La IA de inspección de ensamblajes multicomponente es un sistema de visión avanzado impulsado por el aprendizaje profundo que verifica si todas las piezas individuales de un producto complejo están presentes, colocadas correctamente y ensambladas correctamente.

La IA transforma la inspección del ensamblaje de un proceso reactivo y propenso a errores en un sistema proactivo de prevención de errores. He aquí cómo hacerlo:
- La inspección basada en inteligencia artificial se adapta a las variaciones del producto y detecta con precisión incluso los defectos más sutiles.
- La IA proporciona comentarios instantáneos durante el proceso, lo que evita costosas reelaboraciones.
- Los modelos avanzados de visión artificial no solo identifican un defecto, sino que también lo localizan con precisión, delineando su forma y tamaño.
- Se crea un registro de auditoría digital en el que cada paso de ensamblaje, detección de defectos y corrección se registra automáticamente.

Automoción, aeroespacial, electrónica, maquinaria pesada y fabricación de dispositivos médicos, cualquier sector en el que los ensamblajes complejos exijan una calidad sin defectos y el cumplimiento normativo.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que permite a los modelos aprender directamente de miles de imágenes de productos y detectar continuamente componentes faltantes, desalineados o defectuosos en tiempo real. Un modelo de aprendizaje profundo se adapta a los cambios de formas, tamaños y texturas para evitar marcar en exceso las variaciones aceptables.

Mask R-CNN, o Mask Region-Based Convolutional Neural Network, es una arquitectura de aprendizaje profundo que se usa ampliamente para la detección de objetos y la segmentación de instancias. En la detección de defectos, además de identificar si existe un defecto, también identifica dónde está el defecto y describe su forma exacta.

Las pruebas de confiabilidad de varias partes garantizan que cada componente de un ensamblaje no solo funcione de forma individual, sino que también funcione sin problemas como parte de todo el sistema. Con los sistemas de inspección basados en inteligencia artificial, los fabricantes pueden analizar miles de puntos de datos en tiempo real y predecir los posibles puntos de falla antes de que ocurran.

Sí. Tanto Kompass como Nagare están diseñados para una integración perfecta con los sistemas comunes de ejecución de fabricación (MES), planificación de recursos empresariales (ERP) y gestión de la calidad.