Optimización de procesos en la industria electrónica mediante visión artificial con enfoque en manufactura esbelta - Sáenz Valles, Miguel Alexis; Pérez Domínguez, Luis Asunción; Luviano Cruz, David (Memorias Científicas y Tecnológicas, 2025)
El proyecto tiene como objetivo evaluar cómo la visión artificial puede optimizar procesos en la industria electrónica, enmarcada dentro de la manufactura esbelta. Se pretende formular un modelo que vincule directamente los principios lean (como jidoka, poka‑yoke y eliminación de desperdicios) con beneficios tangibles aportados por la visión artificial, implementándolo mediante un estudio de caso en una línea de ensamblaje. Se busca disminuir errores, retrabajos y desperdicios, además de mejorar la calidad del producto y optimizar la eficiencia operativa, a través de un análisis cuantitativo y una validación técnica. La metodología se compone de seis etapas: revisión bibliográfica; identificación de procesos críticos usando Value Stream Mapping; diseño e implementación del sistema de visión artificial (hardware, software y algoritmos); evaluación del desempeño con métricas como tiempo de inspección, tasa de error, scrap y productividad; análisis estadístico con pruebas como t‑student o ANOVA; y finalmente conclusiones con recomendaciones para mejora continua y escalabilidad. Se esperan logros como reducción de tiempos de inspección, defectos y retrabajos; mejora de la calidad del producto final; y evidencia empírica del impacto positivo de emplear visión artificial en un marco lean. En definitiva, se plantea que esta integración tecnológica no solo resulta viable, sino que potencia la eficiencia, competitividad y sostenibilidad de operaciones automatizadas en la industria electrónica.