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August 4, 2024

La IA en el control de calidad: una nueva era de colaboración entre humanos y la IA

  • Quality Control

Control de calidad con colaboración entre humanos e IA: de qué forma puede la IA aumentar y apoyar a los equipos de control de calidad

El verdadero papel de la inteligencia artificial (IA) en el control de calidad, al menos dentro de la industria de productos frescos, es el aumento de la fuerza laboral. Lejos de reemplazar la experiencia y el juicio humanos, el software de control de calidad con tecnología de IA ofrece a los gerentes de control de calidad un apoyo sin precedentes para la toma de decisiones.

A través de esta colaboración entre humanos e IA, se está transformando el proceso de calidad en una amplia gama de industrias, desde la automotriz hasta la fabricación y los productos frescos. Los profesionales de la calidad de estas industrias están utilizando el control de calidad asistido por IA y el análisis predictivo para ampliar las inspecciones sin necesidad de dedicar mano de obra adicional a sus operaciones diarias.

El papel de la IA en el control de calidad

Cuando la mayoría de la gente piensa en el papel de la IA en el control de calidad, probablemente piense en una interfaz de ChatGPT para el servicio al cliente. Y eso no está mal; esta capacidad es importante y muchas plataformas la incluyen para agilizar el acceso a los datos para los usuarios a lo largo y ancho de una organización.

Pero es incluso más profundo que eso. La IA ahora participa en cada paso del proceso de control de calidad, desde las inspecciones hasta el análisis de datos y el análisis predictivo.

Visión artificial

Como sugiere el nombre, esta tecnología de inteligencia artificial equipa a las computadoras para “ver” objetos y emitir juicios sobre ellos (en este caso, frutas y verduras frescas). Estas evaluaciones son precisas y automatizadas, una gran ventaja para las inspecciones de calidad. Estos sistemas pueden detectar pequeños defectos e inconsistencias que los inspectores humanos podrían pasar por alto. Al automatizar las inspecciones visuales, la visión artificial mejora la uniformidad y confiabilidad del control de calidad.

Aprendizaje automático

Cuando los inspectores utilizan dispositivos equipados con visión artificial, generan grandes cantidades de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan estos grandes conjuntos de datos para identificar patrones y predecir posibles defectos. Esto mejora la precisión y la eficiencia en los procesos de control de calidad. Al aprender de datos históricos, el aprendizaje automático mejora continuamente sus predicciones y recomendaciones.

Análisis predictivo

La IA también brinda a las empresas algo que nunca antes habían tenido: una forma de predecir con precisión los problemas antes de que se produzcan y tomar las medidas adecuadas mientras aún hay tiempo. El análisis predictivo permite una gestión de calidad proactiva pronosticando los problemas, en lugar de reaccionar a ellos después del hecho. En Clarifresh, hemos comenzado a integrar nuestra plataforma con plataformas de análisis para brindarles estas capacidades a nuestros clientes.

Colaboración entre humanos e IA en los procesos de control de calidad de productos frescos

El trabajo de un gerente de control de calidad de productos frescos nunca termina realmente. Estos profesionales trabajan las 24 horas, evaluando pallets de frutas y verduras con herramientas como medidores de tamaño, tablas de colores, tablas de defectos, básculas y refractómetros. Las grandes cantidades de datos que resultan de esto deben documentarse (manualmente) antes de que los gerentes puedan ingresarlos en el sistema de la empresa. Por lo general, en una hoja de cálculo de Excel en la oficina.

Esto requiere tanta mano de obra (y es propenso a errores) como parece, razón por la cual estos métodos están dando paso cada vez más a la colaboración entre humanos e IA. La integración de tecnología ofrece una manera de automatizar las partes mecánicas más rutinarias de su flujo de trabajo. Con Clarifresh, un inspector puede evaluar instantáneamente un pallet completo de productos a través de la poderosa visión artificial y las capacidades LiDAR de la aplicación. Esto, a su vez, permite a los inspectores y gerentes de control de calidad centrar su irremplazable experiencia humana en decisiones y procesos comerciales más complejos. Cada inspección automatizada les ahorra horas de trabajo.

IA en el control de calidad: apoyo muy necesario para la toma de decisiones de los equipos de control de calidad

En manos de un inspector experto, el software de control de calidad con tecnología de IA es una herramienta poderosa que mejora la toma de decisiones y la precisión. La experiencia humana sigue siendo crucial para interpretar los datos generados por la IA a fin de emitir juicios matizados, pero la sinergia entre ellas da lugar a un aprendizaje continuo en ambas partes. Los algoritmos de IA se adaptan continuamente a las condiciones del mundo real y los inspectores humanos mejoran en el uso estratégico de los datos. La combinación de la intuición humana y la tecnología avanzada crea un sólido sistema de control de calidad que maximiza la eficiencia y mantiene altos estándares.

Desafíos en la integración de la tecnología: consideraciones clave para las empresas de productos frescos

Si la IA generativa realmente contiene las claves para lograr inspecciones precisas y totalmente automatizadas (el estado ideal para gerentes de calidad ocupados), ¿por qué la industria de productos frescos ha sido relativamente lenta en adoptar la tecnología de IA?

Una de las razones principales es la naturaleza de la propia industria. Cualquier operación de productos frescos, desde los productores hasta los minoristas, es un conjunto complejo de procesos que se basa en una variedad de tecnologías que abarcan la logística, la refrigeración y el almacenamiento, además de la gestión diaria normal.

No es fácil integrar una sola solución tecnológica en todo el espectro de estos negocios. El inspector de calidad en un campo remoto con mala cobertura de red tiene una experiencia muy diferente a la de un gerente de almacén que recibe pallets de productos, pero necesita acceder a los mismos datos y tiene los mismos requisitos en lo que respecta a la calidad de los datos. Por eso hemos priorizado la facilidad de uso en el diseño de la plataforma Clarifresh. Nuestros clientes se benefician de una capacitación sencilla y una incorporación rápida, para que puedan comenzar a aprovechar los beneficios del aumento de la fuerza laboral impulsado por IA desde el principio.

El impacto de la IA en el control de calidad: creación de un argumento comercial para el aumento de la fuerza laboral digital

Las empresas de productos frescos líderes están obteniendo una ventaja competitiva al adoptar sistemas modernos de IA. Esta ventaja se manifiesta en una serie de áreas cruciales:

  • Mejora de la eficiencia debido a la optimización de las operaciones y al ahorro de tiempo, en algunos casos duplicando la productividad general.
  • Reducción significativa de errores, porque todas las partes de la cadena de suministro tienen acceso en tiempo real a los mismos estándares de calidad.
  • Disminución drástica del desperdicio de alimentos, un desafío crítico para la industria de productos frescos, mediante el establecimiento de estándares de calidad de productos claros y libres de errores. Esto permite a los proveedores segmentar eficazmente los productos para cumplir con los estándares específicos de los minoristas, evitando desajustes de calidad y reduciendo las quejas.

Lejos de ser un lujo o algo conveniente, los algoritmos de IA son ahora la columna vertebral de un sistema de control de calidad moderno y escalable. En Clarifresh

, estamos comprometidos a facilitar la transición a la IA para las organizaciones que buscan escalar y expandirse de manera sostenible.

Póngase en contacto con nuestro equipo para hablar sobre los desafíos y objetivos clave de su marca y definir un camino claro hacia el éxito aumentado por la IA