La digitalización de tareas manuales en la industria manufacturera es una oportunidad para preservar el conocimiento experto y mejorar el análisis de los procesos productivos. El proyecto C-MOTRIZ (Sistema de Captura de Movimientos y Trayectorias en Entornos Industriales Manufactureros) ha demostrado que es posible capturar información sobre la actividad de los operarios en entornos industriales reales, sin interferir en su trabajo ni interrumpir la producción.
Desarrollado por AIJU en colaboración con INESCOP y financiado por IVACE+i con cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), el proyecto ha concluido tras doce meses de trabajo validando una tecnología capaz de registrar y estructurar de forma objetiva el conocimiento asociado a los procesos productivos.
Validación del sistema en empresas manufactureras
La tecnología desarrollada se ha validado en las instalaciones de ÉSFYR S.L., INDACA S.A., JOPI S.L., BLECKEN VALENCIA S.L., SOPLADOS Y ENVASES PICÓ GALVAÑ S.L. y CICASA S.L.
Durante el proyecto se realizaron más de 20 visitas técnicas y más de 100 sesiones de captura con operarios expertos en condiciones reales de producción, permitiendo comprobar el funcionamiento del sistema en diferentes procesos industriales.
Inteligencia artificial para identificar tareas y analizar la actividad en planta
Uno de los principales resultados del proyecto ha sido el desarrollo de modelos de inteligencia artificial capaces de identificar automáticamente la tarea que está realizando el operario.
Esta capacidad permite avanzar hacia nuevas aplicaciones relacionadas con:
- Monitorización de la actividad en planta.
- Detección de desviaciones respecto a procedimientos establecidos.
- Evaluación de indicadores relacionados con la ergonomía y el esfuerzo físico.
Un sistema multisensor para capturar movimientos en entornos industriales
La solución desarrollada integra diferentes tecnologías para registrar la actividad de los operarios de forma sincronizada:
- Sensores inerciales.
- Electromiografía de superficie.
- Cámaras de profundidad.
- Guantes sensorizados.
- Sensores ambientales.
Todos estos dispositivos se coordinan mediante una plataforma central encargada de la sincronización y almacenamiento de los datos obtenidos.
Los ensayos realizados permitieron registrar:
- Una tasa de pérdida de datos inferior al 0,1 %.
- Una precisión de sincronización entre sensores inferior a 10 milisegundos.
- Un tiempo de despliegue en planta inferior a 30 minutos.
¿Qué implica este avance para la industria manufacturera?
Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de digitalizar tareas manuales en entornos industriales sin afectar al desarrollo habitual de la producción.
Además, la aceptación por parte de los operarios fue positiva y la percepción de invasividad durante las pruebas se mantuvo baja, lo que refuerza el potencial de este tipo de soluciones para facilitar la captura del conocimiento experto y apoyar la digitalización de procesos en sectores manufactureros tradicionales.
Gracias a estos avances, el proyecto ha evolucionado desde un nivel de madurez tecnológica TRL 4 hasta TRL 6.
Próximas líneas de trabajo
Como continuación del proyecto, está previsto presentar los resultados en la conferencia IEEE ETFA 2026 y explorar nuevas líneas de investigación centradas en la captura de movimientos de la mano mediante visión artificial y su integración con plataformas de aprendizaje por demostración para robótica colaborativa.
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Dioni Cartagena
