[ca] El projecte s'enfoca en l'optimització i l'agilitació del procés de trascanat a l'empresa Relats amb l'objectiu principal d'assolir un control de qualitat d'alta precisió en la fabricació dels seus productes. La fase de trascanat, fonamental per a la identificació i eliminació de possibles imperfeccions, garanteix la qualitat i la satisfacció del client. El projecte s'inicia amb l'aprenentatge i l'anàlisi del procés a millorar. Adquirint coneixements i experiència en aquesta fase, s'avaluen les millores necessàries. Posteriorment, es mostra la investigació realitzada a les tecnologies disponibles al mercat, destacant l'opció d'implementar intel·ligència artificial, específicament el Deep Learning. Després de la investigació, es fa un estudi teòric per avaluar l'aplicabilitat d'aquestes tecnologies al procés actual de trascanat. Un cop determinada la viabilitat, es procedeix a la implementació i la parametrització del mòdul d'inspecció visual amb intel·ligència artificial adquirit. Durant la fase d'implementació, es fan proves i controls de qualitat per avaluar l'efectivitat de les millores introduïdes, identificant possibles àrees de millora. En concloure la implementació i les proves, s'analitzen els resultats per determinar la millora significativa en el procés de trascanat. En tancar el projecte, es presenta una reflexió analítica sobre les millores implementades. A més, es discuteix sobre la viabilitat d'integrar intel·ligència artificial en altres processos de fabricació, ampliant així les possibilitats d'optimització i millora contínua a l'empresa 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.