Las infraestructuras esenciales de energía y de telecomunicaciones están en alta demanda a medida que se acelera la transición hacia una sociedad más verde. A pesar de este rápido progreso, las empresas se dan cuenta de que la calidad no puede sacrificarse por la velocidad. Como consecuencia, el objetivo general es asegurar un despliegue rápido mientras se cumplen los requisitos de calidad y se mantiene la eficiencia.
Las empresas quieren ambos porque este es el santo grial de escalar efectivamente. Lograr esto requiere dos componentes cruciales: Control de Calidad (QC) y Aseguramiento de la Calidad (QA). Estos dos conceptos a menudo se confunden y se enfrentan entre sí como si estuvieran en un duelo. Esta es una idea errónea que obstaculiza el progreso.
En este blog, vamos a explorar las diferencias entre el control de calidad y el aseguramiento de la calidad al observar cómo se materializan en las operaciones de campo. También profundizaremos en el papel crucial que la IA juega en la revolución de estas prácticas, destacando cómo las organizaciones de operaciones de campo pueden ganar una ventaja competitiva mediante una gestión de calidad mejorada.
Control de Calidad: un Proceso para Detectar Anomalías
Control de Calidad en Operaciones de Campo
El control de calidad se define como una serie de procedimientos de verificación diseñados para asegurar que los resultados de un bien o servicio producido cumplan con las expectativas. Implica una inspección, medición y prueba rigurosas para detectar y corregir desviaciones de los estándares de calidad deseados, fomentando la mejora continua de la calidad.
En las operaciones de campo, el proceso de control de calidad implica verificar que el trabajo del técnico en una intervención determinada cumpla con los estándares establecidos, evitando así que los defectos se escalen. Tradicionalmente, el QC ha dependido en gran medida de métodos de verificación manual, donde el personal de oficina revisa fotos o realiza auditorías in situ, impactando la satisfacción del cliente.
Esta dependencia del juicio humano es costosa, ya que las inspecciones manuales consumen mucho tiempo en comparación con las herramientas de aseguramiento de la calidad automatizadas. La incorporación de herramientas avanzadas de aseguramiento de la calidad puede mejorar significativamente este proceso.
Además, el control de calidad a menudo se lleva a cabo en una muestra de operaciones. La IA permite realizar inspecciones exhaustivas de todas las operaciones con rapidez. Su composición manual impide que sea escalable, dejando muchas operaciones sin revisar y anomalías sin detectar.
Ejemplo
Antes de implementar una solución de QC potenciada por IA para instalaciones de fibra óptica, los operadores franceses experimentaban tasas de fallos de hasta el 30%. Esto estaba afectando gravemente las ganancias de los operadores, ya que tenían que planificar costosas revisitas para corregir los errores.
Digitalizando el Control de Calidad en Operaciones de Campo con IA
La IA ha sido un amplificador notable de la gestión del control de calidad en las operaciones de campo gracias a su capacidad para permitir un enfoque más sistemático. Esto se debe a que la IA automatiza el análisis de datos de cada foto capturada en el sitio, detecta defectos con alta precisión y proporciona retroalimentación inmediata a los trabajadores de campo.
La tecnología detrás de esta transformación se llama visión por computadora, una de las herramientas de control de calidad con el IA que permite a los trabajadores de campo realizar pruebas de productos en tiempo real y hacer correcciones antes de salir del sitio.
Las ventajas del control de calidad con IA incluyen:
- Reducción de errores y omisiones: Detección de anomalías en el lugar, lo que lleva a una mayor precisión y confiabilidad en las evaluaciones de calidad.
- Ahorro de costos y mejoras en la eficiencia: La automatización de estos procesos minimiza la necesidad de inspecciones manuales y reduce la ocurrencia de defectos, permitiendo a las organizaciones ahorrar en costos laborales y evitar retrabajos costosos.
- Aceleración de los plazos del proyecto: La capacidad de corregir problemas de inmediato con retroalimentación en tiempo real y correcciones en el lugar significa que los proyectos pueden avanzar sin los retrasos asociados típicamente con las inspecciones y correcciones post-completas.
En Deepomatic, rechazamos el obsoleto ‘Control de Calidad Posterior al Trabajo’: un enfoque reactivo para identificar defectos o problemas solo una vez que el trabajo está hecho. En cambio, apoyamos el concepto de Control de Calidad en Tiempo Real y Automatizado. Esto permite a nuestros clientes lograr operaciones correctas a la primera intervención, asegurando que las operaciones en el campo tengan éxito en la primera visita del ingeniero. Nuestra plataforma de visión por computadora fue desarrollada para cumplir con este objetivo y, por lo tanto, permite a nuestros clientes lograr todos los beneficios enumerados anteriormente.
Aseguramiento de la Calidad: un Marco que Previene la Ocurrencia de Anomalías
Aseguramiento de la Calidad en Operaciones de Campo
El Aseguramiento de la Calidad (QA) tiene como objetivo prevenir defectos, errores y desviaciones, garantizando que se mantengan los estándares de calidad en cada fase de la operación de campo. En otras palabras, ¿qué palancas podemos accionar para evitar que estos problemas ocurran en primer lugar?
Es un enfoque proactivo que se esfuerza por construir calidad en el flujo de trabajo, en lugar de depender únicamente de inspecciones post-evento. Bajo este enfoque, las empresas crean marcos sólidos para mantener altos estándares durante todo el ciclo de vida de la producción.
En las operaciones de despliegue de fibra óptica, el QA implica el establecimiento de estándares de calidad por parte de los gerentes de Infraestructura, Operaciones y Calidad. Estas reglas guían cómo los trabajadores de campo y los subcontratistas deben ejecutar las tareas para asegurar la calidad en la red, como el despliegue adecuado de cables y el etiquetado de equipos.
Mejorando el Aseguramiento de la Calidad en las Operaciones de Campo con IA
La IA se ha convertido ahora en el eje central de un marco de aseguramiento de la calidad completamente optimizado. Con visión por computadora, las empresas pueden analizar fotos de activos de infraestructura en tiempo real durante las operaciones de campo, asegurando una calidad de producto consistente.
La retroalimentación de calidad proporcionada en tiempo real permite a los trabajadores de campo entender qué acciones deben tener en cuenta en sus futuras intervenciones, reforzando un proceso proactivo en el aseguramiento de la calidad. Esto se llama Aprendizaje en el Trabajo. En Deepomatic hemos diseñado una interfaz de campo que comunica claramente los resultados del análisis de IA a los trabajadores de campo, a través de texto y visuales, para facilitar la mejora continua de habilidades y, por lo tanto, mejorar el rendimiento futuro.
También generamos y mostramos datos sobre la conformidad del trabajo realizado por los equipos de campo para que los Gerentes de Operaciones puedan identificar áreas de mejora y tomar acciones proactivas, como capacitaciones. Además, las organizaciones pueden utilizar los datos de cumplimiento del trabajo recogidos en el campo para decidir con qué contratistas deben mantener contratos comerciales para asegurar que sus estándares de calidad se apliquen correctamente.
IA Impulsa los Estándares de Gestión de Calidad a Nuevas Alturas
Al poner QA y QC bajo el microscopio y analizarlos desde todos los ángulos, está claro que control de calidad vs aseguramiento de calidad es la discusión equivocada. Si bien difieren en su enfoque—QA es proactivo y centrado en el proceso, mientras que QC es reactivo y centrado en el producto— ambos son indispensables para mantener altos estándares y lograr la excelencia operativa.
En realidad, son componentes complementarios de un sistema de gestión de calidad integral y orientado a procesos, lo que demuestra la importancia de tanto el QA como el QC.
Mirando hacia el futuro, el papel de la IA en la gestión de la calidad solo crecerá. El aseguramiento de la calidad con IA ya ha establecido un nuevo punto de referencia, ofreciendo herramientas e ideas poderosas que impulsan la excelencia.
Usar herramientas de aseguramiento de la calidad de IA como Deepomatic capacitará a los trabajadores de campo con análisis instantáneos y acciones correctivas, fomentando un enfoque proactivo para la gestión de la calidad.
Esto no solo mejora la eficiencia y la precisión, sino que también contribuye a una cultura de mejora continua y aprendizaje dentro de los sistemas de calidad, mientras ayuda a las organizaciones a acelerar el despliegue de su infraestructura.
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