La fundición busca la pieza perfecta

En el País Vasco cada vez hay menos fundiciones, pero las que hay trabajan más y mejor. Están logrando encarar la competencia gracias a la incorporación de mejoras técnicas, que de un tiempo a esta parte implican la digitalización de procesos hasta ahora básicamente manuales. El último ejemplo lo protagoniza la fundición Betsaide, de Elorrio, que de la mano de Tecnalia y Maser ha implantado la visión artificial a sus procesos de control para intentar llegar a la producción sin fallos. Y no les falta mucho.

La iniciativa, desarrollada con la ayuda del Gobierno vasco, surgió en 2012 tras varias comisiones técnicas de la Asociación de Fundidores del País Vasco en las que las empresas del sector ponían en común inquietudes que, con el acento en uno u otro aspecto en función de la coyuntura económica, al final se resumían en cómo mejorar su competitividad, cómo aportar valor añadido. La misión de Tecnalia en aquellas reuniones era buscar soluciones tecnológicas a las demandas más frecuentes, entre las que siempre destacaba la necesidad de mejorar los procesos para intentar llegar a la producción sin defectos, una labor que decidió emprender incorporando la visión artificial en el control de calidad de las piezas.

«Escogimos el control de calidad por ser determinante en el resultado final pero también porque es un trabajo muy duro. Quienes se dedican a ello pasan ocho horas verificando que las piezas no son defectuosas y lo hacen manualmente; cogen cada pieza y, con gran rapidez, determinan si es o no entregable al cliente. Esto supone realizar muchos movimientos repetitivos moviendo piezas de un cierto peso que además hay que mirar bajo condiciones de iluminación que producen mucha fatiga visual porque no sólo hay que detectar golpes, sino también los defectos que se producen durante el proceso de fundición y que pueden generar poros en la superficie de algunas piezas. Muchos trabajadores piden el cambio de sección, porque día tras día resulta un puesto muy duro», explica Antton Meléndez, ingeniero industrial especializado en metalurgia al frente de la investigación en fundición de hierro dentro de Tecnalia.

Su equipo ya había hecho alguna prueba anteriormente para que fueran las máquinas quienes cargaran con ese trabajo, pero habían sido insatisfactorias. Sin embargo, en 2012, la tecnología que hacía posible llevar la visión artificial a las fábricas había madurado lo suficiente como plantearse dar el paso; las cámaras ofrecían mejor resolución y sus sistemas eran más resistentes a la concentración de polvo en suspensión de determinados entornos laborales, como la fundición. «Hablamos con Betsaide y decidimos que la primera máquina debía intentar detectar las piezas que al final de todo el proceso presentaran golpes», describe Meléndez.

En este caso las piezas que había que revisar eran componentes para la automoción de un hierro de baja dureza, muy susceptible a mellarse. «A lo largo de todo el proceso de producción las piezas no dejan de recibir golpes prácticamente en ningún momento; contra ellas mismas al desmoldarlas, durante el granallado o el rebarbado, contra las citas de metal donde se van transportando…. Reciben golpes incluso cuando los propios trabajadores que se ocupan del control final las echan en los cestones donde van las que se dan por buenas», subraya Meléndez.

Con esa primera máquina, en funcionamiento desde 2015, dos brazos robóticos (con solo uno siempre quedaría oculta la parte de la pieza por donde la sujeta) colocan cada componente fabricado ante una cámara 2D y otra láser 3D. Las imágenes captadas por la primera permiten identificar defectos en el interior de un hueco de del componente. Las de la segunda completan la revisión buscando poros por toda la superficie y comprobando las dimensiones y grosores para detectar posibles deformaciones de las piezas o variaciones en el molde que alteren su geometría. «El sistema controlará una pieza cada catorce segundos. Es más lento que una persona, pero el margen de error es cero. No da por buena una pieza que no lo sea y después pueda dar problemas al cliente y pararle un lineal de producción, ni se cura en salud descartando piezas que en realidad son válidas. Finalmente, los brazos las depositan una a una con todo cuidado mientras las van contando, para asegurarse de que cada tirada tiene la cantidad justa de componentes sin golpes», justifica Meléndez.

La segunda máquina, mucho más compacta, realiza en control de calidad de componentes creados con un hierro más resistente, menos sensible a los golpes pero que sí pueden acabar con la superficie afectada por otras causas, incluidos los defectos propios del mismo proceso de fundición. Es decir, algunos son defectos más difícilmente apreciables a simple vista. En este caso, la cámara 3D utiliza la tecnología de luz estructurada; la cámara no proyecta un haz de luz sino un patrón de luz que se contrasta con la pieza para calibrar la distancia entre cada punto de ese patrón y de la pieza. Tras varias mejoras, el sistema garantiza que cada hora salen 300 piezas con la calidad que requiere el cliente, lo que ha ya permitido a Betsaide lograr un impacto en la contratación anual de tres millones de euros. Y aún tiene margen de mejora; quieren llegar a las 400 gracias al 'machine learning'.

Tecnalia ya trabaja para incorporar la inteligencia artificial al proceso a lo largo del año que viene. Se trata de almacenar y analizar la infinidad de imágenes que se captan para determinar qué partes de la pieza se están produciendo cumpliendo las exigencia de calidad y ahorrar recursos en su control (hasta que surja alguna incidencia) para centrarlos en la revisión de otras partes más problemáticas. «Es como si una persona presta menos atención a un proceso que sabe que va bien para concentrarse en otro que plantea más dudas. Aquí esa menor atención se puede comparar con la captación de una imagen de menor resolución, que por tener menos peso se procesa antes, con lo que volvemos a arañar unas décimas de segundo al proceso», explia.

Además, ese análisis de todos los datos puede permitir la predicción de errores porque el sistema va a aprendiendo y sabe que cuando en ocasiones anteriores se produjo un determinado defecto en las piezas precedió a un determinado fallo en el proceso, que ahora se podría evitar. «Nos movemos ya en unos niveles de precisión en los que cada vez hay menos errores, pero cuando los hay suelen tener consecuencias más graves», subraya Antton Meléndez.