Visión Edge en el ensamblaje final

El problema

El defecto que pasa el banco de test es el que llega al vehículo.

- Un conector mal asentado, un tornillo sin el torque correcto o una soldadura fría son defectos visuales sutiles que pueden pasar el test eléctrico de banco. - Son también los defectos más caros si llegan a un vehículo en la calle, generando reclamación de un cliente OEM.

• A la cadencia del ensamblaje final, el ojo humano se cansa. Tras horas mirando alternadores idénticos, el caso límite pasa.
• Los defectos más traicioneros son sutiles: un tornillo del puente rectificador sin el torque correcto, una soldadura fría en la unión de fases del estator, el conector del regulador mal encajado.
• Muchos de ellos pueden pasar el test eléctrico de banco, porque en el banco la unidad funciona. Fallan después, con vibración y temperatura.
• Son también los más caros: si llegan a un vehículo en la calle, generan una reclamación del OEM y abren la puerta a un recall. Y la reclamación no pregunta solo por esa unidad: pregunta cuántas más salieron igual y cómo lo vais a evitar.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Edge — inferencia en milisegundos y expulsión antes del embalaje.

Cámara Edge sobre la línea con una CNN entrenada con imágenes buenas y malas del producto concreto (alternador, motor de arranque, conector de ECU). Inferencia en milisegundos, expulsión de la unidad defectuosa antes del embalaje.

La CNN se entrena con imágenes buenas y malas del producto concreto de la línea, sea alternador, motor de arranque o ECU. No sustituye al banco de test: cubre lo que el banco no ve, que es precisamente lo que sale caro en campo. La persona que inspeccionaba pasa a decidir sobre los casos dudosos, que es donde su criterio vale.

Ver la arquitectura IRIS completa →

Antes y después

El control visual de hoy frente a la visión Edge

Aspecto	Inspección humana	Con iLEAN Edge
Soldadura fría en fases del estator	Difícil de ver a cadencia	Clasificada unidad a unidad
Tornillería del puente rectificador	Depende de la hora del turno	Criterio constante
Defecto que pasa el banco eléctrico	Sale de planta	Se expulsa antes del embalaje
Evidencia por unidad	Ninguna	Foto atada al número de serie
Cambio entre alternador y motor de arranque	El inspector cambia de pauta	Se carga el modelo de esa familia
Caso dudoso	Pasa o se aparta a ojo	Se eleva a una persona

Inspección visual humana con fatiga y falsos negativos → inspección Edge constante, sin fatiga, con evidencia fotográfica por unidad.

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.

• Reducción estimada de scrap y retrabajo de al menos un 30 % en el punto de control.
• Payback estimado 5-10 meses, según el volumen de la línea.
• De inspección humana con fatiga y falsos negativos a una inspección Edge constante, sin fatiga, con evidencia fotográfica por unidad.
• Y menos reclamaciones del OEM por defectos que el banco eléctrico había dado por buenos.

Reducción estimada de scrap/retrabajo de al menos 30% en el punto de control, payback 5-10 meses según volumen de línea. Estimación a validar.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si empieza a expulsar alternadores buenos?» — el falso positivo es el riesgo real de cualquier visión, y por eso el modelo se entrena con unidades buenas y malas de vuestras referencias, con la iluminación de ese puesto. Clasificar un defecto conocido sobre una pieza conocida es tarea anclada, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1]. Los casos dudosos se elevan a una persona y su decisión reentrena el modelo.

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