Zeiss recibe el Premio Fraunhofer de Tecnología de la Limpieza
El galardón fue otorgado a Zeiss con motivo de sus algoritmos de aprendizaje automático para optimizar el análisis técnico de limpieza, hacerlo más eficiente y una productividad considerablemente más alta gracias al análisis optimizado de partículas.
“Estamos muy honrados de haber recibido este prestigioso premio”, dijo Karl Lamprecht, presidente y CEO de Zeiss. “Nuestro equipo ha trabajado arduamente para desarrollar estas soluciones innovadoras para la industria de la limpieza, y este reconocimiento es una prueba más de nuestro compromiso de ofrecer soluciones de alta calidad a nuestros clientes”.
El Premio de Tecnología de Limpieza Fraunhofer es otorgado por el Instituto Fraunhofer para Ingeniería de Producción y Automatización IPA, y reconoce a las empresas e individuos que han realizado contribuciones sobresalientes en el campo de la tecnología de limpieza.
La Industria de la Limpieza garantiza la calidad y la eficiencia en una amplia gama de industrias, desde la fabricación de productos electrónicos hasta la producción de alimentos y bebidas. Los avances tecnológicos como los presentados en el Premio de Tecnología de Limpieza Fraunhofer son fundamentales para el éxito continuo de esta industria en todo el mundo.
La innovación de la marca alemana convenció al jurado gracias a los nuevos algoritmos de aprendizaje automático para la optimización de la clasificación de partículas en el proceso técnico de limpieza y el valor añadido que ofrece.
Para optimizar la clasificación de partículas críticas del proceso, Zeiss ha estado ofreciendo desde enero de 2022 un módulo de análisis de limpieza técnica con modelos de clasificación de objetos basados en el aprendizaje automático previamente entrenados. Este módulo verifica automáticamente la clasificación de tipo de las partículas en base a una determinación de escala de grises clásica. Para ello, los resultados obtenidos a través del análisis clásico, como el tamaño, la forma, la intensidad y la clasificación de tipo, se combinan en una gran cantidad de árboles de decisiones no correlacionados. El módulo, que se desarrolló con partículas clasificadas correctamente, aplica estas clasificaciones desarrolladas por Zeiss o entrenadas individualmente por el usuario en estos árboles de decisiones. Si se detectan partículas que anteriormente se clasificaron erróneamente como no metálicas, la clasificación de objetos basada en el aprendizaje automático sobrescribe los resultados de la determinación de escala de grises clásica. Los resultados son más nítidos sin necesidad de una verificación manual. Las empresas que utilizan el módulo también alivian a sus operadores y aumentan la comparabilidad de los resultados.
