Detección de fallos en producción mediante sonido usando IA
La acústica es una rama de la física con un nivel de complejidad superior al de otras materias, como los son la cinemática y dinámica de mecanismos. No obstante, aunque en producción parezca lógico centrarse más en los procesos productivos o en analisis de fuerzas y cargas que en la acústica, la capacidad de analizar variaciones en los ciclos de sonido durante el funcionamiento de cualquier máquina o durante un proceso, tambien nos permite indicar que la máquina se encuentra en un régimen fuera de su funcionamiento nominal o el proceso ha alterado su curso habitual.
Este tipo de análisis permite encontrar fallos o incluso prognosticar un mal funcionamiento antes de que se llegue a producir. Existen en la actualidad analizadores de sonido centrados en analizar procesos muy concretos que permiten detectar estas variaciones sonoras y actuar mediante mantenimiento preventivo, realizando una sustitución de las piezas críticas, reconocidas por el patrón de sonido emitido.
Introduciendo la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial IA nos permite ahora extrapolar estos complejos sistemas, que sólo son válidos en casos muy concretos, y generalizarlos a cualquier proceso gracias a analizadores que buscan patrones y detectan anomalías.
En los últimos años se han desarrollado nuevas herramientas de software basadas en IA para inspectores de calidad que automatizan y simplifican el análisis de ruidos industriales, por ejemplo, en procesos de soldadura.
Gracias a los modelos de IA listos para usar, los métodos establecidos para análisis de audio y los datos de sensores específicos de la aplicación, las empresas pueden usarlos para mejorar significativamente su control de calidad. Incluso sin conocimientos previos en IA.
En el ejemplo de los procesos de unión por soldadura, una parte importante de la inspección de la costura de soldadura ha sido hasta ahora el mismo soldador experimentado, que puede evaluar la calidad de la costura de soldadura utilizando los ruidos típicos del proceso.
Con la creciente automatización de sus sistemas de producción, las empresas confían cada vez más en software de prueba inteligente para el control de calidad de los procesos de fabricación y productos industriales. Mediante el uso de IA, se esperan resultados de análisis más precisos y se busca una garantía de la calidad más rápida, más eficiente y más rentable.
Pero, ¿cómo se puede generalizar el análisis automatizado de ruidos industriales a otra aplicación específica para que la IA realmente brinde el valor agregado que se espera?
El Software ISAAC
Fraunhofer es una de las empresas que más está apostando por este tipo de soluciones y han desarrollado su propio software llamado ISAAC : “Análisis de sonido industrial para control de calidad automatizado”.
Con él ,los inspectores de calidad pueden utilizar modelos de IA previamente entrenados en análisis de datos de sensores acústicos para adaptarlos a sus propios datos de medición. La gran ventaja está en que no se requiere un profundo conocimiento especializado en el campo de los procesos de Machine Learning. Los usuarios importan los datos de los sensores al software de forma fácil y segura y a través de una interfaz intuitiva, pueden probar, editar y utilizar los modelos de IA prefabricados contenidos en el marco para sus propias tareas de prueba acústica.
Dependiendo de la aplicación, la vista de datos ofrece una descripción general de los datos del sensor utilizados en el análisis y ayuda con la configuración de análisis adicional.
Este tipo de softwares se pueden integrar directamente en el software de prueba específico de la empresa. Además del análisis de datos acústicos, también se pueden incluir en el análisis datos de medición de otros sensores, como datos de corriente del motor o datos de sensores ópticos.
Con ello el sistema podría analizar inmediatamente los datos en tiempo real de la producción y optimizar el control de calidad.
VIPRA — La solución para la fase de diseño
Un paso más allá se encuentran soluciones que permiten identificar los puntos críticos a medir en el futuro, cuando el producto sea lanzado y hacer cambios durante la fase de diseño.
VIPRA es una herramienta que permite la auralización de productos virtuales para el desarrollo de productos digitales que hace que el sonido de los productos virtuales sea realmente tangible, mucho antes de que se cree un primer prototipo. Las propiedades acústicas y sus efectos se pueden evaluar en las primeras fases de la creación de prototipos y se pueden realizar cambios en términos de material y diseño.
