Gestión de la demanda

El desodorante Rexona es uno de los productos más populares fabricados por Unilever en sus instalaciones en Filipinas.  Debido al aumento en la producción, automatizar su proceso de fabricación se convirtió en una necesidad obvia para Unilever.

El proceso de decisión

Antes de implementar un sistema de visión artificial, Unilever contrataba hasta 10 operadores por línea para realizar las siguientes verificaciones de calidad manualmente:

• Presencia e integridad de la tapa
• Color correcto y código de fecha impreso en la tapa
• Inspección de etiquetas en ambos lados del producto

Las líneas de producción funcionan a un promedio de 220 botellas por minuto.  A pesar de invertir mucho en una fuerza laboral bien capacitada, Unilever enfrentaba un gran volumen de rechazos porque las etiquetas estaban mal alineadas o arrugadas durante el proceso de aplicación.  Realizar una inspección manual de estas tareas se había vuelto cada vez menos realista.  Además, la inspección manual no proporcionaba una verificación de los códigos de barras impresos en los paquetes.

Gilbert Plumos, ingeniero de línea de productos de Unilever, decidió mejorar el desempeño de la producción al explorar varios sistemas de visión artificial.  Entendía la necesidad de contar con un sistema de visión que permitiera a los operadores ser redistribuidos a otras tareas complejas y de seguridad crítica en la planta de producción.

El proceso de evaluación

Después de algunas rondas de recopilación de los criterios de inspección, Plumos finalmente decidió que un sistema de inspección de tres cámaras se adaptaría mejor a las necesidades de la planta. Se colocaría una cámara inteligente a color en la parte superior para verificar la presencia e integridad de la tapa, el color de la tapa y la validación del código de fecha; se colocaría una segunda cámara a color en la parte delantera del producto para verificar la alineación de la etiqueta y el color de la etiqueta del producto; y una tercera cámara observaría la parte posterior del paquete para efectuar la lectura del código de barras y verificar el código del producto.

“Pusimos a prueba a Cognex y otros proveedores líderes de visión artificial durante el proceso de evaluación.  Debo decir que estoy enormemente satisfecho con los resultados que obtuvieron los sistemas de visión In-Sight, especialmente su desempeño OCR y capacidad de reconocimiento del color”, dice Plumos. “Y el software In-Sight Explorer viene con la  interfaz EasyBuilder que guía al usuario a través de un proceso simple paso por paso para configurar una aplicación de visión. ¡A nuestros hombres les encanta!”

El proceso de integración

El mayor desafío fue seleccionar una iluminación que proporcionara un campo de visión uniforme para las tres cámaras, porque la superficie de la botella Rexona es reflejante. Además, Unilever espera que el rendimiento de producción por hora crezca con un aumento de la velocidad de la línea en el futuro próximo.  La iluminación fue un elemento importante.

Inzpect Technologies, un integrador en Filipinas, construyó una iluminación personalizada y una interfaz gráfica de usuario para Unilever que permite al operador administrar y ver las imágenes de las tres cámaras simultáneamente, con botones adicionales en pantalla para controlar otros componentes eléctricos y mecánicos dentro del módulo de visión.

Esto se realizó sin complicaciones porque los sistemas de visión In-Sight ofrecen un kit de desarrollo de software (Software Development Kit, SDK), lo que permite a los usuarios crear interfaces de usuario independientes altamente personalizables adaptadas a las necesidades específicas de la aplicación.

El resultado

Después de la implementación exitosa del primer sistema de visión que proporciona una línea de fabricación completamente automatizada, Plumos ahora está replicando este éxito a otras dos líneas. Él cree que otras divisiones dentro de la organización pronto adoptarán la visión artificial en etapas futuras.