Validación visual del setup antes de arrancar la serie

El problema

Una firma sin evidencia no es una validación.

la responsabilidad de "setup correcto" recae hoy en una firma humana sin evidencia visual objetiva.

• Cambiar de referencia en un torno multihusillo exige reajustar portaherramientas, plaquitas y levas en cada posición. Es un trabajo fino y bajo presión de tiempo. El torno está parado y la producción espera. Cada minuto de cambio es un minuto del cuello de botella.
• Si un útil queda mal posicionado, los primeros minutos de serie producen piezas fuera de cota, y a la cadencia de un multihusillo eso son muchas piezas. Y no siempre se detectan en la primera medición.
• Hoy la responsabilidad del setup correcto recae en una firma humana, sin ninguna evidencia visual objetiva detrás.
• Cuando algo sale mal, la investigación del 8D choca con una casilla firmada y ninguna prueba de cómo estaba montado el torno.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Edge con JIDOKA AI — sin setup conforme y firma, no hay serie.

Edge + JIDOKA AI. Cámaras industriales con CNN entrenadas para reconocer "setup correcto vs útil mal posicionado"; bloqueo de arranque en serie hasta OK + firma del responsable de calidad.

La cámara no sustituye al reglador ni al responsable de calidad: les da la evidencia sobre la que firmar. Lo que cambia no es quién decide, sino sobre qué decide. Y cada setup aprobado queda como evidencia fechada para el dossier IATF.

Ver la arquitectura IRIS completa →

Antes y después

El reglaje de hoy frente al reglaje validado por cámara

Aspecto	Hoy	Con iLEAN Edge
Base de la firma de setup	La palabra del reglador	Imagen por punto crítico
Útil mal posicionado	Se descubre en las primeras piezas	Se detecta antes de arrancar
Leva o plaquita equivocada	Aparece como pieza fuera de cota	Bloquea el arranque en serie
Primer lote tras el cambio en el decoletaje	Bajo sospecha	Protegido
Evidencia para un 8D	Una casilla	Fotos del setup con fecha y firma
Muchos cambios por semana	Más exposición	La misma verificación cada vez

firma a ciegas con riesgo de lote fuera de cota desde el minuto uno → firma basada en evidencia visual por punto crítico del setup.

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 en función de la frecuencia de cambios de referencia: no fijamos un rango porque depende de cuántos cambios hacéis por semana y de lo que os cuesta un arranque fuera de cota.
• Protección directa del primer lote tras cada cambio de referencia. Es el lote con más riesgo y el que hoy menos evidencia tiene detrás.
• La firma del setup pasa a apoyarse en evidencia visual por punto crítico. El responsable de calidad firma lo que ve, no lo que le cuentan.
• Y el 8D, si llega, encuentra fotos del montaje en lugar de una casilla marcada. Y el reglador tiene con qué demostrar que su montaje era correcto.

protección directa del primer lote tras cada cambio de referencia, payback en función de la frecuencia de cambios de la planta. *Estimación a validar*.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si la cámara bloquea el torno sin motivo y nos alarga el cambio?» — comparar un setup con su propia imagen de referencia, punto crítico a punto crítico, es tarea anclada, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1]. Ante duda, JIDOKA AI no bloquea en silencio: eleva al responsable de calidad, que firma sobre la evidencia. Se detiene por discrepancia comprobable, no por incertidumbre. Cada bloqueo queda registrado con su imagen y su motivo.

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