Para pronosticar lo que sucederá mañana, esta semana, o en los próximos meses, no necesitas una barita mágica. Visualizar los datos que nos espera en el futuro es una de las ventajas que brinda el predictive analytics.
Computer vision es una de las tecnologías que más aporta a los negocios por su capacidad de rentabilizar y acelerar distintos procesos en las industrias. La analítica predictiva es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que se encarga de analizar las redes de computación inteligente con el objetivo de reconocer patrones y crear modelos predictivos mediante la minería de datos y programación genética.
En los datos está la respuesta a la mayor parte de los problemas. La precisión de un cálculo es lo que ofrece una respuesta certera y segura a aquello que se necesita solucionar o evitar en el futuro.
Una de las ciencias que más cálculos hace es la estadística, que a través del procesamiento de datos y su posterior análisis, puede hacer predicciones de lo que se espera.
Con el análisis predictivo se hace más simple evitar riesgos y conseguir resultados eficientes implementando estrategias que impulsen el negocio a través de esos datos obtenidos.
Cómo funciona el procesamiento de vídeo o computer vision
La vista es uno de los sentidos más vitales por donde entra toda la información. A través de la tecnología se han desarrollado sistemas algorítmicos que permiten asemejar su funcionalidad para recoger información valiosa que deje registro a través de datos.
El movimiento resultante de las cantidades masivas de datos entre el sensor y la unidad de procesamiento de vídeo deja como resultado una alta tasa de imágenes, cantidad de píxeles y datos que dirigen toda la información a un sistema basado en la nube, lo suficientemente rápido como para procesar la información de forma automática y tomar decisiones en tiempo real.
Para imitar el procesamiento eficiente de la información por parte del cerebro, computer vision se ha inspirado en el funcionamiento biológico para construir una arquitectura informática que mantenga los elementos interconectados.
A través de redes neuronales artificiales se puede aprender del entorno mediante iteración, por ejemplo, aprender a clasificar algo después de que se le muestren ejemplos conocidos (aprendizaje supervisado) o reconocer una estructura característica de un objeto a partir de datos de entrada sin información adicional (aprendizaje no supervisado). Durante el aprendizaje, el algoritmo hace predicciones repetidamente y fortalece o debilita cada sinapsis en la red hasta que alcanza un ajuste óptimo.
En Perspectiv trabajamos con vídeos en tiempo real. Para esto hemos implementado un pipeline con todos los pasos necesarios. Desde la cámara recopilamos las imágenes al servidor de Inteligencia Artificial. Aplicamos nuestros modelos entrenados a las imágenes y detectamos los objetos de interés, como pueden ser productos específicos, errores, personas o accidentes.
Nuestros algoritmos analizan la situación y detectan posibles incumplimientos de normas o posibles riesgos. De allí, filtramos la información necesaria para el cliente y mandamos alertas al Dashboard.
Todo el proceso está optimizado para funcionar en tiempo real, en local, tal como en la nube.
Trabajamos con diferentes tipos de cámaras y podemos escalar nuestro procesamiento de vídeo automático desde una sola cámara, hasta múltiples cámaras en la misma zona o en diferentes plantas o edificios.
Cómo funciona la analítica predictiva o predictive analytics
En la actualidad, la tecnología se basa en una serie de métodos matemáticos avanzados para la optimización, regresión y clasificación y encuentra aplicación en una amplia variedad de campos empresariales impulsado por el procesamiento de vídeo de alto rendimiento o computer vision que abren una nueva perspectiva de posibilidades infinitas para aplicar en procesos industriales, diagnósticos médicos o prevención del fraude.
En sectores tan complejos como Supply Chain, Retail, incluso de Construcción, el análisis predictivo se convierte en arma potente para poder detectar situaciones que benefician al negocio porque elimina la incertidumbre que se puede vivir en el sector.
Al analizar los datos históricos, nos podemos adelantar a situaciones para tomar las decisiones adecuadas que permitan mayor precisión y efectividad.
Por ejemplo, imagina que trabajas en el sector logístico controlando productos en un gran almacén que recibe de productos diarios. A pesar de manejar un sistema de ERP o SCM que permite la flexibilización de los procesos operativos, las incidencias, devoluciones, problemas con el stock, siguen apareciendo. Lograr controlar este tipo de problemas se convierte en un inconveniente que puede durar semanas en resolverse.
A través de la analítica predictiva es posible saber cuál es la tipología de productos que será tendencia dentro de los próximos meses, tener la previsión de entrada y salida de pedidos del almacén, o conocer por fechas y horarios cuándo se espera la mayor cantidad de flujo de entrada y salida de productos, e incluso visualizar la tipología de productos que mayor demanda tiene.
Todas estas respuestas que pueden durar semanas de estudios, se pueden resolver en microsegundos a través de la analítica predictiva e incluso, permite la generación de nuevos modelos de negocio basados en la inteligencia artificial visual y computer vision.
En Perspectiv nos apalancamos en el uso de la analítica predictiva para estimar aquellos datos que son desconocidos o inciertos y que requieren un proceso manual tedioso y poco confiable, que termina siendo mucho más costoso y que podría arrojar muchos errores.
Utilizamos técnicas de análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos que sitúen un valor numérico o puntuación en la probabilidad de que ocurra un evento particular.
Nuestra tecnología se basa en algoritmos avanzados y metodologías que utilizan regresiones logísticas, análisis de series de tiempo y árboles de decisión.
