Oportunidades de la visión artificial para la logística de almacenes

La tecnología de visión artificial ha sustituido rápidamente al ojo humano en los procesos de clasificación logística. Las cámaras y el software con inteligencia artificial (IA) ya leen etiquetas, direcciones, escritura a mano y códigos de barras en paquetes con una precisión y velocidad increíbles. Ahora, la creciente accesibilidad de cámaras de alta calidad y unidades de procesamiento gráfico (GPU) está ayudando a los operadores a ver más allá de lo que hay en la cinta transportadora, lo que les permite comprender mejor los procesos del almacén. ¿Las recompensas? Mayor eficiencia, menos errores y trabajos más fáciles.

Lars Pruijn, director de innovación, y Lorenzo D'Arsie, gerente de productos de visión artificial en Prime Vision, analizan la tecnología de visión artificial y las nuevas oportunidades que ofrece en los sectores postal y de paquetería.

Las capacidades de visión van más allá del OCR

Hoy en día, las tecnologías de visión artificial en la logística de almacenes son principalmente funcionalidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para mejorar la eficiencia, la precisión y el rendimiento de la clasificación. Al tomar imágenes estáticas de cámaras montadas sobre las cintas transportadoras, el OCR puede leer y comprender etiquetas, direcciones, códigos de barras y símbolos, así como texto escrito a mano e impreso.

Esta información es utilizada por personas, máquinas de clasificación y robots para mover los artículos al destino correcto. Productos como Address Vision y Barcode Vision de Prime Vision se complementan con IA para reconstruir e interpretar la información de paquetes dañados u oscurecidos.

Aunque es impresionante, hoy en día la visión artificial presenta aún más oportunidades. Las cámaras con resoluciones más altas, color mejorado y profundidad de campo 3D permiten recopilar imágenes y videos de alta calidad. Las GPU ahora ofrecen la potencia de procesamiento bruta necesaria para manejar este aumento de datos, mientras que las técnicas de aprendizaje profundo para el reconocimiento de texto y objetos significan que se puede cuantificar de manera más eficiente. Para los operadores de almacenes, estas tecnologías se están volviendo más accesibles comercialmente y menos complejas de implementar.

Preparando el escenario para una mayor comprensión

Con este tipo de capacidades, los operadores de almacenes ahora pueden mirar más allá de la cinta transportadora. En lugar de tener una oportunidad de leer una etiqueta en una carta o paquete, ¿qué pasaría si el personal del almacén pudiera ver y conectar cada evento de un paquete que pasa por la instalación?

Esto se conoce como "comprensión de la escena" y permite reducir los errores incluso en los entornos de clasificación más controlados. Al combinar toda la información a nivel de red, se pueden detectar los problemas de forma temprana y evaluar todo el proceso, lo que permite un razonamiento proactivo y un mejor enfoque para abordar las excepciones que, de lo contrario, podrían generar mayores costos para la empresa.

¿Cómo funcionaría esto en la práctica? Bueno, el software de visión artificial tendría acceso a todas las cámaras instaladas en la instalación, con una comprensión innata de la posición relativa de cada unidad. Esta inteligencia significa menos calibración y una configuración más sencilla. Con este campo de visión ampliado, el sistema es libre de identificar y ayudar a resolver problemas.

El sistema podría ayudar a resolver los paquetes que no se leen, por ejemplo. También existe la posibilidad de detectar paquetes que están uno encima del otro o que se han quedado pegados. También podría destacar los artículos no mecanizables evaluando las dimensiones, la forma o la inestabilidad de un objeto, separando rápidamente los artículos antes de que puedan causar problemas para el equipo o dañarse. Para las operaciones que manejan una alta variabilidad de artículos, como en el mercado postal, esto agiliza la forma en que se manejan los diferentes paquetes, ahorrando tiempo.

Más allá del flujo de paquetes, la visión artificial puede rastrear las jaulas con ruedas para confirmar que llegan al destino correcto. El sistema puede ver si las puertas están abiertas o cerradas, lo que indica dónde se pueden realizar mejoras en la eficiencia o la seguridad. Las cámaras en los muelles de carga pueden monitorear la entrada y salida de camiones, lo que permite analizar las tendencias de entrega y obtener más información logística.

Además, la visión artificial puede identificar cuándo no se están cumpliendo las reglas ergonómicas, un factor de seguridad importante en áreas con maquinaria y artículos pesados. Se pueden identificar nuevas oportunidades de eficiencia y mejores prácticas y aplicarlas en el trabajo diario, lo que facilita ciertas tareas para la fuerza laboral. En todo el almacén, la visión artificial es una poderosa herramienta para la mejora.

Visión artificial en aplicaciones reales en almacenes

Como experto en visión artificial, Prime Vision está aprovechando esta tecnología en aplicaciones del mundo real, diseñando e implementando sistemas personalizados para tareas específicas.

En un cliente de Prime Vision, los operadores utilizaban una máquina clasificadora de paquetes grandes dentro de una carcasa. Con el tiempo, se acumulaban residuos dentro de la carcasa, lo que obligaba a detener la máquina para que el personal de mantenimiento pudiera realizar una inspección visual para encontrarlos y retirarlos. Este era un proceso que consumía mucho tiempo. Para aliviar esto, Prime Vision instaló un sistema de visión artificial debajo de la máquina que podía detectar y localizar rápidamente cualquier residuo o paquete pequeño que hubiera caído en la carcasa. En consecuencia, el personal podía completar la eliminación más rápido, lo que ayudaba a promover el tiempo de funcionamiento.

Un proyecto de investigación interno implicó el uso de visión artificial para respaldar un sistema de clasificación manual. Se simuló un proceso de clasificación complejo, que implicaba mover artículos no transportables manualmente a 40 ubicaciones diferentes, un enfoque que a menudo da como resultado una gran cantidad de errores de clasificación. Prime Vision probó un sistema para verificar si los artículos específicos se colocaron en la jaula correcta y proporcionar alertas si un artículo terminó en el lugar incorrecto. Los resultados mostraron el potencial del sistema para reducir drásticamente los errores.

Los sistemas de visión artificial también pueden mejorar el funcionamiento de un sistema completamente automatizado. Muchos almacenes están probando el uso de brazos robóticos para cargar paquetes individuales en cintas transportadoras en un equivalente logístico de pick and place. Sin embargo, como se trata de una aplicación relativamente nueva en el sector, a veces los robots pueden recoger dos artículos a la vez por accidente, lo que provoca problemas de clasificación. La visión artificial puede solucionar este problema identificando cuándo ocurre, enviando alertas a los operadores o al robot y optimizando el proceso.

Con la vista puesta en el futuro

Es evidente que los avances en la visión artificial y la creciente facilidad de acceso permitirán a los operadores de los almacenes supervisar, comprender y optimizar mejor los procesos de clasificación de los almacenes. Sin embargo, hay algunas consideraciones que se deben tener en cuenta de cara al futuro.

En primer lugar, los almacenes son entornos inherentemente conservadores, en los que la adopción de nuevas tecnologías será gradual. Por ejemplo, muchas operaciones seguirán funcionando con unidades centrales de procesamiento (CPU) en lugar de GPU debido a los altos costes iniciales de hardware que supone el cambio. Los grandes cambios de infraestructura no se producirán de la noche a la mañana, pero la capacidad ya está aquí.

El otro factor es la privacidad. La videovigilancia y el acceso a imágenes personales es un tema complejo, por lo que cualquier sistema de visión artificial debe centrarse únicamente en el seguimiento de objetos y procesos, no de personas. Existen diversas soluciones para lograrlo, como difuminar las imágenes, utilizar sistemas de IA de caja negra sin visibilidad o posicionar las cámaras en consecuencia.

Si se cumplen estas condiciones, la visión artificial ofrece la posibilidad de actuar como un útil asistente para los operadores del almacén, facilitando el trabajo y, lo que es más importante, haciéndolo más eficiente.