Visión artificial para alcanzar ‘las vidas infinitas del plástico’

La colaboración tecnológica para revolucionar los procesos industriales ofrece ventajas significativas, aunque también presenta desafíos que demandan adaptabilidad y una estrategia clara. Un ejemplo de esta sinergia es el proyecto entre Formaspack y Tupl, que ha impulsado la transformación digital y mejorado la eficiencia operativa en el sector agroalimentario. Gracias a la aplicación de sistemas de visión artificial en los procesos de control de calidad, se ha alcanzado una tasa de detección de defectos superior al 95%.

Formaspack, grupo líder en soluciones de envasado circulares, produce más de 34 000 toneladas anuales de bobinas de PET reciclado destinadas principalmente a la industria alimentaria.El grupo está integrado por varias empresas que abarcan desde la fabricación de bobinas hasta el reprocesado de materia prima, conformando un modelo de economía circular. Durante la producción, los residuos generados se procesan internamente y se reincorporan al ciclo productivo, otorgando, en palabras de su director de IT, Nacho de la Mora, “vidas infinitas al plástico”.

En el proceso de extrusión de las bobinas, la supervisión de la calidad se apoya en líneas de producción equipadas con sistemas de captura de imágenes, que registran miles de fotografías para detectar defectos como partículas, insectos o agujeros microscópicos. La revisión manual de estas imágenes generaba un “cuello de botella operativo”, al requerir extensas horas de inspección por parte del equipo de calidad, con riesgo de errores asociados a la fatiga visual y la falta de trazabilidad.

Ante esta situación, Formaspack optó por la automatización, contactando con Tupl, expertos en visión artificial aplicada. El objetivo era desarrollar un sistema eficaz para la detección de defectos. Antonio Manuel enfatiza que la clave no reside solo en la detección de deficiencias o falsos positivos, sino en la “clasificación y comprensión de su origen para implementar soluciones efectivas en la línea de producción” que permitan una mayor precisión en el control.

El reto técnico era considerable, ya que las seis líneas de extrusión presentaban configuraciones diferentes en cámaras, iluminación y distancia focal, lo que dificultaba el entrenamiento del modelo de inteligencia artificial.

En la primera fase, los resultados fueron limitados; sin embargo, la segmentación del análisis y el etiquetado de imágenes por línea específica permitió mejorar de forma significativa la precisión. “Esta segmentación fue clave para lograr una tasa de detección superior al 95%”, explica Nacho de la Mora.

El nuevo sistema se integró con el hardware existente de Formaspack, incorporando el software de Tupl a las cámaras ya instaladas, lo que resultó en una reducción de costes y una mayor escalabilidad. Los datos generados se almacenan en un servidor NAS, que permite geolocalizar los defectos a lo largo de cada bobina. Esto facilita que la maquinaria de corte elimine automáticamente las zonas afectadas. Como señala de la Mora, “ahora podemos actuar sobre ellos con precisión milimétrica, optimizando la producción y reduciendo desperdicios”.

El éxito del proyecto también se debe a la facilidad de uso del sistema. Según Antonio Manuel, “la tecnología no puede imponerse si no es adoptada por los usuarios. Crear un sistema sencillo y eficiente para el etiquetado fue un factor decisivo para la colaboración con el equipo de calidad”. El modelo de IA se entrena de manera iterativa a partir del etiquetado humano, proceso que Tupl ha optimizado mediante una interfaz intuitiva que favorece la colaboración entre operarios y tecnología.

Hoy en día, el proyecto continúa su fase de optimización y despliegue, con planes para expandir la solución a otras líneas. Sin embargo, el impacto alcanzado hasta ahora con el reconocimiento que ofrece la visión artificial “incrementa la confianza y la satisfacción del operario, que ve cómo su trabajo se vuelve más eficiente y menos tedioso” según Nacho de la Mora. Además, la empresa dispone ahora de datos más fiables que facilitan la mejora continua y la toma de decisiones estratégicas.