El operador emite órdenes sencillas a la fresadora, como "poner en marcha la máquina" o "encender la luz". El control por voz ejecuta la orden y emite una confirmación.
Crédito: Fraunhofer IDMT/AnikaBödecker
¿Por qué y para qué utilizar micrófonos inteligentes en las fábricas? La respuesta a esta pregunta la tiene el grupo de trabajo industrial “Tecnología de audio para la producción inteligente” (AiP), fundado en 2020 en la sede de Oldenburg del Instituto Fraunhofer de Tecnología de Medios Digitales (IDMT) en cooperación con la Universidad de Ciencias Aplicadas de Emden/Leer.
Interacción máquina-herramienta y sistemas acústicos
El equipo de trabajo explora cómo interactúan las máquinas-herramienta con los sistemas acústicos y la inteligencia artificial.
Si bien es cierto que el uso de micrófonos en los ambientes de producción no es nada nuevo, el profesor Dr.-Ing. Sven Carsten Lange, catedrático de Tecnología de la Producción en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Emden/Leer y asesor científico del Fraunhofer IDMT de Oldenburg en el campo de la audición, el habla y la neurotecnología para la producción, señala que el proyecto está abriendo nuevos caminos en aplicaciones multimodales de gran alcance para diagnosticar características y procesos de producción en paralelo y en tiempo real con un sensor, o para caracterizar máquinas en términos de su estado de mecanizado y capacidad de proceso, o incluso para manejarlas directamente mediante comandos de voz.
A su turno, Lorenz Arnold, director de MGA Ingenieurdienstleistungen GmbH, señala que la tecnología acústica ya se utiliza en la producción para monitorear el estado de las máquinas, pero aún no está plenamente consolidada.
“Un ejemplo de territorio nuevo es la interacción persona-máquina basada en el habla, que hasta ahora solo se ha utilizado en aplicaciones experimentales y de nicho en la producción industrial. Así pues, las actividades del grupo de trabajo AiP están abriendo camino en todo el mundo. Por el momento no conozco ningún competidor en este campo, ni a nivel nacional ni internacional”, agregó.
Al ser cuestionados por el equipo de prensa de la feria industrial EMO, a desarrollarse del 18 al 23 de septiembre en Hannover (Alemania), sobre qué distingue el sistema de control por voz del grupo de investigación AiP de otros sistemas como Siri o Alexa, Marvin Norda, coordinador del grupo de trabajo en Fraunhofer IDMT, indica que los requisitos en la planta de producción son muy diferentes de los de la sala de estar.
“Lo que se necesita aquí es un sistema acústico que no requiera servidores externos, que funcione solo en los ordenadores de la empresa y que funcione con fiabilidad incluso en condiciones de producción difíciles, incluidas las interferencias acústicas”, explica Norda.
Desarrollo de soluciones de control por voz para producción industrial
Con esto en mente, el grupo desarrolló soluciones de control por voz específicas para su uso en producción, robustas e intuitivas. El control por voz es fácil de integrar y funciona incluso sin conexión a Internet. Además, reconoce las órdenes de voz incluso en las difíciles condiciones acústicas de la producción industrial.
La tecnología de reconocimiento de clics de Fraunhofer IDMT puede integrarse en el sistema de informes y mostrarse en una interfaz.
Crédito: Fraunhofer IDMT
Para demostrar cómo funciona el sistema, el grupo realiza pruebas en una célula de producción controlada por voz que consta de una fresadora de 5 ejes y un robot de 4 ejes, los dos equipados con control por voz. Esta plataforma tecnológica permite a los clientes probar varios micrófonos, auriculares y comandos de voz en distintos entornos ruidosos.
“Hemos descubierto que probar el control por voz en un entorno real de máquinas es la forma más rápida de convencer a nuestros socios industriales”, añade Norda.
Además, el sistema se está poniendo a prueba en un estudio de reconocimiento de voz con más de 160,000 órdenes vocales habladas en distintos entornos ruidosos.
“Por regla general, lo decisivo no es el tipo de ruido, sino el nivel de ruido en relación con el volumen del hablante en el punto en que el sonido llega al micrófono. Este tipo de estudios de investigación nos permite optimizar nuestro reconocedor de voz para su uso en la industria y hacer recomendaciones sobre los sistemas acústicos y las mejores posiciones para ellos en el lugar de trabajo”.
Argumentos a favor del control por voz en máquinas-herramienta
Norda sostiene que el habla es la forma más natural de comunicación. Por eso están convencidos de que el habla se impondrá también en la industria como interfaz de comunicación entre humanos y máquinas, de forma similar a las aplicaciones inteligentes para el hogar o el automóvil.
El grupo de trabajo industrial ha desarrollado una base para las interfaces de funcionamiento de la próxima generación de controladores industriales. Esta base permitirá el manejo intuitivo y sin contacto de máquinas múltiples y complejas.
“Hemos integrado con éxito nuestros algoritmos en un controlador industrial Beckhoff basado en una plataforma Windows o Linux. También estamos desarrollando soluciones similares para todos los demás fabricantes de controles conocidos”, comenta Norda.
Manejo de varias máquinas por control de voz
Fraunhofer IDMT entrena no solo a los operadores de las máquinas, sino también —gracias al aprendizaje automático— la precisión del reconocimiento de voz.
Crédito: Fraunhofer IDMT/AnikaBödecker
El experto también aclara que el software de reconocimiento de voz no se ejecuta desde la nube o en un PC independiente, sino en el controlador de la propia máquina.
Al ser interrogado sobre si es posible manejar varias máquinas por control de voz, Norda afirma que el funcionamiento de varias máquinas es la cima del control por voz debido a la complejidad de los comandos de la máquina, las distancias a pie de las máquinas y las demandas cognitivas impuestas al operador.
“Sin embargo, desde el punto de vista acústico, no hay diferencia entre manejar una o varias máquinas simultáneamente. Al igual que con una pantalla táctil, todo lo que se necesita es un ordenador maestro que dirija las órdenes a la máquina adecuada”, reitera.
Lorenz Arnold, director de MGA Ingenieurdienstleistungen GmbH, coincide en afirmar que el funcionamiento multimáquina es una aplicación ideal para demostrar que el control por voz no es un mero truco técnico.
“El resultado es un aumento cuantificable de la eficacia que puede ser bastante considerable según la aplicación. Le pondré un ejemplo de mi trabajo actual: Un cliente posee 25 máquinas-herramienta y cinco operarios las manejan. Ahora estoy intentando convencerlos de que utilicen el control por voz. Una de las ventajas sería que se acortarían las distancias, ya que un operario puede controlar una máquina a través de unos auriculares, aunque se encuentre a cierta distancia en otra máquina. Y la máquina le avisará a distancia si hay una avería”, explica.
Sensores acústicos y tecnología de sensores inteligentes
El doctor Sven Carsten comenta que los sistemas acústicos compiten con la tecnología establecida. Por ejemplo, los sensores de sonido estructural integrados en la máquina para detectar ruidos de vibración son tecnología punta. Sin embargo, estos sensores no pueden registrar otra información igualmente relevante sobre el proceso y el estado de la máquina.
El sistema de sensores inteligentes puede detectar el chasquido que se produce al conectar los enchufes. Si no hay clic, el sistema de control acústico registra un error.
Crédito: Fraunhofer IDMT/HannesKalter
En cambio, un micrófono instalado en una posición adecuada dentro o alrededor de la zona de mecanizado puede supervisar simultáneamente el rodamiento del husillo principal, el ventilador y el suministro de lubricante refrigerante, realizar la detección táctil y grabar comandos de voz. El valor para el usuario aumenta exponencialmente cuando la tecnología de sensores inteligentes desarrollada por el grupo de trabajo se mejora con algoritmos basados en inteligencia artificial.
Danilo Hollosi, responsable de Detección de Eventos Acústicos en Fraunhofer IDMT, profundiza en este tema y explica que el monitoreo acústico de procesos con el que trabaja este grupo de investigación se realiza sin contacto y funciona con sonido aéreo o transmitido por estructuras. El sistema de sensores inteligentes detecta el chasquido que se produce al conectar los enchufes. Si no hay chasquido, el sistema de supervisión acústica registra un error. El operador también es informado y el suceso se documenta automáticamente.
“Mi equipo y yo hemos desarrollado algoritmos basados en inteligencia artificial para analizar de forma fiable todo tipo de chasquidos. Nuestra solución ya ha demostrado su eficacia en pruebas de montaje de cables en la industria automotriz”, puntualiza.
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