Fil: Rossi Lopardo, María Sol. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.Fil: Veiga, Hernán. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección Central de Monitoreo del Clima; Argentina.Fil: Hobouchian, María Paula. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Ciencia e Innovación en Productos y Servicios. Dirección de Productos de Modelación Ambiental y de Sensores Remotos; Argentina.Fil: Díaz, Gonzalo Martín. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.Fil: Ferreira, Lorena Judith. Servicio Meteorológico Nacional. Dirección Nacional de Pronósticos y Servicios para la Sociedad. Dirección de Servicios Sectoriales; Argentina.La detección de posibles errores en los datos de precipitación registrados por las estaciones meteorológicas resulta esencial para la provisión de servicios y el desarrollo de productos de calidad. Para ello, es necesario un procedimiento de control de los datos de precipitación, que opere de forma automática y en tiempo real. En este trabajo se presentan resultados preliminares de dos métodos operativos de control de calidad, a partir de diferentes estimaciones satelitales de precipitación, con el objetivo de filtrar los datos erróneos registrados por las estaciones meteorológicas convencionales y automáticas.Detecting possible errors in rain gauge data is essential for providing services and development quality products. In this context, it is necessary to have an automatic procedure on the precipitation data that operates in real time. In this work we present preliminary results from two operational quality control (QC) methodologies, developed from different satellite precipitation estimations, to filter wrong data recorded by conventional and automatic meteorological stations.