Defecto de envasado al vuelo

El problema

En una premezcla, una etiqueta cambiada no es un defecto estético.

A la cadencia de la línea, el ojo humano deja pasar sacos o bidones mal sellados, mal etiquetados o con peso irregular; aquí el error no es solo estético, puede ser un alérgeno mal declarado.

• A la cadencia de la línea, el ojo humano deja pasar sacos y bidones mal sellados, con la etiqueta torcida o cambiada, o con un peso irregular que delata una dosificación incompleta.
• Una etiqueta de otra fórmula en un saco de premezcla puede ser un alérgeno mal declarado que viaja a la fábrica del cliente y acaba en su producto final.
• El control actual es un muestreo del 1-2% de las unidades: lo que no cae en la muestra sale al palé.
• Y un sellado abierto en una premezcla higroscópica de fibra o proteína toma humedad en el almacén del cliente, que reclama semanas después sin que se sepa en qué turno ocurrió. Ni con qué bobina de film o qué ajuste de la selladora.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Edge — una CNN local entrenada en vuestros sacos y bidones, unidad a unidad.

Edge: cámara sobre la línea con CNN entrenada en ejemplos buenos/malos del formato concreto, infiere en milisegundos y expulsa la unidad defectuosa antes de paletizar.

La cámara mira cada unidad, no una muestra. El modelo se entrena con ejemplos buenos y malos de vuestros propios formatos de saco y bidón, infiere en milisegundos junto a la línea y expulsa la unidad defectuosa antes de llegar al paletizador. El defecto se convierte en un dato de línea, no en una reclamación. Y cada expulsión queda con su foto, atada a la fórmula y al turno.

Ver la arquitectura IRIS completa →

Antes y después

El muestreo de la línea de premezclas frente a la inspección total

Aspecto	Hoy	Con iLEAN Edge
Sacos y bidones inspeccionados	Muestreo del 1-2%	100%
Etiqueta de otra fórmula	Puede salir al palé	Expulsada antes de paletizar
Sellado abierto de saco o bidón	Lo descubre el cliente	Detectado en línea
Peso irregular por unidad	Se ve en el muestreo, si cae	Señalado por unidad
Reclamación por sellado o etiqueta	Recurrente	Reducción drástica
Saco con lectura dudosa	Pasa o no según el turno	Elevado a una persona

Muestreo del 1-2% → control del 100% de unidades. Reclamaciones por sellado/etiquetado → 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 la cadencia de la línea y el número de formatos de envase. Una sola reclamación de alérgeno evitada puede cubrir buena parte de la inversión.
• Del muestreo del 1-2% al control del 100% de sacos y bidones que salen de la línea.
• Reducción drástica de las reclamaciones por sellado y etiquetado, que en una premezcla incluyen las de alérgeno mal declarado.
• Y el porcentaje de rechazo se mide por fórmula, formato y turno, lo que señala si el problema está en la envasadora, en la etiquetadora o aguas arriba. Ese dato, cruzado con la fórmula, es el que permite corregir la causa y no solo apartar el saco.

Payback 5-12 meses · control del 100% de unidades frente a muestreo del 1-2% — estimación a validar

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si expulsa sacos buenos y nos para la línea?» — el falso rechazo es el riesgo real de cualquier visión, y por eso el modelo se entrena con vuestros sacos y bidones, con la iluminación de ese puesto. Clasificar contra un patrón fijo de formato es tarea anclada, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1]. Y los casos dudosos no se expulsan sin más: se elevan a una persona, y su decisión realimenta el entrenamiento.

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