Un equipo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP) presentó los resultados de un proyecto de investigación orientado al desarrollo de una herramienta tecnológica para la predicción y detección de defectos en procesos de soldadura manual mediante Inteligencia Artificial (IA).
La investigación, titulada “Sistema avanzado de detección de defectos en la soldadura manual mediante inteligencia artificial”, fue desarrollada por el Dr. César Pinzón-Acosta, docente e investigador de la Facultad de Ingeniería Mecánica de la UTP, y contó con el financiamiento de la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (SENACYT) y la gestión administrativa del Centro de Estudios Multidisciplinarios en Ciencias, Ingeniería y Tecnología (CEMCIT AIP).
“Con este proyecto buscábamos aportar soluciones a los desafíos que enfrenta la industria manufacturera y promover prácticas más sostenibles mediante la incorporación de tecnologías asociadas a la industria 4.0”, destacó el investigador principal.
La soldadura manual con electrodos revestidos (SMAW, por sus siglas en inglés) es uno de los métodos más utilizados en sectores como la construcción y la fabricación industrial debido a su versatilidad y facilidad de aplicación. Sin embargo, este proceso puede presentar defectos asociados a factores como la experiencia del soldador, los parámetros eléctricos, el tipo de electrodo o la geometría de la junta, afectando la calidad y el buen desempeño de las piezas fabricadas. “Si bien la soldadura manual con electrodos revestidos es un proceso comúnmente utilizado para la unión de metales, la presencia de defectos puede incrementar significativamente los tiempos de trabajo y con ello afectar la productividad y sostenibilidad de los procesos de fabricación.
