Feeders verificados antes de arrancar el changeover

Protege contra desecho de WO completo · JIDOKA AI

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Cámaras fijas sobre el carro de feeders de una línea SMT mientras un técnico de changeover encaja un feeder con su reel, con el hueco de la posición siguiente todavía vacío
El problema

La verificación existe, pero no deja evidencia.

Hoy depende de que un operario verifique visualmente feeder a feeder sin evidencia objetiva. Un solo feeder cruzado puede montar el componente equivocado en cientos de tarjetas.

  • En un EMS multicliente el changeover es la operación más repetida del día: cada nuevo programa trae su BOM, su carro de feeders y su asignación posición por posición.
  • Hoy depende de que un operario verifique feeder a feeder, a ojo, sin evidencia objetiva y con el cronómetro corriendo, porque el changeover está en la ruta crítica del turno.
  • Un solo feeder cruzado monta el componente equivocado en cientos de tarjetas antes de que nadie lo note. Y lo nota la AOI, cuando el panel ya salió del horno.
  • El resultado peor no es el retrabajo: es el desecho del work order completo, con sus componentes y sus placas desnudas, cargado a la cuenta de un cliente concreto y con la entrega comprometida ya perdida.
Cómo encaja con el sistema IRIS

Edge con JIDOKA AI — la línea no arranca sin conformidad y firma.

Edge + JIDOKA AI: cámaras fijas sobre el carro de feeders comparan el setup actual con la BOM del nuevo programa, posición por posición. La línea no arranca hasta que todas las posiciones dan OK y el responsable de ingeniería firma con base en evidencia visual.

La cámara no decide sola: contrasta cada posición del carro contra la BOM del programa que va a arrancar y es el responsable de ingeniería quien firma sobre esa evidencia visual. Lo que cambia no es quién decide, sino sobre qué decide: hoy firma sobre su memoria y la prisa del turno, y después firma sobre un contraste posición por posición.

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Antes y después

El changeover de hoy frente al changeover validado

AspectoHoyCon iLEAN Edge
Verificación de feedersA ojo, sin evidenciaPosición por posición contra la BOM
Feeder cruzadoLo descubre la AOIBloquea el arranque
Firma del responsableSobre una casillaSobre evidencia visual
Riesgo de desecho del work orderPermanenteCubierto antes del primer panel
Tiempo de verificaciónMinutos de la ruta críticaSegundos
Con varios changeovers por turnoMás cambios, más exposiciónMás cambios, misma verificación

Verificación a ojo sin evidencia → verificación basada en evidencia visual feeder a feeder, en segundos. Protección frente a desecho de work order completo.

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.

  • Protección frente al desecho de un work order completo: es el fallo más caro del changeover y el que justifica el caso por sí solo.
  • Aquí no damos un rango de payback cerrado porque el retorno depende del coste del work order más caro que tenéis en curso; se estima con vuestro histórico de feeders cruzados y de lotes desechados.
  • JIDOKA AI convierte la verificación a ojo en verificación basada en evidencia visual feeder a feeder, resuelta en segundos y firmada por el responsable de ingeniería.
  • Y en una planta con varios changeovers por turno, el número de cambios deja de aumentar la exposición acumulada: la verificación es la misma haga la línea dos cambios o diez.

Protege contra desecho de WO completo · JIDOKA AI. Estimación a validar.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si la cámara bloquea la línea sin motivo, con el changeover en la ruta crítica?» — es la objeción correcta. La conformidad se comprueba contra la BOM del programa concreto, no contra un criterio difuso, y ante duda el sistema no bloquea en silencio: eleva al responsable de ingeniería, que firma sobre la evidencia. Donde hay lectura de etiqueta de reel la tarea es anclada y los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1]. Se detiene por discrepancia comprobable, no por incertidumbre del modelo.

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

Preguntas frecuentes

Lo que preguntan sobre validar el changeover de feeders

¿Qué se comprueba exactamente en el carro?

Que cada posición lleve el feeder con el reel del part number que la BOM del programa asigna a esa posición, y que no quede ninguna posición ocupada que debería estar vacía. Los puntos se definen en la puesta en marcha con vuestro equipo de ingeniería.

¿No alarga el changeover?

La comprobación son segundos. Lo que hoy alarga el changeover es el margen que se añade por no tener evidencia y las verificaciones repetidas por si acaso, que suelen costar más minutos que la propia cámara.

¿Se puede saltar si hay prisa?

Se puede definir una excepción con firma del responsable y queda registrada como tal. Lo que no se puede es arrancar sin rastro de quién decidió saltársela.

¿Detecta un reel correcto pero con lote equivocado?

Sí, cuando la etiqueta lo declara: se contrasta el lote leído contra el que la recepción registró para ese part number, que es exactamente lo que después sostiene la trazabilidad por número de serie de cada tarjeta.

¿Merece la pena con muchos programas distintos?

Es donde más se nota. Cuantos más changeovers hace la planta, mayor es la exposición acumulada a un feeder cruzado, y este caso hace que el número de cambios deje de aumentarla.

Hablemos

Contadnos cuántos changeovers de programa hacéis por turno y qué cuesta el WO más caro.

Trabajamos sobre los datos reales de tu planta, no sobre los nuestros. Diagnóstico sin compromiso.

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