La mayoría de los proyectos de “IA en ensamblaje SMT” fracasan por razones aburridas: malas uniones de datos, metadatos de alimentación desordenados y ausencia de control de cambios. Este artículo muestra cómo el aprendizaje automático mejora realmente la programación de pick and place, la calidad de la colocación y el mantenimiento predictivo, utilizando pruebas reales de 2024 y límites estrictos.