Problema

El objetivo principal era reducir el índice de defectos en la línea de moldeo de aluminio, una de las más críticas de la planta. La alta exigencia de calidad en el sector automotriz demandaba una solución innovadora para anticipar y prevenir la producción de piezas defectuosas. Además, se requería un cambio cultural y de procesos dentro de la organización para adoptar efectivamente nuevas tecnologías.

Solución

Xabet desarrolló una solución basada en inteligencia artificial y machine learning, integrando un algoritmo de clasificación para predecir y detectar defectos en las piezas antes de que salgan de la línea de producción. El proceso se implementó en varias fases:

1. Contextualización: Se analizó el proceso productivo completo, desde la orden de fabricación y datos almacenados en el ERP hasta las variables críticas de máquina. Este análisis permitió entender el contexto operativo y definir los objetivos técnicos del proyecto.

2. Análisis Exploratorio: Se realizó un análisis detallado de las variables de proceso y máquina. A través del análisis de datos históricos y correlaciones, se identificaron las variables críticas que influían en la calidad del producto. Este conocimiento permitió mejorar los procesos de ingeniería y definir la especificación técnica de la solución.

3. Desarrollo del Algoritmo: Se desarrolló un algoritmo de clasificación capaz de detectar piezas defectuosas con alta precisión. El algoritmo fue entrenado y probado offline, logrando tasas de acierto que validaron su implementación en el entorno industrial.

4. Industrialización: La solución fue llevada a la línea de producción en tiempo real mediante la plataforma digital X-Dwall. Esta herramienta permite a los operarios visualizar desviaciones y variables críticas en tiempo real, facilitando una respuesta rápida y efectiva a los problemas detectados.

Beneficios

La implementación de esta tecnología proporcionó múltiples beneficios a Fagor Ederlan:

• Reducción de Defectos: La capacidad de anticipar y corregir posibles defectos antes de que afecten al producto final mejoró significativamente la calidad.
• Eficiencia Operativa: La solución automatizada redujo la dependencia de inspecciones manuales y minimizó el tiempo de inactividad.
• Conocimiento del Proceso: El análisis avanzado de datos generó un conocimiento profundo del proceso productivo, permitiendo mejoras continuas.
• Transformación Digital: La adopción de la inteligencia artificial promovió un cambio cultural hacia la digitalización y la innovación dentro de la organización.

Conclusión

La colaboración entre Fagor Ederlan y Xabet ejemplifica cómo la inteligencia artificial puede transformar los procesos industriales, mejorando la calidad y eficiencia de la producción. Esta implementación no solo ha permitido a Fagor Ederlan mantener su liderazgo en el mercado, sino también avanzar hacia una manufactura más sostenible y tecnológicamente avanzada.