Ninguna pastilla mal prensada pasa

El problema

El muestreo del 1-2 % deja pasar justo la pastilla que llega al consumidor.

En una prensa de pastillas o una llenadora de sobres a alta velocidad, la inspección visual humana no puede sostener el 100% de control. El muestreo deja huecos y llegan al cliente pastillas deformes, mal prensadas o con envoltorio roto, y sobres con sellado defectuoso — generando reclamaciones y devoluciones de palet completo.

• En una prensa de pastillas o una llenadora de sobres a alta velocidad, la inspección visual humana no puede sostener el cien por cien por muy buen operario que esté al lado.
• El muestreo cubre un 1-2 % de la producción y deja huecos por definición, y el hueco es exactamente donde vive el defecto que nadie vio y que sí verá el consumidor.
• Llegan al cliente pastillas deformes o mal prensadas, cubitos con el envoltorio roto y sobres con el cordón de sellado incompleto, que pierden polvo de caldo dentro del estuche y manchan el resto de las unidades.
• Y la factura no es la pieza defectuosa: es la reclamación y la devolución del palet completo, que se lleva por delante mucho producto bueno y abre una conversación incómoda con el distribuidor.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Edge — una CNN local que clasifica pastilla a pastilla y sobre a sobre.

Edge coloca una cámara sobre la prensa o la selladora, con una CNN entrenada en el producto y formato concretos que infiere en milisegundos sin enviar nada a la nube, expulsando la pieza defectuosa antes del encartonado.

Una cámara sobre la prensa y otra sobre la selladora, con una red convolucional entrenada en vuestro producto, vuestros formatos y vuestra iluminación concretos. La inferencia ocurre en el propio puesto, en milisegundos y sin enviar una sola imagen a la nube. Eso es lo que permite expulsar la pieza defectuosa antes del encartonado, en lugar de descubrirla en el almacén del distribuidor con el palet ya facturado.

Ver la arquitectura IRIS completa →

Antes y después

El muestreo de hoy frente al control del cien por cien

Aspecto	Inspección por muestreo	Con iLEAN Edge
Pastilla deforme o mal prensada	Se detecta si cae en la muestra	Clasificada una a una
Envoltorio del cubito roto	Llega al palet y al lineal	Expulsado en la propia línea
Sellado del sobre incompleto	Reclamación del cliente	Detectado en la selladora
Piezas revisadas por turno	1-2 % de la producción, por muestreo	El cien por cien de lo que sale
Momento de la expulsión	—	Antes del encartonado y del palé
Dónde se ejecuta el modelo	—	En el propio puesto, sin nube

Muestreo del 1-2% → control del 100% de piezas. Reclamaciones por defecto de prensado/sellado → reducción drástica.

Estimación de impacto

Estimación de impacto — a validar con vuestros números.

El siguiente bloque es una estimación a validar con los datos concretos de tu planta. Lo planteamos para que el comité tenga un orden de magnitud; lo refinamos en el diagnóstico.

• Payback estimado 5-12 meses, según vuestro ratio de rechazo actual.
• Del muestreo del 1-2 % al control del cien por cien de las piezas, turno tras turno y sin fatiga.
• Reclamaciones de cliente por defecto de prensado o de sellado: reducción drástica desde el primer mes.
• Y las devoluciones de palet completo, que hoy arrastran mucho producto bueno, dejan de dispararse por unas pocas piezas malas.

Payback estimado 5-12 meses según ratio de rechazo actual, con reducción de reclamaciones de cliente. Estimación a validar.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si expulsa pastillas buenas?» — el falso positivo es el riesgo real de cualquier visión, y por eso el modelo se entrena con piezas buenas y malas de vuestros formatos concretos y con la iluminación de ese puesto, no con un modelo genérico. La clasificación de un defecto de forma es tarea anclada, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1], y el caso de borde no se expulsa: se eleva para que decida una persona y esa decisión realimenta el entrenamiento.

^[1] Paper OpenAI «Why Language Models Hallucinate», 2025 — sobre fiabilidad de la IA en tareas ancladas.