APLICACIÓN DE TECNOLOGÍAS DE LA INDUSTRIA 4.0 PARA LA REDUCCIÓN DE ENSAYOS DESTRUCTIVOS EN EL CONTROL DE CALIDAD DE LA PINTURA DE TANQUES DE MOTOCICLETAS: UN ESTUDIO PROPOSITIVO

Resumen

Este artículo buscó analizar la implementación de tecnologías de la Industria 4.0 como una solución inteligente para reducir o eliminar ensayos destructivos en el control de calidad de la pintura de tanques de combustible de motocicletas. La investigación se clasifica como aplicada, exploratoria y descriptiva, adoptando la estrategia de estudio de caso con un enfoque cualitativo y cuantitativo en un fabricante del Polo Industrial de Manaos. Los resultados revelan que el protocolo de inspección convencional, aunque técnicamente confiable, genera un cuello de botella operacional de 350 horas mensuales y un costo anual estimado de R$ 426.268,80 debido al retrabajo obligatorio derivado de la naturaleza invasiva de las pruebas de adherencia. Se propone un modelo conceptual que integra Visión Computacional, Inteligencia Artificial (Deep Learning) y sensores no invasivos para el monitoreo continuo de las variables del proceso. El análisis demuestra la viabilidad técnica de reducir el tiempo de inspección de 20 minutos a un intervalo de entre 5 y 15 segundos por pieza, permitiendo la inspección de hasta el 100% de la producción y la mitigación de riesgos ocupacionales físicos y químicos. Se concluye que el modelo responde de manera robusta al problema de investigación, evidenciando que la transición hacia el monitoreo predictivo optimiza la eficiencia operacional y elimina desperdicios financieros, aunque requiere de futuras validaciones experimentales en un entorno industrial real.