Los errores humanos en la línea de producción costaban 300.000€ al año
En la línea de montaje, los operarios realizaban entre 10 y 30 conexiones eléctricas por coche. El sistema interno del vehículo validaba si las conexiones estaban hechas, pero no detectaba si estaban realmente aseguradas. Como resultado, algunas conexiones parecían correctas pero no estaban bien fijadas.
Cuando el coche comenzaba a circular, con el mínimo movimiento, la pieza podía soltarse y generar un error.
Las consecuencias
Un coche nuevo debía ir al taller para ser desmontado, a veces incluso sacando el motor, solo para corregir una conexión defectuosa. Estos errores generaban costes desproporcionados, afectando el margen de múltiples coches y reduciendo la rentabilidad de la empresa. Además, la marca quedaba mal con el cliente, dañando su reputación y generando quejas por fallos que podían haberse evitado.
Guantes con micrófonos e IA que detectan clicks
Para solucionar este problema, desarrollamos un sistema que analiza en tiempo real el sonido del ensamblaje y confirma si la conexión es realmente firme.
Los micrófonos incorporados en los guantes de los operarios capturan el sonido del “click” al conectar una pieza, mientras que varias redes neuronales procesan esta información para determinar si el ensamblaje es correcto.
El sistema filtra los ruidos del entorno para centrarse solo en el ensamblaje, identifica patrones acústicos y diferencia un “click” correcto de uno defectuoso. Para mejorar la fiabilidad, varios modelos trabajan en paralelo comparando los resultados. Si todas las señales indican que la conexión es segura, el sistema la da por válida.
Un semáforo inteligente para feedback instantáneo
Para que el operario sepa al instante si una conexión es segura, el sistema muestra un semáforo en pantalla:
🟢 La conexión está bien hecha, sigue adelante.
🟡 Ha hecho contacto, pero no está del todo asegurada. Es mejor reajustarla antes de continuar.
🔴 La conexión ha fallado y debe corregirse antes de seguir.
Este sistema elimina la incertidumbre y permite actuar al instante, sin necesidad de revisiones manuales ni sorpresas después de la entrega del coche.
El cliente realizó una inversión de 12.500€ en una prueba de concepto inicial con la que eliminó la incertidumbre y pudo tomar la decisión de invertir 83.000€ en desarrollo e implementación.
Implementar el sistema en las demás líneas costará alrededor de 20.000 € por cada línea.
Conclusión
Este sistema ha permitido eliminar los errores de ensamblaje y evitar pérdidas económicas sin frenar la producción. Optimizar los procesos de calidad con inteligencia artificial no solo reduce costes, sino que también mejora la fiabilidad y la experiencia del cliente.