Visión artificial industrial en la jornada del ITA

La inteligencia artificial ya no es una tecnología reservada a laboratorios, pruebas piloto o conceptos de futuro. Cada vez más, la IA se está integrando en procesos industriales reales con objetivos concretos como mejorar la calidad, reducir errores, optimizar recursos, reforzar la trazabilidad y aumentar la capacidad de respuesta de las empresas ante entornos productivos cada vez más exigentes.

En este contexto, desde Memorándum Tecnología hemos participado en la jornada “AI-MATTERS. Fabricación avanzada impulsada por IA”, organizada por el Instituto Tecnológico de Aragón, ITA, el 9 de junio de 2026 en el DIC Digital Imagination Center de Zaragoza. Una cita dirigida a empresas industriales, especialmente pymes, interesadas en conocer cómo la inteligencia artificial puede incorporarse de forma práctica a sus procesos productivos.

Durante la jornada, diferentes entidades, clústeres industriales y empresas tecnológicas compartimos iniciativas, casos de uso y experiencias relacionadas con la aplicación de la IA en la fabricación avanzada. En nuestro caso, participamos como empresa ponente presentando un caso real de éxito en la integración de visión artificial e inteligencia artificial en un entorno industrial vinculado a la logística de aprovisionamiento para automoción.

Una jornada para acercar la IA a la industria

La jornada organizada por el ITA se enmarca dentro del proyecto europeo AI-Matters, una red orientada al testeo y experimentación de soluciones basadas en inteligencia artificial para empresas industriales. Su objetivo principal es facilitar que las compañías puedan conocer, probar y valorar tecnologías de IA antes de incorporarlas a sus procesos.

La fabricación avanzada representa una evolución del modelo industrial tradicional. Integra tecnologías digitales, automatización, sistemas físicos, analítica de datos, robótica, IIoT, gemelos digitales y, cada vez con más peso, inteligencia artificial. Este enfoque permite a las empresas avanzar hacia modelos productivos más eficientes, conectados, medibles y adaptables.

La importancia de ver casos reales

Para muchas organizaciones industriales, el reto actual no es entender qué es la IA de forma teórica, sino identificar dónde puede aportar valor dentro de sus operaciones. Por eso, consideramos que este tipo de jornadas resultan especialmente útiles, ya que permiten conocer aplicaciones reales, analizar barreras de implantación, compartir aprendizajes y acercar la tecnología a problemas concretos de planta, producción, calidad o logística.

Nuestra aportación a la jornada

Nuestra participación se centró en la presentación de un caso de éxito basado en visión artificial e inteligencia artificial para la validación automática de calidad en logística de aprovisionamiento para automoción.

El problema que queríamos resolver

El proyecto parte de una necesidad muy concreta. Garantizar que un cajón de piezas preparado manualmente por un operario coincide exactamente con el pedido que debe alimentar una línea de montaje de vehículos.

En este tipo de procesos, un error aparentemente pequeño puede tener un impacto importante. Una pieza incorrecta, faltante o sobrante puede propagarse aguas abajo y llegar hasta la cadena de montaje. Cuando el error se detecta tarde, su corrección puede implicar retrabajos, paradas, demoras, costes adicionales o logística inversa.

El reto no consistía únicamente en detectar una pieza aislada. El objetivo era validar el cajón completo, con todas sus referencias, sin ralentizar el trabajo del operario ni interferir en el ritmo del proceso productivo.

De la inspección manual a una validación automática y trazable

Antes de la implantación de la solución, la validación dependía en gran medida de la inspección visual humana. Este tipo de control puede funcionar en procesos simples, pero presenta limitaciones cuando aumenta el número de referencias, cuando las piezas son muy similares entre sí o cuando el ritmo de trabajo es elevado.

Con nuestra solución, transformamos ese control manual en un sistema automático, homogéneo y trazable. El sistema captura una imagen del cajón, identifica las piezas mediante un modelo de inteligencia artificial y contrasta el resultado con el pedido esperado.

Si el contenido del cajón es correcto, el proceso continúa. Si el sistema detecta que falta una pieza, que sobra una referencia o que hay una pieza incorrecta, muestra el resultado al operario para que pueda actuar antes de liberar el cajón hacia la línea de montaje.

Este enfoque permite reforzar el control de calidad justo en el punto donde el error todavía puede corregirse de forma rápida y con menor coste.

Cómo funciona nuestra solución de visión artificial e IA

La solución que presentamos combina hardware, software, integración de sistemas y modelos de inteligencia artificial entrenados para un caso de uso concreto.

El flujo general del sistema comienza con la preparación del cajón por parte del operario. A continuación, se identifica el pedido, se captura una imagen en condiciones controladas, la IA detecta e identifica las piezas, se comparan los resultados con el pedido esperado y se devuelve una validación clara al operario.

Componentes principales de la solución

Para hacer posible esta validación, el sistema se apoya en diferentes componentes que trabajan de forma coordinada.

• Puesto de validación con pantalla táctil, lectores, cámara industrial e iluminación específica.

• Servidor de procesado con base de datos para registrar la trazabilidad del proceso.

• Microservicio de IA dedicado a la identificación de las piezas dentro del cajón.

• Integración con los sistemas del cliente para comparar el resultado con el pedido esperado.

La captura controlada es una parte esencial del proyecto. En visión artificial, la calidad del resultado no depende solo del modelo de IA, sino también de la calidad de la imagen que se captura. Por eso, trabajamos con cámara en montaje cenital, iluminación adecuada y condiciones normalizadas que permiten equilibrar detalle, velocidad y fiabilidad.

Un modelo entrenado para distinguir referencias muy similares

Una de las principales dificultades del proyecto es que muchas piezas pueden ser muy parecidas entre sí. En estos casos, los sistemas clásicos de visión basados en reglas simples, umbrales o plantillas pueden no ser suficientes.

La solución desarrollada se basa en detección de objetos mediante visión por computador. Para ello, trabajamos con un conjunto de datos específico, compuesto por más de 2.500 imágenes y más de 30.000 anotaciones sobre las referencias que el sistema debía identificar.

Una solución ajustada al proceso

Este entrenamiento permite que la IA localice e identifique las piezas dentro del cajón y que el sistema pueda validar el conjunto completo frente al pedido previsto. No se trata de aplicar una tecnología genérica, sino de construir una solución ajustada al proceso, a las piezas, al entorno de captura y a los requisitos operativos del cliente.

IA al servicio del operario

Uno de los aspectos clave del caso presentado es que la IA no sustituye el criterio operativo, sino que lo refuerza. Diseñamos el sistema con un enfoque human-in-the-loop, manteniendo al operario dentro del proceso de decisión.

La inteligencia artificial realiza la validación automática y presenta un resultado claro y accionable, pero el operario puede confirmar, corregir o gestionar excepciones supervisadas. Esta forma de trabajar facilita la adopción en planta, reduce la resistencia al cambio y permite que la tecnología se integre como una ayuda real en el día a día.

Además, la interfaz está pensada para ser sencilla y directa, con funcionamiento en modo kiosko y mensajes orientados a la acción. En un entorno industrial, una solución tecnológica no solo debe ser precisa. También debe ser usable, robusta y comprensible para quienes trabajan con ella en cada turno.

Resultados en calidad, trazabilidad y escalabilidad

El impacto principal de esta solución está en la reducción del riesgo de error antes de que el cajón llegue a la cadena de montaje. La IA permite detectar automáticamente desviaciones en el contenido del cajón y actuar en el propio puesto de preparación.

Beneficios operativos del sistema

Entre los beneficios operativos más relevantes destacan la validación en tiempo real, el apoyo al operario, la disminución de la dependencia de la inspección visual manual y la creación de un proceso homogéneo y repetible, independientemente del turno o del operario que lo ejecute.

Otro valor fundamental es la trazabilidad. El sistema permite registrar cada validación, conservar información del pedido y asociar evidencias visuales al proceso. Esto resulta especialmente importante en entornos industriales donde la calidad, la auditoría y la mejora continua son factores críticos.

Además, diseñamos la arquitectura con capacidad de replicación. Esto significa que la base tecnológica puede adaptarse a otros puestos equivalentes, otras líneas de secuenciación o procesos similares donde sea necesario validar conjuntos de piezas, componentes o productos.

Qué demuestra este caso sobre la IA industrial

La experiencia que presentamos demuestra que la inteligencia artificial puede aportar valor cuando se aplica sobre procesos bien definidos y con objetivos medibles.

Desde nuestro punto de vista, la IA industrial no consiste únicamente en incorporar modelos avanzados. Requiere analizar el proceso, entender los puntos críticos, diseñar una captura adecuada, generar un dataset de calidad, entrenar y validar el modelo, integrarlo con los sistemas existentes y acompañar la implantación en el entorno real de trabajo.

Tecnología con impacto directo en planta

Este caso también muestra que muchas oportunidades de mejora no están necesariamente en grandes transformaciones disruptivas, sino en puntos concretos del proceso donde un error tiene un alto coste. Automatizar una validación, reforzar una inspección o registrar información de forma trazable puede tener un impacto directo en calidad, productividad y eficiencia.

Qué podemos aportar a la industria desde Memorándum

Nuestra participación en esta jornada refuerza nuestro posicionamiento como socio tecnológico para empresas que quieren aplicar inteligencia artificial en procesos reales, no solo explorarla desde un punto de vista conceptual.

Desde Memorándum somos capaces de acompañar a las organizaciones en todo el ciclo de vida de una solución de IA industrial. Analizamos el proceso, definimos el caso de uso, diseñamos la arquitectura, preparamos los datos, entrenamos modelos, desarrollamos software, integramos la solución con los sistemas del cliente, desplegamos en entorno real y trabajamos en la mejora continua.

Capacidades aplicadas a proyectos industriales

Nuestras capacidades abarcan áreas como visión artificial, inteligencia artificial aplicada, automatización de procesos, desarrollo de soluciones a medida, integración con ERP, CRM o sistemas internos, trazabilidad de operaciones, analítica de datos, ciberseguridad y consultoría tecnológica.

Este enfoque integral es especialmente importante en industria, donde una solución debe convivir con procesos existentes, requisitos de producción, limitaciones de tiempo, maquinaria, operarios, sistemas corporativos y necesidades de mantenimiento.

IA útil, medible e integrada en el proceso

La clave de una buena implantación de IA no está en aplicar tecnología por aplicar tecnología. Está en identificar un problema concreto y construir una solución que aporte valor operativo.

En el caso que presentamos en la jornada del ITA, el problema era claro. Había que evitar que un cajón incorrecto llegase a la línea de montaje. La solución también lo era. Validar automáticamente el contenido mediante visión artificial e IA, registrar la trazabilidad y ofrecer al operario una respuesta inmediata.

Este tipo de proyectos permite a las empresas avanzar hacia una fabricación más controlada, más eficiente y más preparada para escalar. También ayuda a convertir el dato operativo en una fuente de mejora continua, ya que cada validación genera información útil para analizar errores, optimizar procesos y reforzar la calidad.

Un paso más hacia la fabricación avanzada

La jornada “AI-MATTERS. Fabricación avanzada impulsada por IA” ha sido una oportunidad para compartir experiencias reales, conocer iniciativas de referencia y mostrar cómo la inteligencia artificial puede integrarse en la industria de forma práctica.

Para Memorándum, participar en este encuentro nos ha permitido poner en valor el trabajo que desarrollamos en proyectos industriales donde la tecnología tiene un impacto directo en la operación. La visión artificial, la IA y la integración de sistemas ya están permitiendo resolver retos concretos en producción, logística y control de calidad.

La industria necesita soluciones fiables, escalables y adaptadas a su realidad. Y ahí es donde la inteligencia artificial, bien diseñada e integrada, puede marcar una diferencia real.

En Memorándum seguimos trabajando para ayudar a las empresas a transformar sus procesos mediante soluciones tecnológicas útiles, medibles y alineadas con sus objetivos de negocio.