El sistema, desarrollado por Minsait, detecta anomalías en las electrovías y lanza alertas para que puedan ser corregidas oportunamente y que no comprometan la fabricación de las piezas.
La industria automotriz siempre se ha caracterizado por ir siempre a la vanguardia tecnológica. Seat, en su camino hacia una industria 4.0, ha implementado un sistema de visión artificial que permite detectar en etapas tempranas anomalías en la cadena de producción de sus automóviles, permitiendo una corrección oportuna sin comprometer la fabricación del producto.
De la mano de Plaiground, la marca de la consultora Minsait especializada en inteligencia artificial, Seat ha desarrollado un sistema que, mediante algoritmos de visión artificial, detecta y geoposiciona en tiempo real posibles defectos o problemas en las electrovías de la cadena de producción. Así, el sistema puede identificar los carriles y reconocer las líneas de cobre en su interior, tomando medidas en cada punto de la línea, además de diferenciar otros elementos de las líneas como las piezas de empalme, los desvíos y los elementos de sujeción. También es capaz de medir la alineación de los carriles entre tramos consecutivos de un segmento de electrovía.
Con toda esta información, el sistema desarrollado por Minsait para Seat puede posicionar los defectos en un plano y emitir alertas cuando éstos afectan la seguridad de la cadena, permitiendo a los trabajadores una mayor capacidad de respuesta ante estos incidentes y una resolución más fácil de éstos. Al poder corregir las anomalías en las fases iniciales o de forma preventiva, la compañía de automóvil puede ahorrar costos, aumentar la fiabilidad de su cadena de producción e implementar una metodología de trabajo más eficiente.
Saet también ha aprovechado la transformación digital para incluir mejoras en otras áreas de su negocio. Junto con Minsait, la empresa automotriz también ha mejorado su gestión de infraestructuras IT y optimizando su gestión del transporte de componentes para sus líneas de producción.
-IDG.es
