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Industria

Sistema de visión artificial para gestionar la producción de adoquines

Un sistema MES (de ejecución de la fabricación) para controlar la producción y registrar lo fabricado en una fábrica de adoquines. Nuestros propios escáneres en las líneas fotografían cada palé, una red neuronal cuenta las piezas y los defectos, y la planificación y la analítica se actualizan en tiempo real.

Cliente: ProControlIAAutomatizaciónIoT
Sistema de visión artificial para gestionar la producción de adoquines

200K+

escaneos de palés procesados por IA

100%

de la producción registrada sin datos a mano

14 ms

de detección de piezas con IA por escaneo

4 líneas

funcionan con nuestros propios escáneres

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Reto

Un día cualquiera en una fábrica sin ProControl

Fin del turno. El encargado saca una libreta y apunta: «Línea 1: 847 palés, 12 defectuosos». En el turno siguiente, otro encargado apunta sus propias cifras. No cuadran. Nadie sabe quién tiene razón, porque los dos contaron a ojo.

No es la excepción, es lo normal. En la inmensa mayoría de las fábricas de adoquines, el registro se lleva a mano: en libretas, en papelitos y, como mucho, en Excel. Los datos llegan con horas o días de retraso. El dueño ve el estado de la producción una vez a la semana en el mejor de los casos, y aun así en un resumen que alguien ha preparado a mano.

Lo que le cuesta al negocio

~15%
de pérdidas por defectos sin registrar
3 días
hasta que se detectan los defectos
0%
de datos en tiempo real

La dirección ve informes una vez a la semana. Para entonces, los adoquines defectuosos ya están en el almacén, quizá incluso en manos del cliente. Devoluciones, reclamaciones y la reputación tocada, todo porque el problema se detectó demasiado tarde.

La planificación se hace a ojo: de unos productos se fabrica de más y de otros se queda corto. El almacén está lleno de stock muerto mientras los productos más vendidos se agotan. Los turnos discuten sin parar: «Ese defecto no es nuestro, lo dejó el turno anterior». Sin datos objetivos, no hay forma de zanjarlo.

El operario rellena los partes a mano y dedica a ello 15–20 minutos al final de cada turno. Los datos son subjetivos: unos redondean, otros se olvidan y otros inflan las cifras. ¿Un sistema de control de calidad? Sencillamente no existe: solo una inspección visual y la esperanza de que el encargado vea el defecto.

El problema de fondo: el 99% de las fábricas de adoquines trabajan a ciegas. Los datos llegan con horas o días de retraso y las decisiones se toman por intuición. No es un problema de ingeniería. Es un callejón sin salida en la gestión, y no se sale de él sin digitalizarse.

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Solución

Hardware propio: escáneres para la línea

Diseñamos y fabricamos nuestros propios escáneres: un dispositivo edge basado en Raspberry Pi con una cámara 3D Orbbec (RGB más mapa de profundidad) en una carcasa industrial reforzada. Aguanta el polvo, las vibraciones y los cambios de temperatura de la nave. Instalarlo en una línea lleva unas horas y no obliga a parar la producción. Una solución llave en mano de hardware y software.

El recorrido de un palé

Escaneo

El escáner fotografía el palé y la cinta no se detiene a esperar (fire-and-forget)

IA: molde

La red neuronal identifica el tipo de pieza y la asocia al producto del catálogo

IA: conteo

El detector cuenta cada pieza: 14 ms por escaneo

Orden

El escaneo se suma a la orden de la línea; un producto que no corresponde provoca una pausa automática y un aviso al operario

Informes

La producción, los defectos y la carga de la línea se actualizan al instante

Justo lo necesario, sin «un poco más por si acaso»

El sistema conoce el volumen objetivo ajustado por defectos y solo cuenta los palés buenos. En la tableta, el operario ve «Se necesitan 1.050, fabricados 870+» y para justo al llegar al objetivo. Sin sobreproducción y sin el almacén a reventar.

Planificación inteligente
  • Un tablero Kanban de órdenes por línea, con arrastrar y soltar
  • Avance en directo a partir de los escaneos
  • Vista de puesto: una tableta junto a la línea con el objetivo y la cola
Integraciones
  • Órdenes desde Bitrix24 (un CRM muy extendido en Europa del Este) mediante procesos inteligentes y webhooks
  • Catálogo desde el sistema MDM y fotos de los palés en S3
  • Los estados y la producción real vuelven al CRM
Una IA que sigue aprendiendo
  • Un clasificador y un detector para cada molde
  • Las correcciones del operario se acumulan en datasets de entrenamiento
  • Productos nuevos sin reescribir código

En resumen: cada palé contado, cada orden controlada, cada línea medida. Del adoquín físico en la cinta a una fila del informe de dirección, de forma totalmente automática.

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El sistema por dentro

Pantallas reales de un sistema en funcionamiento, no maquetas. Haz clic para verlas de cerca

Detalle del escaneo: la red neuronal reconoció el molde y contó 75 piezas en 14 ms, con tipos, superficie y disposición
Registro de escaneos: más de 200.000 palés con filtros por línea, producto, estado de la IA y revisión
Planificación: un tablero Kanban de órdenes por línea de producción con el avance en directo a partir de los escaneos
Resumen de producción: lo fabricado, los defectos y la carga de las cuatro líneas en tiempo real
Vista de puesto: la tableta del operario junto a la línea, con la orden en curso, el avance y la cola
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Resultados

200K+

escaneos de palés procesados por IA

Cada palé de las cuatro líneas lo fotografía nuestro propio escáner y lo cuenta una red neuronal

100%

de la producción registrada sin datos a mano

Los datos aparecen en cuanto el palé sale de la línea: se acabaron las libretas y el Excel

14 ms

de detección de piezas con IA por escaneo

La red neuronal cuenta cada pieza del palé e identifica tipos y superficie más rápido de lo que se refresca la pantalla

4 líneas

funcionan con nuestros propios escáneres

Dispositivos edge con cámaras 3D, fabricados por nosotros, trabajan en la nave día y noche: los defectos se ven en cuanto el palé sale de la línea, no 3 días después en el almacén

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Análisis en profundidad

Valor en cada nivel

Para el dueño

Transparencia, previsibilidad y control. Decisiones basadas en datos, no en la intuición. Ves la situación real de la fábrica ahora mismo, desde el móvil, no una semana después en un Excel. Cuánto se ha fabricado, cuánto se ha dado de baja, qué carga tienen las líneas: todo en un mismo sitio.

El dueño tiene por fin una herramienta para hacer las preguntas adecuadas. ¿Por qué la tasa de defectos de la línea 3 es mayor que la de la línea 1? ¿Por qué el segundo turno produce sistemáticamente un 12% menos? Antes nadie podía plantear estas preguntas, porque los datos sencillamente no existían.

Para el jefe de producción

Se acabaron las discusiones entre turnos: todas las cifras están en el sistema. Se ven la carga real y el rendimiento de cada línea. Los defectos se registran al momento, no a final de mes. Planificar deja de ser adivinar, porque el sistema muestra la capacidad real y los cuellos de botella.

El jefe de producción puede comparar la eficiencia de las líneas, seguir tendencias y detectar anomalías en tiempo real. Si de repente se disparan los defectos en una línea, se ve enseguida, no tres días después, cuando el lote defectuoso ya ha salido hacia el cliente.

Para el operario

Sin hojas de cálculo, sin libretas y sin contar a mano. El sistema cuenta la producción solo. Un parte de turno claro, sin cifras infladas y sin acusaciones del turno siguiente. El operario hace su trabajo de verdad, no papeleo.

Por qué funciona

ProControl resuelve el problema de fondo del registro de producción: la distancia entre lo que pasa de verdad en la línea y los datos del sistema. Cuando la información se recoge de forma automática, en tiempo real y sin intervención humana, es objetiva. Puedes tomar decisiones a partir de ella.

El sistema escala de una línea a decenas. Cada cámara nueva es una fuente de datos más que se suma al sistema común en horas, no en semanas. La arquitectura está pensada para crecer con la fábrica.

ProControl no es solo un contador de adoquines. Es una capa digital sobre la línea de producción que crece con tu fábrica. Hoy, registro y control. Mañana, analítica predictiva y control de calidad con IA.

Tecnologías del proyecto

Next.js 15React 19TypeScripttRPCPrismaPostgreSQLPythonFastAPIYOLO / visión artificialRaspberry PiCámaras 3D OrbbecBitrix24 APIDockerGitLab CI/CDS3

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