Aplicación de la IA en procesos de control de calidad en empresas

La IA ha demostrado en los últimos meses tener capacidad más que suficiente para colaborar con humanos en multitud de tareas, abarcando distintos tipos de sectores y objetivos. Si bien las personas están comenzando a integrar diferentes formas de IA dentro de su vidas cotidianas, esta lleva tiempo siendo una herramienta más, dándonos a nosotros en todo momento la posibilidad de elegir realizar una u otra acciones. Con este proceso de “revisión humana”, tratamos de mantener unos estándares elevados en nuestra empresa, pues la conocemos, al igual que nuestros productos, y los de la competencia.

El tema que nos atañe en este artículo no es otro que el uso de la IA para la mejora en los procesos de control de calidad. ¿Es posible utilizar el poder de estas tecnologías para mejorar y acelerar nuestra toma de decisiones? ¿Podría una IA aprender la política de nuestra empresa, y actuar en base a este conocimiento?

Si bien pueden existir algunas dudas como las planteadas cuando hablamos de procesos complejos como estos, vamos a tratar de ofrecer una visión clara y precisa del correcto uso de la IA en estas situaciones.

El origen de los procesos de control de calidad

El control de calidad es un concepto que ha ido evolucionando a lo largo del tiempo, adaptándose a las necesidades y avances tecnológicos de cada era. Es fácil razonar como los distintos procesos de fabricación industriales pueden tener unos rigurosos estándares de calidad definidos, mientras que aquellos en relación al desarrollo de software, o producción audiovisual, tengan otros.

Es indudable la cantidad de ventajas que aporta la incorporación de pruebas de control de calidad en una industria, aunque también debemos tener en cuenta la posibilidad de que su implementación no sea una labor sencilla, por lo que se debe tratar de hacer un esfuerzo y capacitar a todo nuestro equipo a trabajar en conjunto, y siguiendo unos fieles principios de calidad que podemos tener definidos.

El control de calidad y sus ventajas

El control de calidad tiene varias ventajas que lo hacen esencial en cualquier proceso de producción. Primero, mejora la satisfacción del cliente. Cuando los productos cumplen consistentemente con los estándares de calidad, los clientes están más contentos y es más probable que vuelvan.

Otra gran ventaja es la reducción de costos. Detectar defectos antes de que los productos lleguen al mercado evita gastos en retrabajo, devoluciones y garantías. Además, los procesos de control de calidad estandarizan los procedimientos, lo que incrementa la eficiencia operativa.

Cumplir con regulaciones y estándares industriales es otra ventaja crucial. Ayuda a las empresas a evitar sanciones y a mejorar su reputación. Y no podemos olvidar que mantener una calidad consistente da a las empresas una ventaja competitiva, ayudándolas a destacarse en el mercado.

El control de calidad y sus inconvenientes

No todo es color de rosa en el mundo del control de calidad. Implementar un sistema de control de calidad puede ser costoso. Requiere inversión en formación, equipo y personal especializado, lo cual puede ser un desafío para algunas empresas.

Además, puede haber resistencia al cambio. Los empleados y la gerencia pueden ser reacios a adoptar nuevas prácticas, especialmente si implican cambios significativos en los procedimientos existentes. A esto se suma que los procesos de control de calidad pueden añadir tiempo a la producción, lo cual puede ser una desventaja en entornos donde la rapidez es esencial.

Mantener un sistema de control de calidad efectivo también puede ser complejo y requerir una gestión continua. Finalmente, un enfoque excesivo en la identificación de defectos puede llevar a una cultura negativa en la empresa, en lugar de centrarse en la mejora continua y la innovación.

La actualidad en los procesos de control de calidad

Hoy en día, la gestión de la calidad es una parte esencial de las operaciones en casi cualquier sector. Las organizaciones están constantemente buscando maneras de mejorar sus procesos para asegurar la satisfacción del cliente y mantenerse competitivas en un mercado global.

A consecuencia de este hecho, la forma en la que las empresas trabajan ha ido variando a lo largo de los años, contando con diferentes modelos de gestión de proyectos, como los basados en procesos, la metología Lean, Scrum, o similares. Sin duda, estas nuevas formas de trabajar han supuesto una enorme ventaja competitiva a las organizaciones, pues les permiten gozar de la flexibilidad necesaria para ajustar diferentes procedimientos con base en su negocio, lo que provoca un aumento en la productividad.

Por otro lado, si hay una característica que prevalece en los métodos de gestión actual que no parecía recibir tanta atención en el pasado, es el enfoque en el cliente. La satisfacción del cliente es una métrica clave, y las organizaciones deben asegurarse de que sus productos y servicios no solo cumplen, sino que superan las expectativas del cliente. Esto requiere una evaluación constante de la percepción del cliente y la implementación de mejoras basadas en sus comentarios.

Aplicaciones de la IA en los procesos de control de calidad

Como hemos comentado antes, es un hecho que la Inteligencia Artificial ha inundado nuestras vidas, ofreciendonos multitud de formas de optimización y mejora de resultados en nuestras labores diarias. Entonces, la pregunta es: ¿es posible ayudarnos de estas tecnologías en la labor que nos concierne?

Pues lo cierto es que sí, y no hablamos de un caso aislado. Existen diferentes maneras de utilizar la IA para fortalecer los controles de calidad en una empresa, siempre dependiendo de nuestros objetivos y preferencias. No obstante, vamos a introducir algunas de las maneras en las que, en general, es aplicable la IA como herramienta de apoyo para nuestra toma de decisiones en este tipo de situaciones.

Mejora del enfoque en el cliente

• Análisis predictivo de satisfacción del cliente. Gracias a los algoritmos de Machine Learning, ahora podemos predecir la satisfacción del cliente al analizar patrones en los datos de ventas, devoluciones y feedback. Esto permite identificar problemas de calidad antes de que afecten al cliente, lo que nos da la oportunidad de hacer ajustes proactivos en nuestros procesos de producción y mantener a nuestros clientes felices.


• Chatbots y asistentes virtuales. Los chatbots impulsados por IA llevan tiempo revolucionando el servicio al cliente. Pueden gestionar consultas de manera eficiente y en tiempo real, proporcionando soporte y resolviendo problemas rápidamente. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también recopila datos valiosos sobre sus necesidades y expectativas, que podemos analizar para mejorar la calidad de nuestros productos.

Inspección y detección de defectos

• Visión artificial. La IA, a través de la visión artificial, nos permite automatizar la inspección de productos. Esto significa que podemos identificar defectos que podrían pasar desapercibidos al ojo humano, especialmente en líneas de producción de alta velocidad donde la precisión y la rapidez son cruciales. Esta tecnología asegura que cada producto que sale de la línea cumple con nuestros altos estándares de calidad.


• Mantenimiento predictivo. Analizando los datos de funcionamiento de nuestra maquinaria y equipos, la IA puede predecir cuándo es probable que ocurran fallos. Esto nos permite realizar mantenimientos preventivos, asegurando la continuidad de la producción y manteniendo altos estándares de calidad al reducir las interrupciones inesperadas.

Optimización de procesos

• Optimización de la cadena de suministro. La IA puede analizar grandes volúmenes de datos de nuestra cadena de suministro para identificar cuellos de botella y optimizar el flujo de materiales. Esto asegura que los componentes y materias primas de alta calidad lleguen a tiempo a la producción, minimizando los riesgos de variabilidad y defectos, y manteniendo todo funcionando de manera eficiente.


• Control de procesos en tiempo real. Con sensores y algoritmos de IA, podemos monitorear y ajustar los procesos de producción en tiempo real. Esto significa que cualquier desviación de los estándares de calidad se corrige al instante, manteniendo la consistencia del producto final y asegurando que siempre entregamos lo mejor a nuestros clientes.

Personalización y adaptación

• Personalización del producto. La IA nos permite crear productos personalizados a gran escala, analizando las preferencias y comportamientos de los clientes. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente al ofrecer productos que se ajustan mejor a sus necesidades, sino que también nos permite diferenciarnos en el mercado y destacar entre la competencia.


• Desarrollo de nuevos productos. Analizando tendencias del mercado y el feedback de los clientes, la IA puede identificar oportunidades para desarrollar nuevos productos o mejorar los existentes. Esto asegura que nuestros productos no solo cumplan con los estándares de calidad, sino que también respondan a las expectativas cambiantes de nuestros clientes.

¿Por qué elegirnos?

En este artículo hemos tratado diferentes maneras en como la IA y el Machine Learning tienen la capacidad de contribuir, de distintas formas, en los controles de calidad de nuestra organización. Si estás pensando en incorporar IA para mejorar tus procesos y productos, puedes contactar con nosotros y explicarnos tu propuesta.

En OverStand, siempre estamos dispuestos a colaborar con nuestros clientes, ofreciendo el máximo nivel de calidad que somos capaces de producir, y ayudándote a alcanzar el tuyo con la ayuda de nuestras soluciones.