29 INTELIGENCIA ARTIFICIAL pero sin compartirlos directamente. Por tanto, los datos individuales permanecen en las máquinas respectivas y no tienen que almacenarse de forma centralizada en un lugar (como en la nube del fabricante de la máquina). Los modelos de IA utilizan datos de tornos en curso para estimar el estado actual de la planta y, a continuación, lo transmiten al personal operativo. Para ello se utilizan redes neuronales de aprendizaje profundo. ASISTENTE DE CLASIFICACIÓN INTELIGENTE DE TRUMPF La inteligencia artificial también se utiliza para operar la Guía de clasificación, un sistema creado por el especialista en láser Trumpf en Ditzingen, BadenWürttemberg, Alemania, que ayuda a clasificar las piezas producidas y así aumentar los niveles de utilización de la máquina. El Sorting Guide es un sistema de asistencia basado en cámaras que se basa en el aprendizaje automático descentralizado. Los principales componentes del sistema de IA son una cámara de alta resolución, una gran pantalla, un PC industrial y un software inteligente para el procesamiento de imágenes. “El aprendizaje automático descentralizado consiste en conectar varias máquinas para formar un sistema de inteligencia artificial”, explica Hirt, director general de Prenode. Estas máquinas recopilan continuamente datos locales sobre sus procesos de trabajo. Se desarrolla un modelo de IA para cada máquina, que luego se centraliza. “A continuación, estos modelos se fusionan en una nube central y se transfieren de nuevo a los sistemas individuales”, continúa Hirt. De este modo, el sistema de IA puede aprovechar localmente la experiencia de todas las demás máquinas sin tener que compartir datos sensibles en bruto. “Esto permite a las máquinas ejecutar sus procesos de forma más eficiente y lograr una mayor productividad”, promete Hirt. La Guía de clasificación de Trumpf funciona de la siguiente manera: la guía de clasificación utiliza los datos maestros existentes y el procesamiento de imágenes de autoaprendizaje para reconocer las piezas individuales. A continuación, emite una recomendación de clasificación en la pantalla. Las piezas fabricadas se muestran en diferentes colores en la pantalla, codificadas según el pedido del cliente o los pasos de trabajo posteriores, como el plegado, el desbarbado, el lacado o el envío, por ejemplo. Esto hace que aspectos como el laborioso recuento de piezas, las confirmaciones manuales y los documentos adjuntos pertenezcan al pasado. Los operarios de las máquinas pueden ver de un vistazo qué piezas están listas para su procesamiento posterior y si es necesaria la postproducción o no. Esto acelera el proceso de clasificación y ayuda Robin Hirt, CEO y fundador de la start-up Prenode GmbH, con sede en Karlsruhe, se basa en el aprendizaje automático descentralizado para conectar varias máquinas y formar un sistema de IA. Esto permite a las plantas de producción cooperar de forma inteligente e incluso aprender unas de otras. Foto: Prenode GmbH. La guía de clasificación de Trumpf utiliza inteligencia artificial para clasificar piezas de chapa metálica de forma rápida y sencilla. El sistema de IA utiliza el procesamiento de imágenes de autoaprendizaje para reconocer las piezas individuales y, a continuación, mostrar una recomendación de clasificación en la pantalla. Foto: Trumpf SE + Co. KG.
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