El defecto de superficie, detectado antes del empaquetado

El problema

A la cadencia del horno, el ojo humano no puede ver todas las piezas.

El control 100% visual humano es imposible a la cadencia real. La inspección por muestreo deja huecos que acaban en devoluciones de palé completo.

• A la salida del horno de rodillos las baldosas pasan a una cadencia que ningún clasificador humano sostiene durante un turno entero. Se le pide atención constante durante ocho horas, con luz y ruido de nave.
• El ojo se cansa y deja pasar grietas finas, burbujas y pinchazos de esmaltado o una variación de tono que bajo la luz de la nave no se distingue. Son defectos pequeños, que en una pieza de gran formato se notan en la obra.
• La inspección por muestreo deja huecos, y esos huecos acaban en la obra del cliente final. Y el muestreo nunca coincide con la pieza que luego reclama el cliente.
• Una pieza defectuosa en la caja no se devuelve sola: vuelve el palé completo, con su flete y su reclamación. Una reclamación de tono suele ir más allá de una pieza: afecta a la confianza en la colección.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Edge en la salida del horno — visión local entrenada con vuestra colección.

Edge — visión CNN local, entrenada con ejemplos del formato/colección concreta, sin enviar la imagen a la nube.

La cámara no compara contra un catálogo genérico de defectos: se entrena con ejemplos de vuestro formato y vuestra colección. Infiere en el propio equipo, sin enviar la imagen a la nube, y expulsa la pieza antes de que llegue a la caja. Y cada pieza expulsada deja una imagen que luego explica de dónde viene el defecto.

Ver la arquitectura IRIS completa →

Antes y después

El clasificado de hoy frente a la inspección Edge

Aspecto	Hoy	Con iLEAN Edge
Piezas inspeccionadas tras el horno	Muestreo parcial	El 100%
Grieta fina o pinchazo de esmalte	Se escapa al final del turno	Detectado en milisegundos
Variación de tono en la colección	Depende de la luz y del ojo	Comparada con la referencia
Baldosa defectuosa tras la cocción	Llega a la caja	Expulsada antes del empaquetado
Imagen de cada baldosa	No existe	Se procesa en local, sin nube
Reclamaciones por defecto visual	Palés completos devueltos	Reducción drástica

Muestreo parcial → control del 100% de las piezas. Reclamaciones por defecto visual → 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 el ratio de scrap actual. El rango depende de cuánto scrap y cuántas devoluciones tenéis hoy en vuestras colecciones.
• Reducción de reclamaciones y devoluciones de palé por defecto visual.
• Del muestreo parcial al control del 100% de las piezas a la cadencia real del horno. Las personas de clasificado dejan de mirar cada pieza y pasan a revisar solo lo que el sistema marca como dudoso.
• Y cada expulsión deja una imagen y un motivo, que se cruzan con la curva de cocción y el lote de esmaltado para atacar la causa.

Payback estimado 5-12 meses según ratio de scrap actual, reducción de reclamaciones y devoluciones. *Estimación a validar*.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si expulsa piezas buenas y me tira primera calidad?» — clasificar una baldosa contra referencias entrenadas con vuestra propia colección es tarea anclada, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1]. Además el umbral se ajusta con calidad: las piezas dudosas pueden desviarse a revisión humana en lugar de a rotura, y cada decisión queda con su imagen para revisar.

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