CJ CheilJedang desarrolla IA de fabricación autónoma para alimentación
CJ CheilJedang se suma al programa público AI Factory para crear una IA física que controle procesos, calidad y seguridad de los operarios en sus plantas.
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ediviewer· lee archivos EDI como documentos
giftdetect· el regalo adecuado en minutosCJ CheilJedang desarrolla una inteligencia artificial de fabricación autónoma pensada para las plantas de alimentos y bebidas (F&B). La compañía anunció el 11 de noviembre que participa, como representante del sector alimentario, en el programa de apoyo «AI Factory» del Ministerio de Comercio, Industria y Recursos de Corea del Sur.
El proyecto se realiza junto con OnePredict, IBEX y el Instituto Coreano de Tecnología Industrial. Su objetivo es conectar mediante IA los datos de fabricación, los equipos, los procesos, la calidad y la seguridad para elevar el nivel de automatización en planta.
Datos, control de procesos y calidad
El primer paso es crear una base de datos «AI-Ready» que conecte y analice en tiempo real la información de equipos de producción distintos para usarla en el entrenamiento de modelos. Sobre ella se aplicará una IA basada en PINN (Physics-Informed Neural Network), que analiza a la vez las características del proceso y los datos de los sensores. Esta IA predice las condiciones de operación de los equipos y controla los procesos de forma automática.
En el control de calidad se emplearán visión artificial, robots e IA en el borde para detectar en tiempo real cuerpos extraños, daños y defectos de embalaje, con conexión al control de los equipos. El mantenimiento también incorporará IA: un sistema predictivo detectará y diagnosticará señales de avería para reducir paradas de producción imprevistas.
Seguridad de los trabajadores
La seguridad laboral forma parte del desarrollo. Cámaras con IA detectarán situaciones como la caída de un operario o la entrada en zonas peligrosas y, ante un riesgo, la tecnología reducirá la velocidad o detendrá los equipos automáticamente.
CJ CheilJedang no quiere aplicar cada tecnología por separado, sino construir un sistema de IA física en el que la IA perciba la planta, anticipe, decida y controle los equipos.
Kang Min-su, vicepresidente de producción, señaló que en la fabricación de alimentos los cambios en materias primas y entorno productivo afectan directamente a la calidad, por lo que es clave una IA que entienda a la vez los datos de campo y las características del proceso. La empresa busca asegurar tecnología de IA física adaptada al sector para reforzar productividad, calidad y seguridad.
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