Impropios fuera de la cinta de triaje

El problema

La cabina de triaje no llega a todo lo que pasa por la cinta.

El triaje 100% manual es imposible de hacer sin fugas a la cadencia real de la cinta. El muestreo visual deja huecos que se traducen en árido de peor calidad, y los impropios (plástico, madera, yeso) pueden hacer que un lote entero no cumpla la granulometría exigida.

• El triaje en cabina es manual, y a la velocidad real de la cinta ningún triador retira todos los impropios.
• Lo que se escapa —madera, plástico, yeso, restos de metal— entra a la machacadora y acaba dentro del árido reciclado, mezclado y ya imposible de separar en la criba.
• Un poco de yeso o de madera basta para que un lote entero no cumpla la granulometría ni los límites de impropios que pide el cliente. El yeso, además, es casi del color del hormigón y pasa la cabina con facilidad.
• El muestreo visual del encargado de calidad solo ve una parte del flujo; el resto se descubre en el ensayo o en la obra que compra el árido, cuando el lote ya está facturado y la reclamación cuesta más que el propio material.

Cómo encaja con el sistema IRIS

Edge — visión local sobre la cinta de triaje, en milisegundos y sin subir imagen.

Edge: visión CNN local, sin depender de enviar imagen a la nube (latencia, coste, ancho de banda), entrenada con ejemplos del propio flujo de residuo de la planta. Infiere por tramo de cinta y marca o expulsa el impropio antes de que llegue a la trituradora.

La cámara no sustituye a la cabina de triaje: le quita lo que se le escapa. Los triadores siguen con el voluminoso y el sistema se ocupa del flujo continuo, que es justo donde el ojo humano se cansa. El resultado se mide en el lote de árido, no en la cinta.

Ver la arquitectura IRIS completa →

Antes y después

El triaje en cabina frente al triaje con visión Edge

Aspecto	Hoy	Con iLEAN Edge
Parte del flujo revisada	Lo que alcanza el triador	El 100% de la cinta
Impropios que llegan a la machacadora	Los que se escapan	Expulsados antes
Yeso entre el hormigón	Difícil de distinguir a simple vista	Clasificado por tramo
Entrenamiento del modelo	—	Con vuestro propio flujo de residuo
Lotes de árido degradados	Se descubren en el ensayo	Reducción drástica
Dónde se procesa la imagen en una planta de RCD	—	En local, junto a la cinta

Muestreo visual parcial → control continuo sobre el 100% del flujo de la cinta. Lotes de árido rechazados por impurezas → reducción drástica.

Estimación de impacto

Estimación de impacto — a validar con vuestro precio de venta del árido.

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 volumen procesado y el precio de venta del árido reciclado, que es lo que más se resiente cuando un lote sale con impropios.
• Del muestreo visual parcial al control continuo sobre el 100% del flujo de la cinta, en todos los turnos y con la misma exigencia a la primera hora que a la última.
• Reducción drástica de los lotes de árido reciclado rechazados o degradados por impurezas, que hoy se venden a menor precio o vuelven al acopio.
• Y cada impropio expulsado queda con su imagen, que es evidencia de calidad por lote ante el cliente que compra el árido y ante la inspección.

Payback estimado 5-12 meses según volumen procesado y precio de venta del árido, reducción de lotes de árido degradado. *Estimación a validar*.

Y la duda razonable del responsable de producción

«¿Y si expulsa hormigón bueno?» — el falso positivo es el riesgo real, y por eso el modelo se entrena con vuestro propio flujo de residuo y con la luz de esa cinta. Clasificar fracciones conocidas es tarea anclada, donde los mejores modelos bajan del 1,5% de error [1], y los tramos dudosos no se expulsan a ciegas: se marcan para la cabina de triaje. Cada decisión de los triadores sobre esos tramos realimenta el modelo, así que los dudosos bajan con las semanas.

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