Tecnologías de IA aplicadas en el control de los indicadores de calidad en la industria de enlatados

Abstract

El presente estudio de caso se enfoca en el estudio de tecnologías de inteligencia artificial en la industria de enlatados, con el objetivo de explorar tecnologías de IA aplicadas en el control de los indicadores de calidad en la industria de enlatados ofrecen respuestas eficaces en la aplicación de los indicadores de calidad. La problemática refleja la falta de supervisión constante y el control operativo inadecuado por parte de las maquinarias causando fallas inesperadas durante la línea de producción. Por ende, las tecnologías de inteligencia artificial tienen como propósito diseñar sistemas que puedan realizar tareas que a la vez son realizadas por la intervención humana. En este caso, tecnología como la vision artificial, el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales son capaces de monitorear el proceso de producción al tener la capacidad para detectar anomalías, proporcionando sistemas que optimicen los procesos de distribución y aborden provisiones más eficientes, aunque generan costos también dan productividad dando una mejor calidad al producto final y aumentando la seguridad a las industrias de los enlatados. La evolución de la tecnología permite a las empresas adaptarse a los cambios de producción manteniendo la competitividad y recurrir a las demandas del mercado. Al mejorar y actualizar los procesos de control se logran mantener estándares de calidad en la industria a lo largo del tiempo.