Inspección visual en la producción farmacéutica
Aprendizaje profundo: reducir los rechazos en líneas nuevas y modernizadas

Un artículo de opinión de Christian Haenlein, responsable de producto en Körber Pharma | Traducido por IA 5 min Temps de lecture

La inteligencia artificial está transformando la inspección visual automática (AVI), pasando de una lógica rígida a un sistema capaz de aprender. Mediante soluciones de adaptación, también es posible actualizar las instalaciones existentes para aumentar su capacidad de detección.

Los modelos de IA entrenados específicamente para cada producto complementan la inspección clásica basada en datos de imágenes históricos y un etiquetado preciso.(Imagen: Körber)
Los modelos de IA entrenados específicamente para cada producto complementan la inspección clásica basada en datos de imágenes históricos y un etiquetado preciso.
(Imagen: Körber)

Las altas frecuencias de ciclo, las fluctuaciones en el proceso de producción y los estrictos requisitos GxP plantean grandes retos a la inspección visual en la producción farmacéutica. El aprendizaje profundo amplía las posibilidades del procesamiento de imágenes clásico y reduce los errores de clasificación. Además, las líneas de producción existentes pueden adaptarse con poco esfuerzo. El único requisito es un procedimiento estandarizado y validable, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento del modelo y la supervisión durante la producción.