Minimizar el desperdicio y eliminar reclamaciones gracias a la inspección automática de sus artículos
marzo 24, 2023
INNOVATION IN TEXTILES ENTREVISTA A MARK SHELTON DE SHELTON VISION (CONTROL DE CALIDAD)
El pasado 7 de Marzo de 2023, Adrian Wilson, de Innovation in Textiles, entrevistó a Mark Shelton. Como agentes para España de Shelton Vision, nos es grato reproducir a continuación la traducción de dicha entrevista. Hablando con Adrian Wilson, Mark Shelton describe los beneficios, para los fabricantes de textiles y sus clientes, alcanzados tras compartir datos precisos, confiables y consistentes obtenidos de sistemas automáticos de inspección de textiles.
Innovación en Textiles (IiT): ¿Cuáles son los principales beneficios de Shelton WebSpector?
Mark Shelton (MS): El más obvio es el potencial para reducir el costo de la mano de obra asociada con la inspección al aumentar las velocidades de producción, sobre las diez veces la inspección manual. Hoy también hay una falta de mano de obra disponible o dispuesta para realizar esta tarea mundana pero que antes era esencial.
Además de un mayor rendimiento, existen otras ventajas que ofrecen un retorno mucho mayor. Por lo general, el mayor de las retornos cuantificables es la de optimizar el valor de venta de los bienes que se producen minimizando el desperdicio y eliminando las reclamaciones.
El cálculo para la optimización del valor de los ingresos implica volver a convertir una proporción de «desperdicio» en productos de primera calidad y volver a agregar la ganancia en los ingresos del resultado final del ejercicio.
Esto se logra aplicando un cálculo de plan de corte optimizado, con los conjuntos de reglas de corte requeridos, al mapa de defectos generado por el sistema de visión para un lote antes de cortar en rollos pequeños. El resultado es un plan de corte optimizado en forma virtual donde el resultado final de rendimiento de primera calidad se conoce antes del corte físico.
En algunos casos, habrá la oportunidad de mejorar significativamente aún más el rendimiento de un lote editando el mapa o teniendo reglas de optimización más flexibles (como aumentar la tolerancia de longitud de rollo). La gran importancia de ejecutar la optimización en un mapa electrónico o «virtual» es la certeza del resultado del proceso de corte antes de que se corte el lote. Además de ser visto en la planta de fabricación, este proceso se puede ver de forma remota y las empresas con plantas de fabricación en el extranjero o múltiples pueden tomar decisiones de forma remota.
En la ITMA 2023 en Milán este junio, Shelton brindará demostraciones en vivo de su última técnica de inspección de telas pendiente de patente para detectar con precisión defectos en telas estampadas. © Visión Shelton
IiT: ¿Cómo pueden los datos de salida de dichos sistemas ayudar a los procesos del cliente de una planta?
MS: Con el poder de los registros visuales retenidos en el sistema WebSpector de Shelton, los productores de telas tienen más información sobre sus productos que sus clientes, incluso cuando la tela ya se envió.
Con un sistema WebSpector, el productor de telas ahora puede proporcionar a sus clientes información temprana adicional, antes del envío, directamente desde su proceso de inspección, lo que aumenta significativamente tanto la eficiencia a lo largo de la cadena de valor como la reducción de desperdicios.
Hay oportunidades para trabajar más de cerca con el cliente a quien, por ejemplo, se le puede enviar por correo electrónico un informe de inspección en el instante en que el producto sale del proceso final para aprobar un lote, incluso antes de que ingrese al almacén de la fábrica. Esto brinda la tranquilidad de saber que la producción del cliente (o la ventana de ventas del minorista) no se verá interrumpida por problemas de calidad desconocidos, envíos tardíos o envíos cortos. Puede servir para atraer más negocios de clientes existentes y/o atraer nuevos clientes que preferirían hacer negocios con una organización que tiene este grado de control.
Además, si el cliente tiene un software compatible de optimización de producción y planificación de lay, el mapa electrónico de defectos se puede incorporar fácilmente al software para optimizar la utilización de la tela en el proceso de corte de paneles.
La consistencia del rendimiento del sistema significa que ambas partes pueden estar seguras de que la inspección se ha realizado al nivel acordado y que la configuración también se puede auditar. Por lo tanto, es menos probable que se presenten reclamaciones y, lo que es más importante, se eliminan los motivos de las mismas, así como los costes de resolverlos. Dichos costos incluyen mayores plazos de entrega, pérdida de producción, logística de planificación, flete aéreo, reprocesamiento, compensación de valor agregado, etc.
Una vez que el cliente de una planta comprenda el nivel de control que la planta tiene con su sistema de inspección, estará feliz de evitar la duplicación del proceso de inspección.
El sistema de visión artificial Shelton WebSpector ofrece una plataforma sofisticada para la detección automatizada de defectos de más del 97 %. © Visión Shelton
IiT: ¿Los beneficios pueden extenderse a lo largo de toda la cadena de valor?
MS: En el sector de la confección de prendas de vestir, es cada vez más importante garantizar que las entregas de telas se realicen en su totalidad y a tiempo para que el fabricante de prendas de vestir pueda cumplir con los requisitos de entrega de los minoristas. Esto es fundamental ya que las series de producción se están reduciendo y hay «temporadas» más cortas en la mayoría de los negocios minoristas. Al eliminar la duplicación de inspecciones, el envío de defectos desconocidos en la tela y el suministro de datos para optimizar el proceso de planificación y corte antes de recibir la tela física, existe una gran oportunidad de reducir los plazos de entrega, evitar el bucle de costos/procesos, eliminar las disputas por reclamaciones y agilizar toda la cadena de valor de la prenda.
IiT: ¿Cómo se adapta el sistema de inspección a múltiples estilos y validación de prestaciones?
MS: En la mayoría de las aplicaciones de inspección de textiles, a menudo hay varios cientos o miles de estilos únicos que se ejecutan durante el período de un año. El desafío de detectar defectos reales y no informar características «no defectuosas» requiere capacidades fundamentales de entrenamiento de estilo automatizado por parte del sistema y una poderosa herramienta de validación de rendimiento.
Con el fin de proporcionar la configuración de inspección óptima para una amplia y cambiante gama de estilos o productos, Shelton WebSpector tiene una función de entrenamiento de estilo automatizado (WebTRAINER) que le permite entrenarse en cada estilo o producto único y luego almacenar la configuración y seguir inspeccionando. Esto significa que no hay compromisos de «configuración predeterminada» en la configuración de detección y garantiza que se puedan manejar miles de estilos diferentes con un rendimiento óptimo sin la intervención del operador a medida que se introducen nuevos estilos.
Para evitar la detección excesiva o insuficiente como se ve en los sistemas de visión básicos, el sistema WebSpector se especifica a partir de nuestra experiencia y evaluación de un conjunto de defectos límite típicos proporcionados por nuestros clientes. Durante la puesta en marcha, nuestro ingeniero utilizará la función de grabación de rollo virtual (WebCORDER) para almacenar videos de las órdenes de trabajo a medida que el sistema las capacita e inspecciona. Estos videos almacenados de las órdenes de trabajo se utilizan luego para comparar cuidadosamente los mapas de defectos generados por el sistema con los resultados de una inspección manual crítica.
En esta etapa se pueden hacer pequeños ajustes a la configuración hasta que la salida del sistema de inspección alcance el nivel requerido. El beneficio de la función de grabación es que todos pueden ver qué tan bien está funcionando el sistema y el video se puede ejecutar tantas veces como sea necesario para validar los resultados sin tener que volver a ejecutar físicamente la estructura. Esto es particularmente útil cuando la inspección se realiza durante el proceso, o al final de un proceso, donde la estructura no se puede volver a ejecutar físicamente para probar los cambios realizados.
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