Mi nombre es Mario Brumini, soy Especialista en Tecnologías Avanzadas e IA en Dimac y en mi trabajo me preocupa encontrar soluciones eficientes para la inspección y clasificación de sujetadores y piezas metálicas%.
Cuando se habla de **inteligencia artificial en visión industrial**, la discusión a menudo se vuelve demasiado genérica. En la práctica, el valor real de la IA no proviene de seguir una tendencia, sino de saber exactamente dónde tiene sentido y dónde no.
Este es el enfoque que aporto al desarrollo de soluciones de visión en Dimac. **Mi trabajo parte del problema de inspección en sí: el defecto a detectar, la variabilidad de la pieza, la velocidad de producción, la fiabilidad requerida y las condiciones reales de operación en la máquina clasificadora.**
Solo después de eso viene la elección de la tecnología. En muchos casos, la visión artificial tradicional sigue siendo la mejor solución. En otros, la IA se vuelve esencial, especialmente cuando los defectos son demasiado variables, sutiles o dependientes de la apariencia como para ser descritos únicamente por reglas fijas.
Por esta razón, el enfoque no está atado a una única herramienta o modelo. Dependiendo de la aplicación, puedo usar tuberías de visión estructurada o métodos avanzados basados en redes neuronales para clasificación y análisis, siempre seleccionando la estrategia más efectiva para el desafío de inspección específico.
Lo que importa no es la etiqueta de la tecnología, sino la capacidad de convertirla en una solución industrial robusta.
En un entorno de producción real, el objetivo no es simplemente detectar más defectos, sino lograr estabilidad, repetibilidad, entrenamiento manejable, mantenibilidad e integración confiable con la máquina.
Esta visión práctica refleja una idea más amplia detrás de la nueva generación de sistemas y máquinas clasificadoras Dimac SPC: la inteligencia artificial no debe tratarse como un eslogan, sino como una herramienta de ingeniería concreta. Cuando se aplica con experiencia y criterio técnico, la IA no es una capa adicional de complejidad. Se convierte en una ventaja real para el control de calidad.
En conclusión, la IA no debe verse como una varita mágica que lo resuelve todo, sino más bien como una herramienta indispensable para mejorar la eficiencia y la precisión de la inspección de sujetadores.
Gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones invisibles al ojo humano, puede reducir errores, aumentar la velocidad de inspección y optimizar los procesos de producción. Sin embargo, para que sea verdaderamente efectivo, es necesario un perfeccionamiento constante de modelos y conjuntos de datos, una tarea que he estado persiguiendo durante varios años y continuaré desarrollando en el futuro.
A medida que la tecnología avanza, el papel de la IA se volverá cada vez más central, pero la intervención humana seguirá siendo esencial para interpretar los resultados y tomar decisiones estratégicas.
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