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Fujitsu ha desarrollado una IA que puede resaltar anomalías en la apariencia de los productos para ayudar a detectar problemas antes.
Detectar problemas durante la producción permite la intervención antes de que se desperdicien los materiales, lo que genera costos directos y ambientales. También ahorra en el daño a la reputación y los costos asociados con las devoluciones / retiradas después de que se envía un producto defectuoso a los clientes.
La solución utiliza un modelo de IA entrenado en imágenes de productos con anomalías. Estos defectos se simulan, por lo que no son necesarias imágenes de productos reales con problemas extraídos de una línea de producción.
Fujitsu probó su tecnología en su planta de Nagano, que fabrica equipos electrónicos, y observó una reducción del 25 por ciento en las horas de trabajo necesarias para inspeccionar placas de circuito impreso.
La IA puede detectar problemas como hilos deshilachados o patrones de cableado defectuosos, con una “precisión líder en el mundo”, en productos que están diseñados para variar individualmente; como alfombras de diferentes colores o piezas electrónicas con diferentes formas de cableado.
La IA de Fujitsu logró una puntuación AUROC (Área bajo las características operativas del receptor) superior al 98 por ciento cuando se aplicó a productos con variaciones de su apariencia normal.
El gigante tecnológico japonés tiene como objetivo utilizar su avance en inteligencia artificial para la marca COLMINA (PDF) de la empresa, que tiene como objetivo ofrecer transformación digital específicamente para la industria manufacturera.
(Foto de Clayton Cardinalli en Unsplash)
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