Foto a la ficha de entrada en báscula

El problema

El primer eslabón de la trazabilidad pasa el día en una carpeta de la caseta.

La ficha de identificación del residuo (FIR) o el albarán de entrada es el primer eslabón de toda la trazabilidad posterior: de dónde viene el camión, qué tipo de residuo declara, qué matrícula. Hoy ese papel queda en una carpeta de la caseta de báscula hasta que alguien lo transcribe al final del turno, 4-8 horas después. Cualquier incidencia del mismo día (residuo mal declarado, mezcla sospechosa) ya se ha procesado antes de que nadie la revise, porque el dato vive solo en papel.

• La ficha de entrada y el documento de identificación (DI) dicen de qué obra viene el camión, qué código LER declara, qué transportista lo trae y con qué matrícula.
• Ese papel se queda en la caseta de báscula hasta que alguien lo transcribe al final del turno: entre cuatro y ocho horas después.
• Mientras tanto el residuo ya se ha descargado, ha pasado por triaje y puede estar en la machacadora.
• Si hoy entra una mezcla mal declarada, nadie la cruza con su ficha hasta que el material ya forma parte de un acopio de árido. Separarla entonces es caro, y a veces imposible.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Connect en modo foto — el basculista sigue haciendo la foto de siempre.

Connect modo foto: el operario de báscula fotografía la ficha con el móvil o la tableta de la caseta. Un LLM anclado extrae los campos estructurados (procedencia, tipo de RCD, matrícula, peso bruto, transportista) y los guarda en memoria central. Cero cambio de hábito: el operario sigue haciendo la misma foto que antes hacía por control interno, solo que ahora el dato entra directamente al sistema.

Casi todas las casetas de báscula ya fotografían la ficha por control interno, y esa foto acaba en el móvil de alguien. Aquí la misma foto alimenta el expediente del residuo en el segundo cero. Por eso es el caso con menos fricción de la matriz y el que suele aprobarse primero: no pide formación, ni equipos nuevos en la caseta, ni cambios a las constructoras.

Ver la arquitectura IRIS completa →

Antes y después

La ficha de entrada en la caseta frente a la ficha capturada

Aspecto	Hoy, en la caseta	Con iLEAN Connect
Cuándo existe el expediente	4-8 h después, al transcribir	En el segundo cero
Código LER declarado	Escrito a mano, sin cruzar	Extraído y ligado al camión
Obra de procedencia y productor	En papel hasta fin de turno	Consultable por obra y fecha
Mezcla mal declarada	Se descubre ya en el acopio	Se cruza antes del triaje
Buscar la entrada de un camión	Hojear carpetas por fecha	Una consulta por matrícula
Rutina del basculista	—	La misma foto de siempre

4-8 horas de latencia hasta la transcripción → segundo cero. Expediente disperso en papel → consulta web instantánea por camión y por fecha.

Estimación de impacto

Estimación de impacto — a validar con vuestras entradas diarias.

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 4-9 meses, según el volumen de camiones al día.
• Recuperación del tiempo administrativo que hoy se va en transcribir fichas al cerrar el turno, que crece en proporción directa a los camiones que recibís.
• De 4-8 horas de latencia a un expediente que existe cuando el camión todavía está en báscula.
• Consulta web inmediata por camión, por obra de procedencia y por fecha de entrada, que es lo primero que pide una constructora cuando reclama un certificado.

Payback estimado 4-9 meses según volumen de camiones/día, recuperación del tiempo de transcripción administrativa. *Estimación a validar*.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si lee mal un código LER escrito a mano?» — extraer campos de una ficha de estructura conocida es tarea anclada, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1]. Además el código se contrasta con la lista de códigos admitidos en vuestra autorización: uno fuera de lista no se da por bueno, se marca para que lo revise el basculista antes de entrar al expediente.

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