El verdadero potencial de Computer Vision para varias industrias

Por Jair Pérez, Cofundador de Gesta Labs

Mail: jair@gestalabs.com

¿Cómo se vence la resistencia al cambio en un proyecto de Computer Vision para inspeccionar defectos de calidad en una empresa que produce autopartes? ¿Cómo se mide el Retorno de Inversión (ROI) en un caso de uso con esta tecnología para verificar si los operarios están usando, de forma adecuada, su equipo de protección personal? ¿Puedo usar las cámaras CCTV que tengo en mi almacén para implementar un modelo de Deep Learning para monitorear los niveles de inventarios?

Fueron algunas de las dudas que nos plantearon durante el webinar que dimos en Gesta Labs el pasado 20 de enero, en el cual abordamos la temática Computer Vision para inspeccionar procesos de inspección visual, con casos de uso que iban desde la inspección de calidad, el monitoreo de almacenes hasta seguridad industrial.

Pocos tomadores de decisión en la industria manufacturera están buscando ser expertos en el desarrollo de modelos de Deep Learning y Computer Vision. Y no hay necesidad de volverse uno. Para eso hay científicos de datos altamente especializados, pero si algo nos quedó claro en el webinar es que el principal interés de esos tomadores de decisión no está en entender cómo funcionan las redes neuronales convolucionales, sino qué problemas de negocio pueden resolver con ayuda de esta tecnología. Estoy seguro de que, para muchos de ellos, los casos de uso resultaron sorprendentes.

Y vaya que hay interés en esto, pues vimos una audiencia que representaba las industrias desde automotriz, alimentos y bebidas, minería, construcción, metalmecánica y plásticos, entre otras.

Cuando la audiencia de estos segmentos comenzó a ver los casos de uso que presentamos, de inmediato surgieron preguntas respecto a su aplicabilidad en procesos y situaciones tan específicas que nos dio muchas ideas para hablar de potenciales casos de negocio.

Por ejemplo, nos hicieron preguntas del tipo: ¿cómo se controlan aspectos que tienen que ver con la iluminación y enfoques en las cámaras en condiciones rudas o ambientes 100% automatizados? ¿hasta qué velocidad de la línea de producción puede trabajar un modelo de Computer Vision para hacer inspección de defectos? ¿cómo se complementa la solución tecnológica con las tareas manuales del inspector de calidad para no reemplazarlo? ¿un modelo de CV es útil para medir el esfuerzo de torsión (torque) en cierto proceso? ¿es posible integrarlos con un PLC (de cierta marca) para automatizar la inspección en una parte del proceso?

Como dije, el interés es creciente y el potencial, enorme. El chiste es construir el caso de negocio adecuado. Hace poco leí que el valor global de mercado de Computer Vision pasará de 9.4 mil millones de dólares en 2020, hasta 41 mil MDD en 2030 (Allied Market Research).

Según la consultora, el sector industrial se ha apoderado de los casos de uso con esta tecnología y mantendrá su dominio en los próximos años. Después de ver todo el interés que despierta, no tengo duda de que así será.