Inteligencia Artificial y Analítica de Datos para Manufactura
Detección visual de defectos en línea de ensamble, mantenimiento predictivo basado en vibración/temperatura y optimización de rendimientos en planta sin depender de la nube pública.
El error humano en inspección visual y los paros mecánicos no anticipados
Los operarios sufren fatiga visual tras 4 horas de turno, dejando pasar fisuras o rebabas críticas. Al mismo tiempo, los equipos críticos fallan de sorpresa porque los mantenimientos se programan por calendario fijo y no por desgaste real.
Reclamos y devoluciones de clientes Tier 1
Un lote de piezas con rebabas o torque incorrecto que escapa de la planta genera notas de débito y riesgo de perder certificaciones.
Mantenimiento preventivo ciego
Se reemplazan rodamientos en buen estado por protocolo o se dejan operar motores al borde del sobrecalentamiento.
Gigabytes de datos industriales desperdiciados
Los PLCs y sensores generan millones de lecturas cada hora, pero nadie los procesa para predecir anomalías.
Cámaras industriales con inferencia local y modelos de alerta temprana
Entrenamos modelos ligeros de visión por computadora que analizan piezas a 60 fps en la misma estación de trabajo, y algoritmos de series de tiempo que alertan anomalías en motores y bombas 48 horas antes de que fallen.
Inspección Visual por Visión Computacional (Edge AI)
Detección milimétrica de arañazos, dimensiones, códigos ilegibles y soldaduras defectuosas con cámaras industriales GigE.
Monitoreo Predictivo de Vibración y Corriente
Modelos entrenados para identificar armónicos anómalos y predecir fatiga de rodamientos o bombas.
Inferencia Local 100% On-Premise
Todo el procesamiento ocurre en procesadores industriales locales (NVIDIA Jetson / IPC) sin enviar video a la nube pública.
Dudas Técnicas y Operativas
¿Necesitamos conexión a internet para que funcione la visión artificial?
No. El modelo de visión corre localmente en una microcomputadora industrial conectada directamente a la cámara y al PLC de la estación.
¿Cuántas imágenes de piezas defectuosas se requieren para entrenar el modelo?
Utilizamos técnicas de detección de anomalías (One-Class Classification): solo requerimos 50 a 100 fotos de piezas buenas para aprender la normalidad y alertar cualquier desviación.
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