El rendimiento de las líneas de acondicionamiento se ve penalizado por micro-paros que son difíciles de gestionar por un único operador. Actualmente, los datos generan alertas, pero falta un diagnóstico inmediato de la "causa raíz visual" (atascos, desalineaciones leves, caídas de producto) que permita una intervención proactiva antes de que el micro-paro impacte gravemente en el OEE global.

Implementación de un robot humanoide que actúa como un "Operador Digital Aumentado". El sistema utiliza IA de visión computacional para inspeccionar la línea desde una perspectiva humana, detectando anomalías físicas. Esta información se fusiona con los datos de los sensores de la línea para:

1. Identificar patrones previos a un micro-paro.
2. Alertar al operador humano con un diagnóstico visual exacto.
3. Optimizar el flujo de activos existentes sin añadir maquinaria de producción fija.

Detección de cuellos de botella en tiempo real mediante análisis de flujo visual.

Mantenimiento predictivo basado en el comportamiento físico/vibratorio observado por el robot.

Certificación de procesos y trazabilidad mediante la integración con la tecnología blockchain (iCommunity) mencionada en las bases del programa.