómo medir verdaderamente el rendimiento de un equipo o incluso de mi
fábrica, sino puedo medir exactamente las pérdidas por unidades mal fabricadas
(número de piezas defectuosas, tiempo productivo destinado a tal fabricación, tiempos
de reprocesado para su recuperación y otros costes como los de reciclado, etc.).
Por último, en la tendencia a la CALIDAD CONCERTADA para que las empresas industriales puedan diferenciarse de
competidores “low cost”, todo se basa en establecer una relación contractual Cliente
- Proveedor que incluye una serie de compromisos de calidad que el proveedor
asume como garantía. Cómo podemos asegurar a mi cliente que todo lo que le
suministre estará dentro de los criterios de calidad concertados? Por muchos
muestreos que realice (sin considerar los enormes costes que me puede
implicar), no puedo garantizar tal compromiso!! O contrato un batallón de
personal que me inspeccione el 100% de las piezas antes de su expedición, de
manera indefinida?
Por todo ello, concluyo que es indispensable automatizar al 100% tal proceso de inspección y a cadencia
productiva (Tciclo).
Y son precisamente los avances de las GPU-Graphic Processing
Units, gracias a la enorme industria mundial de los videojuegos en 3D, Realidad
Virtual, Aumentada e Inversiva, que ya a día de hoy se pueden obtener tiempos de inspección por debajo de
1segundo. En un segundo se escanea el 100% la pieza, se compara con el patrón
(CAD de referencia) y se mide si está dentro de tolerancia (que pueden ser
diferentes según la zona de la pieza). Máquinas multireferencia, que darán
respuesta a la elevada flexibilidad productiva para adaptarse continuamente a
cambios de la Demanda, gracias a disponer de todos los CADs (pues es el Gemelo
Digital del Producto donde descansa toda esta información geométrica 3D
actualizada).
Como indicaba al principio de este artículo, toda
solución que no se base en este concepto InLine, son soluciones propias de la 3ª
revolución industrial, por mucho que te ofrezcan un sw en la nube donde registrar
los datos y que automáticamente genera todo tipo de informes personalizados.
Los escaners de mano y técnicos de calidad no
tendrán sentido en tareas de inspección de producto. Otra cosa muy distinta son
actividades de Ingeniería Inversa, Impresión 3D, etc. en donde estas tecnologías
ya existen y están evolucionando, dado su pleno sentido en un mundo cada vez más
digitalizado.
Vayamos ahora el por qué de la 2ª tecnología,
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Supongamos que trabajamos con máquinas de
inspección automática, a modo de extensión p.e. de las máquinas de inyección (en
el caso de fabricar piezas plásticas por inyección o de aluminio por fundición),
a Tciclo y clasificando piezas buenas (reconociendo incluso en qué cavidad se
ha inyectado) y malas (que van a parar a la Caja Roja).
Las técnicas clásicas de la Visión Artificial,
plantean fiabilidades nada viables en entornos industriales en línea, por ejemplo, con
falsos positivos por encima del 15% de las inspecciones, que nos obligan a posteriores
inspecciones manuales.
En entornos controlados de laboratorio, con control
absoluto de la luz, con repetitividad en la posición de la pieza donde la
inspecciono, sin impurezas en la pieza como pueden ser aceites o material en suspensión
en forma de polvo, con geometrías muy similares, etc. se pueden conseguir fiabilidades
por encima del 90% con los algoritmos convencionales.
Y es aquí donde precisamente la Inteligencia
Artificial juega un papel protagonista. Esta variabilidad de las piezas
producidas en entornos industriales, son las redes neuronales las que serán
capaces de “reconocer un perro en miles de imágenes diferentes, con todas las variantes
de razas de perros que hay (aprox. 800)”.
En resumen, ambas tecnologías (GPU + INTELIGENCIA
ARTIFICIAL) van a ser fundamentales para automatizar todos los actuales
procesos visuales que se realizan a día de hoy en una fábrica, desde los de
inspección de los productos manufacturados, el estado de las herramientas y útiles
(moldes, matrices, contenedores…), la manipulación de piezas (sistemas
avanzados de Bin Picking), etc.
A continuación, resumo en un único gráfico, los
grandes beneficios que conllevará la Visión Artificial 4.0,
No me gustaría concluir este articulo sin realizar
también una reflexión sobre lo que está por venir a medio plazo. Expongo 5
grandes retos que a mi entender, tendremos consolidados en la próxima década:
Desde la perspectiva del HW, continuará en
constante evolución exponencial, por ejemplo mejorando las prestaciones de las
cámaras y la captura de imágenes en condiciones muy adversas como lluvia u
oscuridad absoluta.
En el ámbito del SW, uno de los retos que existe
es la gran cantidad de imágenes y ejemplos que se requieren para entrenar las
redes neuronales (Machine and Deep Learning, tanto entrenamiento asistido,
reforzado o autónomo). También vendrán mejoras respecto el rendimiento de los
algoritmos.
Respecto las TELECOMUNICACIONES que van a
requerir todas estas tecnologías, por temas de latencia o necesidades de mayor ancho
de banda para transmitir miles de imágenes de tamaños considerables, esperamos como agua
de mayo el 5G.
En lo relativo al CLOUD COMPUTING, también se
está en constante evolución en cuanto a la capacidad de procesamiento de los servidores en la
nube, en lugar de hacerlo en local. La emergente COMPUTACION CUÁNTICA
impactará con un nuevo avance disruptivo en esta materia.
Por último, destacar el BIG DATA en las
aplicaciones de VISIÓN e Inteligencia Artificial (lo que yo bautizo como VISIÓN
ARTIFICIAL 4.0).
Está claro el potencial en automatización que ofrecerán
máquinas de Inspeccion Inline para el 100% de las piezas y a Tciclo, eliminando
todo rastro de actividades manuales, escaners de mano, muestreos aleatorios, subjetividades
de la inspección realizada por técnicos, etc.
Pero en tal escenario, no mejoraremos en cuanto a
reducir los defectos, no? Y creo que no hay mejor defecto en la pieza que el
que no existe. Y aquí es donde veremos el BiGData aplicado a la Calidad de
Producto:
Al tener trazabilidad unitaria en cuanto a la calidad
de cada una de las piezas producidas, las máquinas de inspección estarán conectadas al Gemelo
Digital y por tanto, podríamos cruzar información con el MES4.0 (OFs y OCs), buscando
patrones periódicos de p.e. si el tipo de material o el proveedor suministrador
tiene alguna relación con el tipo de defectos que nos identifican las máquinas
de inspección, o si los parámetros productivos de las máquinas de conformado de
piezas (inyectoras, estampadoras, etc.) influyen de alguna manera en generar posteriormente
tales defectos dimensionales/superficiales (p.e. Temperaturas de inyección material,
etc.). En definitiva, RELACIONAR “EL AGUAS ARRIBA” CON LA DEFECTOLOGIA DE LAS
PIEZAS.
O más interesante aún, éstas máquinas lo medirán
todo y en función de p.e. la profundidad de los poros, será un defecto de pieza
o no será catalogado como tal defecto, o rebabas o cualquier otro tipo de falta/sobra
de material por ejemplo. Pero hasta qué punto esa pequeña rebaba podría
representar un defecto AGUAS ABAJO? Es decir, si p.e. esa pieza se monta en un Conjunto
con otros componentes y la rebaba genera un montaje defectuoso, siendo
identificado en línea por otra máquina de inspección para tal fin.
En resumen, gracias a aplicar tecnologías de
BigData (pues ya podemos imaginar las miles de variables que podrían influir en
la Calidad de los Productos), con la VISIÓN ARTIFICIAL4.0 podríamos reducir el % de piezas defectuosas
mediante metodologías KAIZEN que aplicasen los equipos de mejora.
Finalizo este artículo, invitando a visitar la
web de AUSIL SYSTEMS. Una joven empresa que nació con ADN de Industria4.0 y su
nombre asi lo indica: Automatismos y Sistemas de Inspección en Línea.
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