Para evitar tiempos de inactividad prolongados y grandes cantidades de chatarra, los fabricantes deben diseñar procesos de producción para que sean estables y eficientes. Se logran resultados particularmente exitosos cuando se tiene en cuenta la experiencia de las personas que operan las máquinas. El Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Embalaje IVV en Dresde está desarrollando un sistema de asistencia de autoaprendizaje que ayuda a los operadores de máquinas a resolver errores y desarrollar su experiencia y conocimiento del proceso.

Para tomar un ejemplo concreto:en una máquina de procesamiento, las barras de chocolate están envueltas en papel. Un sensor detecta una desviación en el proceso de producción y la máquina se detiene. Incluso con sistemas de última generación, una breve interrupción ocurre en promedio cada cinco minutos. Un operador de máquina experimentado sabe dónde está la causa del error. Él o ella ve que el papel se está doblando y concluye que, en este caso, es necesario regular la velocidad de la máquina. Sin embargo, este conocimiento es específico de la persona:un colega con menos experiencia necesitaría más tiempo para encontrar la solución.

Para poner este conocimiento basado en la experiencia a disposición de todos los operadores en todo momento, Los científicos de Fraunhofer IVV en Dresde están desarrollando SAM, un sistema de asistencia de autoaprendizaje para operadores de máquinas. El sistema observa los estados de la máquina y las acciones del operador y guarda estrategias de solución exitosas. Usando una tableta, por ejemplo, el operador de la máquina ingresa su solución y luego la vincula a la situación de falla actual registrada por SAM. Si una falla determinada ha ocurrido varias veces, SAM lo reconoce y puede dar consejos al operador sobre la causa y cómo resolver el problema. De este modo, la máquina se repara rápidamente y vuelve a funcionar.

Para permitir que SAM aprenda situaciones de falla, los científicos de Fraunhofer IVV están utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Equipado con extracción de funciones inteligente, SAM puede aprender a una velocidad similar a la de los humanos y puede reconocer patrones después de solo unas pocas repeticiones. "Gracias a nuestro conocimiento de los procesos de las máquinas de envasado, podemos hacer SAM muy rápido, "explica Andre Schult, Responsable del Grupo de Digitalización y Eficiencia de Procesos en Fraunhofer IVV.

Trabajar con SAM es una experiencia centrada en las personas

Al diseñar SAM, Fraunhofer IVV en Dresde puso a las personas en el centro de sus consideraciones. "Un ser humano es una herramienta maravillosa. Con sus manos y ojos, son más flexibles y mejores que muchos robots o cámaras, "dice Andre Schult. Sin embargo, los procesos y sistemas son cada vez más complejos. Con SAM, Schult también quiere permitir que los operadores en el futuro reconozcan los errores por sí mismos y sugieran sus propias soluciones. La gente debería saber que a pesar de toda la tecnología de punta, los seres humanos juegan un papel indispensable en la producción. Esto aumenta su sentido de valor en su trabajo y su motivación.

Junto con socios de la industria y la ciencia, Fraunhofer IVV planea desarrollar aún más el sistema de asistencia al operador de autoaprendizaje durante los próximos cinco años y agregar nuevas funcionalidades a través de una gama de nuevos módulos. De este modo, será posible adaptar SAM a los requisitos específicos del cliente. Las posibles características adicionales incluyen cosas como el uso de procesamiento de imágenes, sensores externos, y reconocimiento de voz y gestos. Viendo hacia adelante, Los fabricantes podrán utilizar SAM tanto para la operación como para el mantenimiento, configuración, montaje y desarrollo de maquinas.