Durante el proceso de fabricación de un coche, las operaciones que se llevan a cabo en el taller de pintura son los pasos más delicados. A lo largo del proceso, se realizan controles de calidad, por lo que se controla el proceso y se realizan ajustes debido, por ejemplo, a las variaciones de grosor de cada capa o a la aparición repetitiva de defectos. Estos repasos suelen ser necesarios y pueden aumentar significativamente los costes de fabricación.

Históricamente, para detectar y corregir estos defectos se han implantado zonas de inspección. En ellas, personal especializado examina cuidadosamente la superficie del cuerpo. Sin embargo, el punto débil de este método es la consistencia de la detección, ya que la visión humana difiere entre individuos y, además, la fatiga.

Gracias al avance de la tecnología de visión artificial, estas actividades de detección de defectos se han automatizado de tal forma que permiten disponer de criterios de evaluación constantes. Lo que ha hecho Mercedes es utilizar los datos proporcionados por un proceso automático de detección de fallos que se ha aplicado a toda la producción para desarrollar un modelo predictivo que permita mejorar la efficiencia de los procesos.

Al desarrollar este modelo en el taller, los operarios pueden ahora ver los defectos en tiempo real y predecir cuándo aparecerán en la capa de la película de pintura, pudiendo identificar y corregir los factores que están provocando su aparición y previniéndolos. Al final del proyecto, el sistema podrá capturar esta gran cantidad de datos y correlacionarlos según el modelo desarrollado para predecir los problemas de calidad antes de que se produzcan.