¿Cómo puede una cámara hacer un estudio de tiempos sin identificar a nadie?

Por qué un estudio de tiempos manual solo muestra una parte

Un estudio de tiempos clásico necesita a un observador en el puesto, con cronómetro o con una hoja de muestreo del trabajo. Por eso se limita a unas horas o a unos días, y a los turnos que alguien puede cubrir. El manual de la Oficina Internacional del Trabajo Introduction to Work Study fija la regla para hacerlo bien: lo que se estudia es el trabajo, no el trabajador, y los representantes de los trabajadores deben estar plenamente informados de qué se estudia y por qué.

Además, la gente no trabaja igual cuando sabe que la observan. Una revisión sistemática sobre el efecto Hawthorne concluye que la participación en un estudio sí tiene consecuencias sobre las conductas que se investigan, aunque se sabe poco con certeza sobre cuándo aparecen y qué alcance tienen. En la práctica, el cronometraje puede recoger una hora buena del puesto, mientras que las esperas del turno de noche, o las que se producen cuando falta una pieza, no llegan a las cifras.

Qué cuenta la cámara en cada puesto

La cámara mira la zona desde arriba y clasifica lo que ve en unas pocas categorías:

1. Trabajo. Una persona en un puesto con las manos ocupadas, por ejemplo montando una pieza, suma tiempo de trabajo a ese puesto.
2. Espera. Una persona en el puesto con las manos vacías suma tiempo de espera, y el registro de eventos lo anota, por ejemplo "Puesto 2 · en espera, manos vacías".
3. Tránsito. Quien cruza la zona cuenta como presente en ella, pero ese paso no se asigna a ningún puesto.
4. Producción. Se cuenta cada pieza terminada, y la que acaba en el contenedor de rechazos se cuenta como rechazo.

Con estos recuentos, el sistema muestra el porcentaje de tiempo de valor añadido de toda la zona, el porcentaje de trabajo de cada puesto, las piezas terminadas, las piezas rechazadas y los tiempos de ciclo.

Ejemplo ilustrativo de la presentación de DBR77 Vision AI: las manos ocupadas cuentan como trabajo, las manos vacías como espera, y quien cruza la zona no se asigna a ningún puesto.

En el ejemplo, tres personas trabajan en tres puestos de la zona de montaje A y una cuarta cruza la zona. El puesto 2 espera más a menudo que los demás, y su barra de porcentaje de trabajo se queda más baja.

Lo que dice el porcentaje de trabajo, y lo que no dice

Un porcentaje de trabajo bajo en un puesto es una señal sobre el proceso. En lean se llama despilfarro a cualquier actividad que consume recursos pero no crea valor para el cliente, y entre los despilfarros clásicos figuran los operarios parados mientras la máquina hace su ciclo, cuando falla un equipo o cuando no llegan las piezas necesarias, además de movimientos como buscar piezas, herramientas o documentos.

Las manos vacías en el puesto 2 suelen tener una de estas causas: las piezas llegan tarde, el puesto espera al anterior o el trabajo está mal repartido entre los puestos. Son cuestiones de equilibrado de línea, de suministro de material y de diseño del trabajo.

No todos los minutos sin valor añadido se pueden eliminar. El mismo glosario considera que parte del despilfarro es inevitable con las tecnologías y los medios de producción actuales, por ejemplo inspeccionar las soldaduras para asegurarse de que son seguras. El porcentaje de trabajo indica dónde mirar, y es el equipo de planta quien explica qué ocurre allí.

Estas cifras se leen junto a los datos de sus máquinas. Nuestro artículo sobre el OEE en tiempo real frente al OEE de una hoja de cálculo muestra cómo el registro manual oculta las paradas cortas, y con el tiempo de espera en los puestos manuales pasa lo mismo.

Sin caras ni nombres: qué se analiza y qué se guarda

La capa de cámaras está pensada para medir el proceso:

• Sin reconocimiento facial. El sistema detecta personas y manos, no identidades.
• Sin grabación de vídeo. Las imágenes se analizan en un equipo situado en sus instalaciones y no se graban. Se guardan recuentos, porcentajes, tiempos de ciclo y eventos.
• Puesto, no persona. Los resultados se muestran por puesto y por zona.

Aun así, hay dos puntos delicados. La cámara ve a las personas en el momento del análisis, así que en ese momento las imágenes son datos personales, aunque no se guarde nada. Y en un puesto con una o dos personas, la cifra del puesto puede señalar a alguien. Acuerde de antemano cómo se agrupan los resultados, por ejemplo por puesto y turno, y quién los ve.

En nuestro artículo sobre edge frente a nube en la fabricación explicamos en qué se diferencia procesar las imágenes en planta de enviarlas a la nube.

Qué dejar resuelto antes de instalar la primera cámara

Una cámara que distingue entre trabajo y espera en un puesto entra en el terreno del derecho laboral y de la normativa sobre IA. Estos son los puntos principales; revíselos para su planta con su equipo jurídico y su delegado de protección de datos:

• Reglamento de IA de la UE. El Reglamento (UE) 2024/1689 incluye entre los usos de alto riesgo los sistemas de IA destinados a supervisar y evaluar el rendimiento y el comportamiento de las personas en las relaciones laborales. El mismo reglamento prohíbe inferir emociones en el lugar de trabajo, salvo por motivos médicos o de seguridad. El estudio de tiempos que describimos aquí no infiere emociones. Con el Ómnibus Digital sobre IA, el Reglamento (UE) 2026/1744, las obligaciones para estos usos de alto riesgo se aplican a partir del 2 de diciembre de 2027. Si una instalación concreta entra o no en esa categoría depende de cómo se configure y se use.
• Alemania. Según el § 87, apartado 1, número 6, de la Ley de Organización de Empresas (BetrVG), el comité de empresa tiene derecho de cogestión sobre los dispositivos técnicos destinados a vigilar el comportamiento o el rendimiento de los empleados. Prevea un acuerdo de empresa antes del piloto.
• Polonia. El Código del Trabajo ofrece dos bases posibles. El artículo 22(2) regula la videovigilancia y la permite cuando es necesaria, entre otros fines, para el control de la producción. El artículo 22(3), apartado 4, extiende las normas de la videovigilancia a otras formas de vigilancia cuando son necesarias para organizar el trabajo de modo que se aproveche plenamente el tiempo de trabajo. Qué base corresponde a una cámara que no graba vídeo es una cuestión para su abogado. En ambos casos hay que informar a los empleados al menos dos semanas antes de que empiece la vigilancia y señalizar la zona vigilada. El artículo 22(2) excluye además los aseos, los vestuarios, los comedores, las salas de fumadores y los locales puestos a disposición del sindicato.
• Su personal. Antes del primer día, explique en planta qué cuenta la cámara, qué no cuenta y para qué se usan las cifras. Nuestro artículo sobre qué hacer cuando los operarios todavía no se fían de las señales trata las primeras semanas.

Cómo probarlo en una zona

La prueba sigue el mismo camino que cualquier control de Vision AI: una demo y una revisión de su zona, un ensayo con unas cuantas fotos y vídeos cortos bajo un acuerdo de confidencialidad (NDA), una prueba de concepto en una zona y, solo si los resultados le convencen, el despliegue.

• Cámara. Sirve cualquier cámara IP estándar; en el ejemplo, mira la zona desde arriba. Cada imagen se analiza en unos 25 ms en un equipo situado en sus instalaciones.
• Definiciones. Un ingeniero describe con palabras qué hay que buscar en cada puesto, y el equipo puede añadir controles nuevos con el sistema en marcha. No hay que reunir un conjunto de datos ni montar un proyecto de entrenamiento.
• Reacción. Usted decide qué pasa con las cifras: contar, registrar, avisar o notificar a una persona, sin programar. El sistema no para ninguna máquina: la decisión es de una persona.
• Coste. Se compone del equipo edge, el chip de IA, las cámaras y una licencia mensual de software por equipo. Un equipo puede evaluar de 1 a 40 cámaras en paralelo.

En nuestro artículo sobre cámaras como sensores explicamos cuándo una cámara es el mejor sensor para una tarea y cuándo no lo es.

Dónde encaja en DBR77 IIoT

Vision AI es la capa de cámaras de DBR77 IIoT. En todo el sistema rigen los mismos principios:

• Nuestros dispositivos solo leen. Nunca envían órdenes a sus máquinas ni modifican el sistema de control.
• Las imágenes se analizan en planta y no se graba vídeo.
• Vision AI funciona sobre DBR77 Vector, nuestra propia IA industrial, que puede instalarse en sus servidores. Sus datos no entrenan ningún modelo sin su consentimiento por escrito, y DBR77 está certificada según la norma ISO/IEC 27001:2022.
• Los eventos de Vision AI llegan a IRIS, junto a los datos de máquina.

Preguntas frecuentes

¿Sabe la cámara quién está trabajando?

No. Detecta personas y manos y las cuenta por puesto y por zona. No reconoce caras ni identifica a nadie.

¿El tiempo de espera se le imputa a un trabajador?

El sistema muestra el porcentaje de trabajo por puesto y por zona. Las manos vacías suelen significar que el puesto espera piezas, al puesto anterior o a una máquina, y esas son cuestiones del proceso. Antes de empezar, acuerde con su equipo y con sus representantes cómo se agrupan y para qué se usan las cifras.

¿Cruzar la zona cuenta como trabajo?

No. Quien cruza la zona cuenta como presente en ella, pero ese paso no se asigna a ningún puesto.

¿Necesitamos el acuerdo del comité de empresa o de los empleados?

En Alemania, el comité de empresa tiene derecho de cogestión sobre los dispositivos técnicos destinados a vigilar el comportamiento o el rendimiento. En Polonia, el Código del Trabajo exige indicar la finalidad, informar a los empleados al menos dos semanas antes y señalizar las zonas. Revise las normas de su planta con su equipo jurídico.

¿Puede sustituir a un estudio de tiempos clásico?

Cubre turnos completos en lugar de unas pocas horas observadas y muestra dónde se pierde tiempo en cada puesto. Descomponer una tarea en movimientos elementales para diseñar un proceso nuevo sigue siendo trabajo de sus ingenieros de métodos.

Conclusión

Elija una zona de trabajo manual en la que la producción cambie de un turno a otro sin que nadie sepa explicar por qué. Antes de la prueba, anote qué cuenta como trabajo en cada puesto y qué cifras quiere ver: porcentaje de trabajo, tiempo de ciclo, rechazos. Después, explique al equipo y, si lo hay, al comité de empresa qué contará la cámara y qué no. Con eso tiene la base para una primera prueba con fotos y vídeos cortos de la zona.

Fuentes

• Oficina Internacional del Trabajo, Introduction to Work Study, 4th revised edition, 1992
• J. McCambridge, J. Witton, D. Elbourne, Systematic review of the Hawthorne effect, Journal of Clinical Epidemiology, 2014
• Lean Enterprise Institute, Lexicon: Waste
• Lean Enterprise Institute, Lexicon: Seven Wastes
• Unión Europea, Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), 2024
• Unión Europea, Regulation (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI), 2026
• Ministerio Federal de Justicia de Alemania, Works Constitution Act, section 87
• Sejm de la República de Polonia, Labour Code, consolidated text, Journal of Laws 2026 item 1245, 2026
• DBR77, DBR77 IIoT, 2026
• DBR77, IIoT and Vision AI customer presentation, 2026