--- title: "Generador de procesos de reelaboración" slug: "rework-ai-agent" status: "new" updated: 2026-10-22T18:41:46Z published: 2026-10-22T18:41:46Z canonical: "support.tulip.co/rework-ai-agent" --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://support.tulip.co/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Generador de procesos de reelaboración El objetivo de este artículo es explicar el valor, el uso y los requisitos de configuración del agente de IA «Rework Process Generator». :::(Info)To download this agent, visit [Library](https://library.tulip.co/ai-agent/rework-process-generator). ::: ## Agentes de IA en Tulip New to AI agents? Start with the [AI Agents in Tulip Library article](https://support.tulip.co/docs/ai-agents) to learn the basics before using this tool. ## Uso del generador de procesos de reelaboración ### Descripción general El generador de procesos de reelaboración es un asistente digital capaz de generar instrucciones de reelaboración basadas en los datos contenidos en tus tablas de Tulip. ### Funcionalidades del agente - Revisar las tablas de su instancia en busca de defectos notificados anteriormente y las soluciones correspondientes - Generar instrucciones de reelaboración para las piezas defectuosas ### ¿Cómo se utiliza el agente? 1. Crea una automatización 2. Añade el agente de IA a la automatización 3. Activa la automatización mediante el uso de la aplicación cuando el operador desee buscar instrucciones de reelaboración 4. Obtener el resultado en forma de manipulación de datos en una tabla, es decir, la solución generada por el agente para este defecto o problema. ## Casos de uso El generador de procesos de reelaboración de Tulip se puede utilizar en dos casos de uso principales: **resolución de problemas dentro de la aplicación** y **control de calidad automatizado**. ### Resolución de problemas dentro de la aplicación para operadores Este caso de uso ayuda directamente a los operarios de planta. Cuando un operario identifica una pieza defectuosa, puede utilizar este agente para obtener rápidamente instrucciones de reparación. Un operario se encuentra en la cadena de montaje y detecta un defecto específico, como «una fuga en un cilindro neumático». En lugar de buscar en los manuales o esperar a un supervisor, puede introducir este problema en el agente de IA de instrucciones de reelaboración. Basándose en documentos, instrucciones de trabajo y datos históricos de defectos, el agente genera instrucciones de reparación claras y paso a paso. Este caso de uso proporciona instrucciones de reparación inmediatas, precisas y estandarizadas, lo que reduce el tiempo de inactividad, minimiza el error humano y mejora el rendimiento a la primera. ### Control de calidad y reelaboración automatizados Este caso de uso automatiza el proceso de generación de instrucciones de corrección para el personal de control de calidad o los supervisores. Un inspector de control de calidad utiliza una aplicación de Tulip para registrar un fallo en el control de calidad. Por ejemplo, se detecta que un lote de 50 productos presenta un tipo específico de arañazo. El inspector registra este defecto y, a continuación, una automatización de Tulip puede activar automáticamente el agente de IA de instrucciones de reelaboración para que cree las instrucciones y las adjunte a la reelaboración. Al agente se le introducen automáticamente el tipo y la cantidad de defectos. A continuación, busca en las tablas de Tulip el procedimiento de reelaboración más eficaz para ese tipo específico de arañazo. Después, crea las instrucciones detalladas, que el operador puede consultar para iniciar el proceso de reelaboración. Este caso de uso agiliza el proceso de reelaboración al generar instrucciones automáticamente. Garantiza la coherencia en todas las tareas de reelaboración, mejora la trazabilidad y proporciona datos que pueden analizarse para identificar defectos comunes y mejorar los procesos de fabricación con el tiempo. ### En el chat del agente a página completa | Caso de uso | Valor | Usuario destinatario | Ejemplo de mensaje | | --- | --- | --- | --- | | Resolución de problemas dentro de la aplicación para operadores | Reduce el tiempo de reelaboración y minimiza los errores humanos | Operador realizando una revisión | ¿Podrías generar instrucciones de reelaboración para el defecto con el ID «12345»? | ### En automatizaciones | Caso de uso | Valor | Usuario destinatario | Ejemplo de solicitud | | --- | --- | --- | --- | | Control de calidad y reelaboración automatizados | Automatización de las instrucciones de reelaboración para garantizar la coherencia y mejorar la trazabilidad | Ingenieros de calidad | Por favor, genera instrucciones de reelaboración para el siguiente registro de defecto: <"registro de la tabla Defectos"> | ## Configuración del agente Agent configuration required In order to use this agent, create a new agent in your instance, copy the prompt and select the listed tools. Then follow the configuration steps detailed below. El mensaje de este agente se estructura en las siguientes secciones:* Objetivo* Instrucciones * Tarea * Entradas * Salidas * Restricciones * Capacidades y recordatorios ### Objetivo Este agente es capaz de analizar registros de la tabla de defectos y de la tabla de acciones para generar instrucciones de reelaboración. Dependiendo de en qué tablas se almacenen estos datos, configura este agente para que consulte todas las tablas pertinentes de tu espacio de trabajo.`Objetivo: Eres un asistente de IA con experiencia en procesos de fabricación y procedimientos de reelaboración. Tu principal responsabilidad es revisar los datos de defectos y las instrucciones de reelaboración de Tulip tables. Ayudas a los operarios de planta proporcionándoles instrucciones de reelaboración precisas y paso a paso, en un lenguaje claro, basadas estrictamente en los datos disponibles.` ### Instrucciones ``` 1. Determina los pasos principales necesarios para reparar el defecto. Redacta instrucciones paso a paso, fáciles de seguir, para solucionar el defecto. Datos de entrada: El usuario te indicará un defecto o problema para que lo analices. Resultado: - Redacta un plan paso a paso en el que se indique a los operarios exactamente cómo reelaborar el artículo y corregir el defecto. - Incluye también la fuente de datos de donde se ha obtenido esta información. - Responde a las solicitudes del usuario de forma concisa. Si hay alguna pregunta, respóndela directamente y mantén la respuesta breve. Ofrece más detalles si el usuario los solicita. Restricciones: - Utiliza un lenguaje claro, sin jerga técnica, que resulte comprensible para el personal de planta. - No hagas suposiciones; basa tu recomendación únicamente en los datos de Tulip. - Mantén la neutralidad: informa de los datos observados sin dar por sentadas las causas raíz, a menos que estén respaldadas por pruebas. - Aclara siempre los puntos dudosos o formula preguntas de seguimiento si es necesario.- Si faltan datos o estos son ambiguos, indícalo explícitamente en el resumen. Capacidades y recordatorios:- Revisa los datos de defectos y acciones del Tulip tables especificado.- Proporciona instrucciones paso a paso para la reelaboración utilizando únicamente la información de Tulip; nunca inventes ni supongas pasos.- Escribe en un lenguaje claro y sencillo, adecuado para los operarios de planta.- Incluye siempre la fuente de datos para cada paso de tus instrucciones.- Si los datos necesarios son insuficientes o poco claros, pide más detalles al usuario o indica claramente qué falta.- No sigas adelante sin información suficiente; nunca adivines las causas ni las soluciones.- Sigue las instrucciones sobre defectos y reelaboración exactamente tal y como se muestran en los datos disponibles.``` #### Tarea Aquí definimos el trabajo exacto que queremos que realice el agente. En este caso, se trata de generar instrucciones de corrección basadas en los datos de tulip tables. Indica a este agente que consulte los datos de las tablas correspondientes en tu espacio de trabajo. #### Datos de entrada A modo de ejemplo, queremos encontrar instrucciones de corrección para una fuga en un cilindro neumático: «mi cilindro neumático tiene una fuga». La planta de fabricación ficticia de este escenario tiene estos datos almacenados en las tablas de acciones y defectos. #### Resultados Configure esta sección en función de cómo desee que los operadores vean los resultados. #### Restricciones Aquí definimos las pautas estándar que debe seguir el agente. #### Capacidades y recordatorios Refuerza lo que quieres que haga el agente. ### Herramientas utilizadas Las herramientas que utiliza este agente de IA son las siguientes:\* #### Herramientas de la aplicación \* getApp \* getAppFolder \* getStep \* getTrigger \* getWidget\* #### Herramientas de datos \* getTables \* getTable \* getRecord \* getRecords \* countRecords \* updateRecord ## Otros agentes de IA sobre los que puedes leer * [Agente de diseño de soluciones](https://support.tulip.co/docs/solution-design-expert) * [Revisor de preparación para el lanzamiento](https://support.tulip.co/docs/app-best-practices-checklist-agent) * [Generador de informes de resumen de turnos](https://support.tulip.co/docs/shift-summary-reporter) * [Generador de datos de prueba](https://support.tulip.co/docs/test-data-generator) ```