Cocreación para una fabricación más inteligente

Necesidad de cambio

Imaginá que eres un técnico en una fábrica de aeronaves. No solo debés hacer un control manual, sino también recordar cuándo se deben instalar los componentes principales. También, debes cumplir con estándares exactos de fabricación y con procesos rigurosos de inspección para cada una de sus fases. Con certeza, este es un proceso que lleva tiempo y esfuerzo.

Ahora imaginá que los mismos procesos pueden realizarse con una solución de inteligencia artificial (IA) que analiza feeds de vídeo. Esta solución debería poder registrar automáticamente y con precisión los principales pasos del montaje, eliminando así la posibilidad de errores humanos. ¿Es demasiado bueno para ser cierto? Para Airbus, fabricante líder de aeronaves, es el futuro del trabajo.

La empresa busca permanentemente nuevas maneras de mejorar el proceso de fabricación aplicando tecnología de vanguardia. Trabajando junto a Accenture Labs, en el Hub de Innovación de Accenture de Shenzhen, el Airbus China Innovation Centre (ACIC) analiza cómo la fabricación inteligente basada en IA puede transformar sus operaciones. Como prueba de concepto, la empresa se centró en reimaginar el montaje final de una aeronave. Tradicionalmente, este enfoque demanda mucho tiempo porque se basa en manuales y el juicio humano para determinar cuándo finaliza una operación de montaje.

El encuentro de la tecnología y el ingenio humano

El inicio del proyecto demandó el trabajo conjunto de equipos de dos centros de innovación avanzada. Los especialistas en la industria de ACIC conocían los datos, el proceso de recopilación de datos durante la fabricación, los problemas comunes y las soluciones deseadas. Entre tanto, los investigadores de Accenture Labs usaron su experiencia en IA y visión de ordenador para desarrollar una nueva IA y una herramienta especial de anotación de datos, adaptada para lograr que los datos aceleren la anotación de más de un millón de segmentos de video.

Los equipos utilizaron un proceso de desarrollo ágil para producir con eficiencia el tren de IA y probar el modelo, identificar las debilidades y repetir los pasos hasta alcanzar el nivel de desempeño requerido para realizar el trabajo correcto y consistentemente.

La solución utiliza feeds de vídeo para detectar automáticamente problemas de fabricación en el montaje final del avión. A medida que éste es inspeccionado, la IA de deep-learning reconoce cuándo se han completado las tareas en movimiento. Por ejemplo, una vez que se monta el ala, el proceso y la hora quedan registrados. Ésta es una forma más rápida y eficiente de realizar la inspección final. Más aún, la solución de IA reúne y anota imágenes y vídeos para inspeccionar la instalación y ubicación correctas de las grandes piezas de la aeronave con mayor precisión. Todo esto se realiza por un proceso automático que le ahorra tiempo a los empleados de Airbus, quienes se pueden concentrar en tareas más importantes. La solución de IA se ocupa del resto.
 

Una diferencia valiosa

Gracias al enfoque ágil del equipo, hemos podido enfrentar todos los desafíos. En un caso, nos dimos cuenta de que adoptábamos un enforque manual para el etiquetado, y usábamos cuadros individuales para los datos. Imagina que debes detenerte, analizar y poner un vídeo en cada nuevo cuadro. En cambio, abordamos los datos como un vídeo en lugar de una serie de imágenes. Al combinar esta directiva con la herramienta de anotación customizada, hemos podido acelerar las inspecciones de cientos a millones de imágenes por minuto. Es decir, con el ingreso de más datos a la IA, obtuvimos más información y un proceso más inteligente y eficaz.

La combinación de IA y la visión por ordenador aumenta la eficacia y la precisión de los procesos. Al automatizar la inspección visual de la aeronave con el análisis de fees de vídeo, el sistema puede registrar con precisión los principales pasos del montaje y eliminar la posibilidad de un error humano. El resultado es una mejora notable en la precisión de las lecturas, que se traduce en ahorros significativos durante el proceso de fabricación, el tiempo que se fortalece la calidad y se mantienen los estándares de seguridad.