Las nuevas tendencias del sector de la automoción empujarán a la industria a reforzar su apuesta por las soluciones de software

“La realidad es que gran parte del software de visión artificial utilizado hasta ahora ha hecho que estas tecnologías de automatización tengan la reputación de ser complejas y caras”, afirma Marc Voskeritchian, senior machine Vision account manager de Zebra Technologies. “Muchos profesionales asumen que el principal reto que se van a encontrar al diseñar un sistema de visión artificial es tener que depender de un hardware de distintos proveedores. Pero el hardware no es el problema. Lo realmente complicado es conseguir que la fusión de diferentes soluciones de software funcione correctamente”.

Apostar por las soluciones de visión artificial requiere hacerse las preguntas correctas

Cuando una empresa quiere adquirir una nueva solución de visión artificial, normalmente se plantea dos preguntas clave: cuánto le costará la licencia de software y qué necesitará para integrar, gestionar y formar a los usuarios para que sepan utilizarla correctamente. Pero hay una tercera pregunta que también es fundamental. Debe asegurarse de que va a poder poner en funcionamiento todo el sistema utilizando el paquete de software de un único proveedor, aunque el hardware provenga de distintas compañías.

“De hecho, esta tercera pregunta es la más importante de todas a la hora de desplegar sistemas de visión artificial”, añade Voskeritchian. “En realidad, es justo esto lo que permitirá decidir si la inversión solucionará el problema más común que suelen acarrear los diseños tradicionales: tener que lidiar con una fusión de plataformas de software de distintos proveedores y los retos que plantea esta configuración cuando se quieren añadir o actualizar componentes de hardware”.  

El software es el componente que sostiene los sistemas de visión artificial. Permite que los distintos elementos de hardware se combinen de forma adecuada y conecta las tecnologías de inspección visual con otros sistemas de la empresa para facilitar la captura y el análisis de los datos. Esta interoperabilidad es clave, ya que los equipos tendrán que interactuar constantemente con el software para diseñar los procesos de inspección, entrenar a los modelos de aprendizaje profundo, decidir qué elementos deben pasar o no la inspección y proteger la reputación de calidad y seguridad de una marca.

Actualmente ya existen suites de software muy fáciles de utilizar que pueden ejecutar diferentes componentes de hardware, desde cámaras a escáneres de códigos de barras, sensores y brazos robóticos para inspección visual, automatización de procesos, tareas de seguimiento o localización. Y todo ello sin que sea necesario que los empleados tengan que configurar o aprender a gestionar distintos paquetes de software ni pagar distintas licencias.

Las tecnologías de visión artificial no deben verse únicamente como una forma de compensar la escasez de mano de obra o validar las decisiones de los trabajadores. La visión artificial puede ser clave para generar confianza en la marca. Sus capacidades de análisis y captura de datos en tiempo real pueden ayudar a los equipos de ingeniería a identificar las piezas o los vehículos defectuosos, permitiendo una intervención rápida si se identifican problemas.

Las soluciones de visión artificial deben evolucionar con el sector

Muchos proveedores y OEMs del sector de la automoción han recurrido a la visión artificial en el pasado para garantizar el control de calidad y el cumplimiento normativo. Esto también ha significado que han tenido que ir incorporando nuevos sistemas para responder a demandas de producción cada vez más complejas y mantener la calidad de las inspecciones. De esta forma, la industria ha acabado contando con una amplia colección de suites de software, con los retos que esto conlleva.

A medida que la industria del automóvil evoluciona, el software de visión artificial también debe evolucionar con ella. El sector debe ser capaz de adaptar sus sistemas a las necesidades del negocio, sobre todo en un momento como el actual, con el crecimiento en la demanda de vehículos eléctricos, híbridos y autónomos. Una plataforma de software unificada no solo debe gestionar las tareas actuales, sino que también debe ser compatible con las tecnologías futuras, como las de inspección basada en IA o los modelos de aprendizaje profundo. Esta flexibilidad garantiza que a medida que los vehículos eléctricos y autónomos requieran inspecciones más complejas, el software será capaz de llevarlas a cabo sin requerir una revisión importante del sistema.

“Una empresa que esté interesada en automatizar sus inspecciones debe preguntar al integrador o al proveedor de tecnología si el diseño del sistema se puede configurar y ejecutar desde una única suite de software, incluso si el hardware proviene de diferentes proveedores”, concluye Voskeritchian. “Si la respuesta es afirmativa, entonces es cuando pueden pasar a plantear otras cuestiones importantes sobre la interoperabilidad, la seguridad de los datos, la posibilidad de ampliar la solución, la compatibilidad con inspección 2D/3D, los modelos de aprendizaje profundo o el tiempo de formación necesario. Hacer un cambio en el hardware es sencillo, ya que el software permitirá que cualquier futura actualización sea simplemente un pequeño ajuste”.