La producción de queso, un querido deleite culinario en todo el mundo, enfrenta desafíos para mantener una calidad de producto consistente y una eficiencia operativa. Una etapa crucial en este proceso es determinar el tiempo de corte preciso durante la formación del cuajo, lo que impacta significativamente en la calidad del queso. Un mal juicio en este tiempo puede llevar a la producción de productos inferiores, perjudicando la reputación y los ingresos de una empresa. Los métodos convencionales a menudo no logran evaluar con precisión las variaciones en las condiciones de coagulación debido al potencial inherente de error humano. Para abordar este problema, proponemos un enfoque basado en la detección de anomalías. En este enfoque, tratamos la clase que representa la formación del cuajo como la anomalía a identificar. Nuestra solución propuesta implica utilizar una red de descripción de datos completamente convolucional de una sola clase, que comparamos con varios métodos de vanguardia para detectar desviaciones de los patrones de coagulación estándar. De manera alentadora, nuestros resultados muestran puntuaciones F1 de hasta 0.92, lo que indica la efectividad de nuestro enfoque.