El proyecto se enfoca en abordar los desafíos de la industria de ensamblaje de ejes, donde las tareas manuales a menudo resultan en inexactitudes y baja eficiencia. Se identifican diversos errores, lo que motiva la implementación de un algoritmo de aprendizaje autónomo. Este algoritmo controla un brazo robótico para ensamblar piezas ubicadas de manera aleatoria en una superficie de trabajo. El sistema utiliza una cámara RGB-D en conjunto con un modelo basado en YOLO y trasformación de coordenada para detectar y ubicar las piezas. El sistema de control hace uso de un algoritmo desarrollado con TD3 para dirigir las acciones del brazo robótico. Los resultados verifican la precisión del modelo de visión y la eficacia del algoritmo de control, validando así la capacidad del robot para aprender y adaptarse en función del progreso del entrenamiento. La recompensa alcanzada y la tendencia de mejora constante brindan respaldo a la viabilidad de este enfoque autónomo en la automatización de los procesos de ensamblaje de ejes, contribuyendo al incremento de la producción y a la reducción de errores de naturaleza humana.