Caso de uso: Inteligencia Artificial aplicada al control de calidad en certificados de inspección
Automatización de la gestión en el sector industrial
En la era de la Industria 4.0, la aplicación de la IA en entornos industriales he conseguido automatizar muchas de sus líneas de montaje, pero sus oficinas siguen atascadas en la era del papel. Un escenario clásico: llega un camión con materia prima, y con él, un documento crítico. No es solo un albarán; es un Certificado de Calidad (o Certificate of Analysis, CoA).
Aquí es donde el proceso suele frenarse. Un técnico cualificado debe leer el papel, buscar los porcentajes de la composición química y cotejarlos manualmente con una hoja de especificaciones internas. Es lento, propenso a errores humanos y detiene el flujo de la cadena de suministro.
¿Y si una Inteligencia Artificial pudiera no solo leer ese documento, sino «entender» si la química es correcta?
El caso de uso: Inteligencia Artificial aplicada al control de calidad en certificados de inspección
Imaginemos una planta industrial que recibe piezas de fundición de aluminio. La exigencia de calidad es máxima; la aleación debe cumplir con tolerancias exactas para garantizar la resistencia de la pieza final.
Aquí es donde entra en juego la tecnología de procesamiento inteligente de documentos (neodoc). El proceso transformado es el siguiente:
1. Recepción automática del documento
Neodoc es una plataforma multicanal, puede recibir cualquier fichero desde cualquier sistema.
Llega la inspección. El proveedor entrega el certificado de la pieza de aluminio (ya sea en PDF digital o un papel escaneado). Este documento entra automáticamente en la plataforma neodoc.
2. Extracción y comprensión (La Magia de la IA)
La IA no se limita a pasar un OCR (reconocimiento óptico de caracteres). Hace algo mucho más complejo: entiende el contexto.
Localiza la tabla de composición química e identifica los elementos críticos para el aluminio, por ejemplo: Silicio (Si), Hierro (Fe), Cobre (Cu) o Magnesio (Mg).
3. Validación lógica de rangos
Aquí reside el verdadero valor diferencial. La IA no solo extrae que el valor de Magnesio es 0.9%.
Consulta las reglas de negocio predefinidas para esa referencia de pieza.
Verifica matemáticamente si ese valor cae dentro del rango aceptable (por ejemplo, 0.8% le Mg le 1.2%).
Dato clave: La IA es capaz de validar múltiples elementos químicos simultáneamente en milisegundos, algo que a un humano le llevaría varios minutos de comprobación cruzada.
4. Autoclasificación y flujo de trabajo
Basándose en esa validación matemática, el sistema toma una decisión inmediata:
- Escenario A (Todo Correcto): Los valores químicos están dentro de los rangos (tolerancias). El documento se clasifica como «Conforme», se archiva automáticamente en el ERP y se dispara una orden de «Liberar Material» al almacén.
- Escenario B (Fuera de Rango): La IA detecta que el Hierro (Fe) excede el máximo permitido. El documento se etiqueta como «No Conforme» y se activa un flujo de trabajo de alerta, enviando una notificación prioritaria al Jefe de Calidad para que revise el lote antes de que entre en la línea de producción.
Beneficios directos para la planta
Implementar este flujo con herramientas como neodoc aporta ventajas inmediatas:
✅ Eliminación del Error Humano: Se acabó el riesgo de aceptar una partida defectuosa porque alguien leyó mal un decimal o estaba cansado al final del turno.
✅ Agilidad Operativa: El tiempo de «cuarentena» del material se reduce drásticamente. La validación es instantánea.
✅ Trazabilidad Total: Cada decisión queda registrada digitalmente. Ante una auditoría, se puede recuperar exactamente qué documento validó qué lote y bajo qué parámetros.
La aplicación de la IA en entornos industriales no siempre se trata de robots humanoides. A veces, la revolución más rentable está en el software que gestiona nuestros datos. Al automatizar la lectura y validación lógica de los certificados de materiales, liberamos a los ingenieros de tareas administrativas para que se concentren en lo que realmente aporta valor: la mejora continua de la calidad.
