El control de calidad es una actividad organizacional integral. Implica establecer las métricas de calidad y asegurar que el trabajo se sigue ejecutando conforme a los estándares, comparando los resultados obtenidos contra los esperados. 

Este control es solo una parte de un proceso de calidad mayor, en donde la empresa:

• Genera planes para lograr sus metas de calidad
• Elige las medidas y estándares que se tomarán como punto de referencia
• Identifica a los empleados y equipos claves a cargo de la entrega de resultados

El control es el segmento final del ciclo de gestión de calidad, donde los equipos deben determinar si sus conductas, comportamientos y resultados finales están de conformidad con las métricas de calidad o no.

¿Existe una relación entre la gestión y el control de calidad? 

Por supuesto, existe una relación entre la gestión y el control de calidad, pero también hay algunas características específicas que los hacen diferentes.

• El control de calidad incluye dos actividades – gestión de calidad y control de calidad. El control de calidad es por sí mismo solamente una actividad. 
• Por una parte, la gestión de calidad se enfoca en la planeación de calidad, además del establecimiento de los controles para medirla. Por otra parte, el control de calidad se encarga de validar que los resultados sean los esperados de acuerdo con los planes. 
• La gestión de calidad incluye la determinación de las políticas, procedimientos, estándares y capacitación que se requiere para adoptar una cultura de calidad en la compañía. El control de calidad es un conjunto de tareas que válida si las políticas y capacitación establecidas por el equipo de planeación y aseguramiento de calidad han sido ejecutadas correctamente o no. 
• La gestión de calidad es responsable por el desarrollo punta a punta y la mejora de un proceso, producto o servicio. El control de calidad, por otra parte, solo está a cargo de asegurar la adherencia de los procesos, productos o servicios a los estándares de calidad. 

El papel de la Inteligencia Artificial (IA) en el control de calidad 

La inteligencia artificial se refiere a las máquinas inteligentes que pueden interactuar con la gente y llevar a cabo los mismos procesos cognitivos que los humanos. Esta actividad implica dos importantes dominios:

Aprendizaje automático (Machine learning)

Se refiere a las máquinas inteligentes que estudian y analizan patrones para entender y procesar tareas sin recibir instrucciones explícitas del programador o el operador de la máquina. El aprendizaje automático permite a la tecnología predecir el éxito o fracaso de una secuencia de actividades en particular a través de la identificación de anomalías y fallas. Gracias a esto, las organizaciones pueden conocer anticipadamente si los procesos que se están implementando podrán tener éxito o no. 

Visión artificial (Machine Vision)

A través de una inspección automática basada en imágenes y un software de análisis, la visión artificial puede detectar cualquier defecto en los productos, ayudando a las compañías a hacer los cambios necesarios para asegurar al 100% la calidad de los productos. Estas tecnologías son excelentes al evaluar visualmente productos o partes de ensamble para identificar problemas con ellos, pues eliminan los errores derivados de la detección visual manual ejecutada por personas.

¿Cómo la Inteligencia Artificial impacta el control y la gestión de calidad? 

Mejorará el proceso de control de calidad 

La inteligencia artificial juega un papel muy importante en el control de calidad, mejorando notablemente el proceso. En vez de que solo esté un empleado a cargo, tu software y sistemas pueden integrarse con la Inteligencia Artificial para validar simultáneamente y asegurar el cumplimiento de calidad. 

La inteligencia artificial puede integrarse con la información de la organización o el sistema de gestión documental para almacenar, registrar, extraer y obtener métricas relevantes, comparando con el rendimiento actual de forma más rápida, inteligente y más precisa. El tiempo utilizado se limita y los errores en el control de calidad se reducen.

El aprendizaje automático puede ser utilizado para iniciar fácilmente el control predictivo de calidad, eliminando el tiempo utilizado en la ejecución manual del análisis de causa raíz de los problemas o defectos. Además, el aprendizaje automático y la visión artificial pueden ser integrados en los procesos de control para validar si el proceso, producto o servicio se alinean con los estándares GMPs, HACCPs, HARPCs, ISO y otros requerimientos. La organización tendrá más tiempo y recursos para la mejora continua. 

La Inteligencia Artificial apoyará en el registro de la documentación, las no conformidades y defectos en el ciclo de gestión de calidad

La inteligencia artificial puede acelerar y afinar el proceso de registrar, documentar y gestionar los defectos en la calidad y las no conformidades. Las compañías pueden aprovechar las capacidades de aprendizaje de la Inteligencia Artificial para cumplir con los planes y políticas de calidad. 

La inteligencia artificial puede identificar los primeros síntomas de no conformidades y defectos, permitiendo a las compañías mejorar los procesos que afectan la calidad. De esta forma, las no conformidades pueden eliminarse para mantener la calidad del proceso, producto o servicio. 

La inteligencia artificial también puede ser utilizada para identificar situaciones que puedan desviarse del plan de calidad y buscar la razón. Hacer esta actividad manualmente puede tomar mucho tiempo y esfuerzo. Cuando se utiliza la inteligencia artificial, se vuelve muy fácil analizar patrones e iniciar acciones correctivas. 

La inteligencia artificial en conjunto con el aprendizaje y la visión automático permiten identificar fácilmente eventos de alto riesgo que de otro modo podrían pasar desapercibidos para los empleados a cargo de la gestión de calidad. Estos riesgos pueden ser documentados, registrados y evitados proactivamente en el futuro. 

Conclusión

La Inteligencia Artificial es uno de los elementos más recientes en el mundo de la gestión de calidad y del control de calidad. Se espera que tenga impacto en Calidad 4.0, Internet de las cosas y las tecnologías 5G. Es tiempo de que las empresas estén listas para dar la bienvenida a la Inteligencia Artificial.