La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores y sistemas extraer información de interés a partir de imágenes digitales, vídeos y otras entradas o inputs visuales, y tomar medidas o realizar recomendaciones en función de esa información. Si la IA permite a los ordenadores pensar, la visión artificial les permite ver y analizar.
El mercado de la visión artificial está en pleno auge. Los expertos prevén que las ventas en este campo alcancen los 41.110 millones de dólares en 2030, cuatro veces más que en 2020, cuando generaron 9.400 millones de dólares. Es una tecnología con una importante capacidad para mejorar la eficiencia, ahorrar tiempo, aumentar la sostenibilidad y reducir costes. Esta es una de las principales conclusiones del último informe Trend Report: AI-Driven Computer Vision publicado por DHL.
El estudio identifica la llegada de la visión artificial como una tendencia clave para la operativa de las operaciones logísticas. El análisis expone que, de hecho, la visión artificial se estandarizará en la industria logística en los próximos cinco años, aplicándose en ámbitos tan diversos como el comercio minorista, la sanidad, la fabricación o ante la respuesta y recuperación de catástrofes gracias a su gran versatilidad. Esta tecnología abarca ámbitos que van desde la salud y la seguridad hasta las operaciones, y desde la gestión de activos en logística hasta los envíos.
“La visión artificial ha experimentado un rápido desarrollo y todo indica que se está convirtiendo en una tecnología que marcará un antes y un después en la industria. Es un momento apasionante para que las industrias y los responsables de logística aprovechen el potencial de la visión artificial, ayudando a conseguir procesos más eficientes y operaciones más seguras y sostenibles”, explica Katja Busch, directora de Soluciones para Clientes e Innovación de DHL (CSI),
Aplicaciones de la visión artificial en la industria logística
Para la industria logística, la visión artificial aporta varias aplicaciones en cuatro áreas principales:
- Salud y seguridad: entre otras cosas, puede mejorar la seguridad en el lugar de trabajo identificando peligros potenciales en almacenes, depósitos y otras instalaciones logísticas, minimizando así los riesgos y evitando accidentes. También puede mejorar la salud de los empleados reconociendo malas posturas y movimientos, detectando los primeros signos de fatiga y asegurando que llevan el equipo de protección adecuado para garantizar su seguridad y el cumplimiento de las normativas al respecto.
- Operaciones: la visión artificial puede crear mapas de calor para analizar patrones de flujo de trabajo dentro y fuera de una instalación, e incluso funcionar como guardia de seguridad identificando rápidamente entradas o intrusiones no autorizadas. Es, en definitiva, una potente herramienta para detectar cuellos de botella y otras ineficiencias de la cadena de suministro.
- Gestión de activos: puede ayudar a supervisar los activos logísticos de forma holística y alertar a los equipos de mantenimiento antes de que surja cualquier problema. Incluso si ya se ha producido alguna situación indeseada, puede ayudar a identificar automáticamente los fallos, errores y anomalías.
- Procesamiento de envíos: la visión artificial ofrece la ventaja de automatizar y simplificar el proceso de dimensionamiento de los envíos, donde las mediciones precisas de las áreas o volúmenes de los objetos son esenciales para calcular las capacidades de almacenamiento, la planificación de la carga, la logística del transporte y la facturación de los envíos. También puede comprobar que los envíos están correctamente identificados para su clasificación, así como automatizar los ciclos de recuento de inventario.
Retos e inquietudes de cara al futuro
Aunque la visión artificial es una tecnología prometedora, presenta varios retos e inquietudes. Por ejemplo, aumentar la aceptación pública, en particular entre los ciudadanos que no se sienten cómodos con un entorno de vigilancia o monitorización constante. La ciberseguridad también es, así, crucial en este contexto, ya que aborda el tratamiento de datos, el cumplimiento del GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) y otras leyes de protección y privacidad de datos. Afrontar estos retos requiere una orquestación meditada y la colaboración de todas las partes implicadas.
