Maser introduce una tecnología llamada a transformar el sector industrial

La firma de Mendaro ha comenzado a aplicar el Deep Learning en la identificación de errores de calidad superficial

Maialen Mariscal Javi Colmenero - Domingo, 6 de Agosto de 2017 - Actualizado a las 06:11h.

donostia- El mundo de las ingenierías presenta elevados niveles de competencia y el elemento diferenciador es clave para mantener e impulsar la actividad. Así lo ha entendido Maser de Mendaro, que ha apostado por una tecnología en estado incipiente, el Deep Learning, para aportar mayor valor añadido a su actividad y lograr mayores cotas de competitividad.

Su director general, Eugenio Unamunzaga, y el adjunto a la dirección, Ion Arrieta, explican que llevan “33 años dedicados a la automatización, y en estos últimos la situación se ha complicado con mucha competencia y márgenes prácticamente nulos”. Fue el momento en el que “empezamos a plantearnos seriamente dar soluciones que tu competencia no es capaz de proporcionar” para hacer frente a estas complicaciones.

Su vía natural fue acudir a la corporación tecnológica vasca Tecnalia, con quien mantienen una estrecha relación, para estudiar alternativas. La propuesta del Deep Learning se presentó como la más adecuada para sus necesidades, ya que respondía a las demandas de un cliente suyo.

La experta de Tecnalia Jone Etxezarra señala que esta tecnología se utiliza “para problemas complejos en los que la caracterización de defectos no es sencillo”. De una manera didáctica, explica que se basa en mostrar al programa imágenes y etiquetarlas, de modo que si observa más adelante elementos similares los reconocerá.

Como ejemplo gráfico, indica que se le puede enseñar fotografías de perros y decirle que son perros, de gatos e identificarlas como gatos, y de caballos y hacer lo mismo, sin necesidad de especificar qué características intrínsecas tiene cada uno como ser cuadrúpedos, tener zarpas afiladas o su estatura. El Deep Learning será capaz posteriormente de distinguir entre los tres animales “sin tener que decirle que un caballo es alto y tiene cuatro patas”.

Lo que comenzó en 2012 como una tecnología a explorar hoy representa “una revolución”, según indica Etxezarra, quien cita como actividades en las que ha encontrado su mercado el accionamiento automático del freno de un coche autónomo cuando detecta un obstáculo, sistemas seguros de reconocimiento facial o imagen médica.

En el caso de Maser, el Deep Learning se emplea en la identificación de defectos de calidad superficial de piezas cromadas, tales como los embellecedores de los coches o sus manillas, entre otros elementos.

“Antes era un proceso manual en el que el obrero sufría bastante porque es un trabajo muy duro y no garantiza que la revisión sea correcta”, afirma Unamunzaga, a lo que Arrieta añade la fiabilidad que proporciona esta tecnología.

El adjunto a la dirección señala que han optado por formar al personal que ya formaba parte de la plantilla e incorporar a un nuevo trabajador para enseñarle el funcionamiento del Deep Learning aplicado a su actividad.

“Llevamos un año trabajando esta tecnología”, indican, “con la idea de desarrollarla y venderla, pero todo lleva su tiempo”. De momento, y dado que “es algo muy incipiente”, optan por depurar la técnica porque “tienes que estar muy seguro y haberlo contrastado del todo”.

La trayectoria de la ingeniería Maser avala esta apuesta por el carácter innovador que han imprimido a su actividad. Fueron de los primeros en introducir la robótica en procesos industriales, y actualmente aplican una tecnología muy novedosa en la retirada selectiva de piezas que han sido transportadas en un contenedor.

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