Sistema multiagente con generación aumentada por recuperación para generación automática de Methods-Time Measurement en entornos industriales

Resumen

Este trabajo presenta un sistema de inteligencia artificial para la generación automática de estudios de métodos y tiempos (MTM) en entornos de fabricación industrial. La arquitectura propuesta combina modelos de visión por computador, recuperación aumentada por generación sobre bases de datos vectoriales y un sistema multiagente iterativo compuesto por un agente generador y un agente revisor. A partir de una imagen del árbol de producto y un catálogo de tiempos indexado semánticamente, el sistema genera un fichero CSV estructurado que se exporta a una plantilla Excel. El agente revisor evalúa la salida mediante validaciones deterministas, como detección de solapamientos de recursos o violaciones del tiempo de ciclo, y análisis cualitativo mediante un modelo de lenguaje grande. El feedback resultante realimenta al generador en sucesivas iteraciones hasta alcanzar un umbral de calidad. Los resultados ilustrativos muestran convergencia del sistema en pocas iteraciones, con reducción progresiva de errores. La propuesta reduce significativamente el tiempo de elaboración de estudios MTM respecto al método manual.