[en] The project focuses on the optimization and streamlining of the re-reeling process in the company Relats with the main objective of achieving a high precision quality control in the manufacture of its products. The re-reeling phase, fundamental for the identification and elimination of possible imperfections, guarantees quality and customer satisfaction. The project starts with the learning and analysis of the process to be improved. Acquiring knowledge and experience in this phase, the necessary improvements are evaluated. Subsequently, the research conducted on the technologies available in the market is shown, highlighting the option of implementing artificial intelligence, specifically Deep Learning. After the research, a theoretical study is carried out to evaluate the applicability of these technologies to the current re-reeling process. Once the feasibility is determined, we proceed to the implementation and parameterization of the visual inspection module with artificial intelligence acquired. During the implementation phase, tests and quality controls are carried out to evaluate the effectiveness of the improvements introduced, identifying possible areas for improvement. At the conclusion of the implementation and testing, the results are analyzed to determine the significant improvement in the re-reeling process. At the close of the project, an analytical reflection on the implemented improvements is presented. In addition, the viability of integrating artificial intelligence in other manufacturing processes is discussed, thus expanding the possibilities of optimization and continuous improvement in Relats

[es] El proyecto se enfoca en la optimización y agilización del proceso de trascanado en la empresa Relats con el objetivo principal de alcanzar un control de calidad de alta precisión en la fabricación de sus productos. La fase de trascanado, fundamental para la identificación y eliminación de posibles imperfecciones, garantiza la calidad y la satisfacción del cliente. El proyecto se inicia con el aprendizaje y análisis del proceso a mejorar. Adquiriendo conocimientos y experiencia en esta fase, se evalúan las mejoras necesarias. Posteriormente, se muestra la investigación realizada a las tecnologías disponibles en el mercado, destacando la opción de implementar inteligencia artificial, específicamente el Deep Learning. Tras la investigación, se realiza un estudio teórico para evaluar la aplicabilidad de estas tecnologías al proceso actual de trascanado. Una vez determinada la viabilidad, se procede a la implementación y parametrización del módulo de inspección visual con inteligencia artificial adquirido. Durante la fase de implementación, se realizan pruebas y controles de calidad para evaluar la efectividad de las mejoras introducidas, identificando posibles áreas de mejora. Al concluir la implementación y pruebas, se analizan los resultados para determinar la mejora significativa en el proceso de trascanado. Al cierre del proyecto, se presenta una reflexión analítica sobre las mejoras implementadas. Además, se discute sobre la viabilidad de integrar inteligencia artificial en otros procesos de fabricación, ampliando así las posibilidades de optimización y mejora continua en la empresa Relats.