Reducción de Desperdicios mediante el Uso de un Sistema de Detección Temprana de Fallas en la Linea de Producción de T-Shirts de Algodón usando Inteligencia Artificial

La industria textil peruana, particularmente en la producción de prendas de algodón para exportación, enfrenta pérdidas significativas por desperdicios generados durante los procesos de tejeduría, tintorería y confección. Actualmente, la detección de fallas en la línea de producción de T-shirts depende en gran medida de inspecciones manuales realizadas por operarios, lo que introduce limitaciones críticas: variabilidad en la detección, fatiga del personal, baja trazabilidad y retrasos en la identificación de defectos. Estas condiciones ocasionan que fallas como enganches, manchas, perforaciones, rayas, problemas de coloración y otras más de 100 tipologías lleguen a etapas avanzadas del proceso, generando mermas que impactan directamente en los costos de producción, los niveles de exportación y la sostenibilidad de la cadena de valor del algodón.En este sentido se propone implementar un sistema de detección temprana de fallas basado en Inteligencia Artificial (IA). La solución integrará un módulo de captura de imágenes de alta velocidad conectado a un GPU capaz de ejecutar algoritmos IA entrenados para identificar de manera automática y en tiempo real los tipos de defectos frecuentes. El desarrollo de este sistema fortalecerá la competitividad de la cadena de valor textil algodonera al incrementar la eficiencia en la detección de fallas, reducir costos asociados a reprocesos y mermas, mejorar la trazabilidad de la calidad, y contribuir a la sostenibilidad mediante una reducción de desperdicios textiles. Asimismo, se espera transferir capacidades tecnológicas a la industria nacional en visión computacional, procesamiento de imágenes y aplicaciones de IA, posicionando al sector textil peruano como un referente en la incorporación de tecnologías de Industria 4.0 para la economía circular.