Por:
Jair Pérez, CEO de Gesta Labs, estudio de innovación en Industria 4.0
Mail:
jair@gestalabs.com
Computer
Vision (CV) es una de las tecnologías más emocionantes —y determinantes— hoy en
día. Goza de mucha fama. Para darte una idea, basta con escribir en el buscador
Google “Computer Vision Covid 19” y tendrás unos 734,000,000 de resultados.
Es
determinante porque juega un papel crucial en la pandemia que vivimos hoy en
día. Es quizá la tecnología que está ganando la mayor confianza por parte de
las empresas como la solución para regresar a las actividades de forma segura,
pues sus avances permiten, por ejemplo, medir el distanciamiento social de los
trabajadores sin necesidad de tener contacto físico y prevenir acumulaciones de
personas, como medida preventiva de brotes de coronavirus. Y es emocionante
porque hay mucha investigación en juego, en la que emprendedores y empresas
tratan de desarrollar el caso de uso más disruptivo.
De
acuerdo con Markets and Markets, CV alcanzará un valor de 25.3 mil millones de
dólares para 2025, con una tasa de crecimiento anual de 47.5%, gracias a su adopción
en industrias como cuidado de la salud, seguridad, robótica, deportes,
movilidad y, por supuesto, la cadena de valor automotriz, un segmento donde,
además, esta tecnología tendrá la mayor tasa de crecimiento (56.3%) y alcanzará
2.6 mil mdd de valor de mercado.
Por
esta razón abordaré 3 casos de uso que las empresas automotrices y de
autopartes pueden adoptar para resolver, por una parte, algunos de los
problemas que históricamente han sido un dolor de cabeza para ellas y, por
otra, las nuevas complicaciones que han surgido en el contexto de esta
pandemia.
Caso 1. Medidas de Seguridad personal
y distanciamiento
El
Covid-19 creó la necesidad de habilitar ambientes seguros en aquellas áreas de
las empresas que no pueden operar de forma remota, como algunas operaciones en
piso de producción.
Desde
el inicio de la pandemia, alrededor de 20% de las plantas han registrado
ausentismo laboral como consecuencia del pánico entre los empleados. Una
solución útil es la instalación de puntos de revisión con modelos de Computer
Vision para evaluar que los empleados que ingresan a la fábrica porten
cubrebocas, caretas, guantes y demás equipo de protección, y enviar alertas en
aquellos que no los estén usando debidamente. No solo esto, la solución se
puede combinar con otro modelo de visión enfocado a medir el distanciamiento
entre personas, marcando un perímetro alrededor de cada persona y enviando
alertas cuando 2 o más personas están violando la sana distancia. De esta
manera los equipos de Capital Humano y vigilancia de las plantas pueden estar
recibiendo alertas y monitoreando la planta para evitar brotes de coronavirus
entre sus operadores.
Caso 2. Manejo de inventarios
En
el segmento de la cadena de suministro, una de las áreas donde esta tecnología
está teniendo una gran utilidad es en la gestión de inventarios, desde el
conteo de piezas y artículos en un almacén hasta la emisión automática de
órdenes de reabastecimiento. CV tiene muchas aplicaciones en este aspecto,
desde integrar modelos en cámaras que monitorean, en tiempo real, los niveles
de inventario y en automático envían órdenes de reabastecimiento, hasta modelos
de inteligencia artificial integrados en Apps para teléfono celular que
permiten hacer conteos de inventarios tomando fotos que le indican al operador
el número de piezas. Los beneficios son incontables: reducción de tiempos de
ejecución, reducción de cantidad de personal asignado al conteo, o eliminación
del mismo, mejora en la precisión del conteo, reducción de desabastecimientos,
entre otros.
Caso 3. Inspección de calidad
Las estimaciones varían,
pero el costo de calidad puede representar entre un 15 y 20% de las empresas
industriales (fuente: ASQ), por lo que es uno de los aspectos más críticos de
su operación. Hay un caso de uso que ejemplifica lo que se puede hacer al
aplicar esta tecnología en procesos de inspección de calidad. En su planta de
Regensburg, Alemania, BMW desarrolló un piloto para inspeccionar un proceso muy
específico en su línea de ensamble: el sellado de un tornillo que va al
interior de los faros. El modelo es capaz de detectar si el proceso se hizo de
forma correcta y alertar cuando hay anomalías. Es un proceso tan crítico que,
si lo hace mal, la firma podría incumplir algunas normas de seguridad en los
autos que vende. Así que sin duda le ahorrará varios dolores de cabeza —y
varios miles de dólares— y reprocesos al personal operativo.
Como puedes ver, es
una tecnología cuya adopción va en ascenso. ¿Qué puedes hacer para iniciar un
piloto con ella? Lo primero es definir el caso de negocio
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