Reto

En entornos industriales con altos volúmenes de producción, los procesos de control de calidad tradicionales no siempre son suficientes para detectar defectos a tiempo. La empresa necesitaba un sistema capaz de mejorar la trazabilidad, reducir los errores no identificados y disminuir los tiempos de parada asociados a incidencias de calidad, todo ello sin ralentizar la línea de producción ni sobrecargar al personal técnico.

Solución

Para responder a esta necesidad, se diseñó e implementó un sistema autónomo de detección de defectos basado en algoritmos avanzados de inteligencia artificial y redes neuronales.

La solución utiliza grabaciones de audio realizadas en las etapas finales de control de calidad, convirtiendo los patrones sonoros en datos que el modelo analiza para identificar posibles anomalías en tiempo real.

El sistema no solo detecta el momento exacto en el que se produce una desviación, sino que también genera alertas inmediatas y recomendaciones correctivas para que los equipos de planta actúen sin retrasos.

Además, su arquitectura modular permite integrarse con los sistemas existentes de producción y gestión, centralizando toda la información en una única interfaz visual intuitiva.

Gracias a la capacidad de aprendizaje continuo de sus modelos neuronales, el sistema mejora su precisión con cada iteración, adaptándose a nuevos escenarios y tipos de piezas sin necesidad de reprogramación manual.

Paralelamente, incorpora paneles analíticos que proporcionan a los directivos una visión global del estado de calidad de la producción, lo que facilita la planificación de recursos, estaciones de trabajo y turnos de personal de forma más eficiente. En definitiva, se trata de una solución que automatiza la inspección, reduce la dependencia del control manual y convierte el dato en una herramienta estratégica para optimizar la calidad y el rendimiento operativo.