Las líneas de producción en entornos de fabricación se benefician de métodos de diagnóstico de calidad basados en técnicas de aprendizaje, ya que su capacidad para adaptarse a las condiciones de ejecución mejora el rendimiento y, al mismo tiempo, se pueden resolver problemas computacionales difíciles en tiempo real. Predecir la divergencia de los parámetros físicos de un producto de un rango de valores aceptable en una línea de fabricación es un proceso que puede ayudar a entregar un output consistente y de alta calidad. Se ahorran costos al evitar picos de productos defectuosos en la salida de la línea. En este estudio, se diseña y evalúa un marco innovador para la detección temprana de la divergencia de los parámetros físicos de un producto de un rango de calidad especificado. Este marco se basa en autómatas de aprendizaje para encontrar las secuencias de variables que tienen el mayor impacto en las mediciones de sensores automatizados que describen las condiciones ambientales en la línea de producción. Se demuestra mediante una evaluación elaborada que se reduce la complejidad y que los resultados cercanos a lo óptimo son factibles, lo que hace que el marco sea adecuado para su implementación en la práctica.