Lo que debía ocurrir en 5 años, pasó en 6 meses tras la COVID-19: El despertar de la necesidad de adoptar la transformación digital dentro de las empresas industriales. Un área donde la Inteligencia Artificial y automatización industrial llevan la delantera por mucho frente a otras tecnologías innovadoras.
Computer Vision es uno de los tipos de la Inteligencia Artificial que utiliza técnicas de machine learning para procesar información visual como fotos o vídeos en datos y poder enseñar a las máquinas a “ver”.
Con Computer Vision es posible detectar y analizar imágenes del mundo real para procesar información por segundo y tomar decisiones inmediatas.
La tecnología de Computer Vision, o Visión Artificial en español, ha revolucionado el sector de la seguridad por la monitorización y mitigación de riesgos que puede ofrecer en el campo laboral.
Con esto en mente, en Perspectiv hemos detectado 5 tendencias de Inteligencia Artificial basadas en Computer Vision que se están aplicando con mayor fuerza en el campo laboral y continuará en incremento para los próximos 5 años.
Computer Vision para la seguridad
Las labores de campo en sectores que exigen alto rendimiento físico se enfrentan a grandes desafíos que ponen en riesgo la salud de los trabajadores por accidente o lesión. No basta con cultivar una cultura organizacional para fomentar el cuidado de la seguridad entre los equipos.
Proteger a las personas en las áreas de trabajo es una responsabilidad que tienen todas las empresas en la actualidad y para esto se están implementando innovadoras maneras de resolver esta necesidad de forma sencilla y sin planificaciones que se quedan en papel.
En los últimos años las empresas de producción industrial, manufacturera, agrarias y de construcción están introduciendo dentro de sus actividades diarias protocolos de seguridad y nuevas rutinas para mejorar el enfoque y precisión en los programas de seguridad avanzada.
En este punto, la tecnología desempeña el rol principal para facilitar el cumplimiento de las normativas y mejorar los procesos de monitorización avanzada. Muchas industrias del mundo ya están utilizando Computer Vision para garantizar la seguridad en el área laboral.
El procesamiento de vídeo de alto rendimiento y detección de anomalías en tiempo real ha resultado ser la herramienta perfecta para identificar accidentes o incidencias que puedan producirse en el momento y generar una notificación al equipo encargado que pueda solventar la situación.
Otro caso que ha aumentado su uso en los últimos meses, es para detectar el cumplimiento de Equipos de Protección Individual (EPIs) con el análisis automatizado que se encarga de reconocer fallas en el uso del uniforme, bien sea de cascos, gafas, botas, chaleco, etc.
Computer Vision para el control de calidad
En las plantas de producción siempre ha existido un problema clave y es el poder garantizar el control absoluto de la calidad de los productos. En entornos industriales los errores de producción no son una opción.
Es por eso que Computer Vision se ha presentado como la opción ideal para solucionar los problemas que podían generar los métodos convencionales que requieren el recurso humano u otras aplicaciones tecnológicas tradicionales basadas en reglas.
Automatizar el proceso para detectar errores inmediatos de fabricación con la monitorización avanzada y el reconocimiento de áreas defectuosas en determinados productos, ayuda a agilizar la productividad en los procesos operativos y evitar problemas en el futuro que deriven en pérdidas de la materia prima.
Con la computer vision se pueden identificar más de 20 anomalías y defectos de un producto en segundos a través del procesamiento de vídeo de alta calidad en tiempo real.
Cada vez más, crece la implementación de este tipo de soluciones, por ejemplo, en la industria de alimentación y bebidas o sector automotriz, donde se busca la calidad total y disminuir el margen de error; no solo en la producción de los productos o insumos, sino también de la gestión operativa del personal para conseguir la precisión, flexibilidad y bajo coste en los procesos.
En este sentido, la tecnología se ha convertido en el recurso imprescindible para optimizar las inspecciones visuales.
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Mapas de calor para controlar espacios
Las cámaras térmicas o mapas de calor están expandiendo su uso dentro de entornos industriales cada vez más. Hoy en día son utilizadas para monitorizar y detectar zonas peligrosas o que presenten anomalías y puedan producirse algún incidente en una área en concreto. Por ejemplo, para detectar zonas huecas o blandas, precipicios, derrumbes, etc.
Con estos datos tangibles, es posible controlar, con un flujo más preciso, las probabilidades de riesgos que se pueden generar en el sitio.
Con los mapas de calor se visualizan detalles que el ojo humano puede pasar por alto durante las 24 horas del día, por ejemplo en la soldadura de una superficie de metal o en obras nocturnas donde la visibilidad humana puede ser muy limitada.
Las implicaciones avanzadas de Computer Vision y Machine Learning ayudan al análisis y experimentos para predecir errores o incidencias en el futuro. Una gran ventaja para aquellas industrias que realmente busquen disminuir la cantidad de errores que puedan ocurrir en un día de trabajo regular.
En el caso del sector retail, los mapas de calor son una solución novedosa que ayuda a leer los gustos de los consumidores para detectar oportunidades de negocio y ofrecer una experiencia más personalizada a las personas.
Por ejemplo, en los centros comerciales se están implementando sistemas de Computer Vision y mapas de calor para conocer la afluencia del público y cuantificar los puntos de mayor concentración en tiendas, dentro de los comercios e incluso, en los parkings.
Este tipo de tecnologías ayudará a obtener más detalles para realizar análisis basados en datos reales, estudios de mercado y experimentos en los próximos años.
Vigilancia automatizada por sensores
Los sensores son un avance que está mejorando los sistemas de computer vision a través del control intuitivo por computadora, lo que permite hacer inspecciones visuales de forma automatizada por segundo.
En primer lugar, los sensores analizan el entorno o la pieza y buscan características especiales que pueda tener el producto, el lugar o la persona. Estos datos son valiosos para mejorar procesos y realizar diagnósticos sobre esa área de trabajo en particular o detectar fallos en una maquinaria pesada, si se requiere.
Las ventajas que ofrece la interfaz de una red de sensores siguen mejorando cada día y se han convertido en interfaces de control intuitivas, que no requieren de programación adicional y permiten el intercambio de datos entre otros sistemas para comunicar los resultados. Esto ha generado un impacto positivo en su aplicación dentro del sector con la creación de ciclos de información más eficientes.
Con los sensores de visión artificial se abre una nueva capacidad para detectar automáticamente eventos particulares que puedan surgir de forma espontánea, muy útiles para alertar al personal de seguridad del lugar, en caso de que surja un problema inesperado.
Los sistemas avanzados de monitorización de perímetro recopilan diversas formas de datos (datos de sensores, transmisiones de vídeo e imágenes de drones) de múltiples puntos de contacto y los triangulan para brindar información en tiempo real.
La integración proporciona un sistema de seguridad construido por varias capas con funciones de detección de intrusos, detección de objetos no identificados, detección de vehículos o carretillas fuera de vía y control de acceso de personas en una localización específica.
Para los próximos 5 años se espera que se integren capacidades avanzadas de física, heurística y modelos de aprendizaje automático para generar nuevos conocimientos prácticos. Esto expandirá la visión para supervisar y diagnosticar a tiempo la secuencia de anomalías que pongan en peligro la actividad eficaz de la planta.
Automatización del etiquetado de datos
El etiquetado de datos automático es un desafío para los sistemas de visión artificial debido a la cantidad y volumen de datos que se debe entrenar.
Para garantizar la confiabilidad y precisión del modelo se necesitaba herramientas de anotación de datos y capacitación de la fuerza laboral. Esto, en el pasado, podía ser costoso y tedioso de conseguir, además propenso a errores humanos. Sin embargo, en la última década hemos visto un incremento en las plataformas que ayudan a automatizar el etiquetado de datos, preparar sus flujos de trabajo de entrenamiento y capacitación para el futuro.
Con Computer Vision se evitan errores y se asegura un rendimiento más ágil. En el 2021 se verán más soluciones automatizadas relacionadas al etiquetado de imágenes y vídeos en tiempo real.
Por ejemplo, para detectar productos o defectos que puedan presentar, objetos concretos del área de trabajo que interese identificar como martillo, carretilla, etc. Con estas herramientas que se integran a la visión artificial, se optimiza el proceso de vigilancia y eficacia en los procesos de control de calidad.
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Según un estudio publicado por Gartner , «el tamaño del mercado global de visión artificial se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 7,6% de 2021 al 2027».
Computer Vision representa un rol fundamental en el mundo industrial, manufacturero, de producción y retail. Tras la adaptación marcada por la transformación digital, la Inteligencia Artificial en las plantas industriales se ha presentado como la opción correcta que ayuda a incrementar la inspección con calidad de cada uno de los procesos para aumentar la eficacia y rentabilidad.
