IA en el sector industrial

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IA en el sector industrial

Implementamos una solución de IA en el sector industrial con OS Visión y SofIA para optimizar operaciones en tiempo real.

cliente

Cliente del sector industrial necesitaba mejorar la eficiencia en sus muelles de carga y gestionar el tráfico vehícular. Al implementar nuestra solución de IA y visión por computadora, se logró priorizar las operaciones clave, optimizando el flujo de trabajo y reduciendo tiempos de espera.

reto

El cliente del sector industrial enfrentó retos como la necesidad de monitoreo continuo, acceso a datos en tiempo real, activación de alertas automáticas para mitigar riesgos, detección temprana de problemas, comunicación eficiente entre equipos, gestión del tráfico en instalaciones y optimización de vehículos para maximizar la productividad.

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En el sector industrial, el éxito está en nuestra capacidad para anticipar riesgos y optimizar recursos mediante IA y visión por computadora; así transformamos datos en decisiones y desafíos en oportunidades.

problema

Ineficiencia en la gestión del tráfico: La ausencia de un sistema automatizado para gestionar el tráfico en los muelles de carga, puede resultar en una serie de complicaciones que afectan gravemente las operaciones industriales. Sin un control efectivo, los vehículos tienden a acumularse, creando congestión que no sólo ralentiza el flujo de mercancías, sino que también incrementa el tiempo de espera de los conductores.
Riesgos de seguridad: La falta de alertas automáticas y detección de riesgos en los muelles de carga expone a la empresa a serios problemas de seguridad que pueden resultar en accidentes laborales, poniendo en peligro la integridad de los trabajadores y las mercancías. Esta situación no solo puede causar lesiones graves y daños significativos a productos, sino que también incrementa los costos operativos y puede llegar a dañar la reputación de la empresa.
Falta de coordinación: La falta de un sistema de comunicación integrado en los muelles de carga genera una deficiente coordinación entre el personal, lo que agrava los problemas operativos. Sin un flujo de información claro y en tiempo real, los equipos actúan de manera aislada, lo que puede resultar en malentendidos y retrasos en la respuesta a alertas y problemas emergentes.
Dificultades en la detección de problemas operativos: Sin sistemas automatizados, la detección de problemas operativos en los muelles de carga dependen de la observación manual y los reportes de los empleados, lo que puede resultar un poco lento y más reactivo que proactivo. Esta falta de detección a tiempo dificulta resolver rápidamente los problemas, lo que puede impactar negativamente en la productividad y la eficiencia general de la empresa.

impacto

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solución

¿Cómo lo hacemos?

En OpenSistemas, hemos implementado una potente solución de IA para el sector industrial utilizando una arquitectura de OS Visión ( visión por computadora) desplegada sobre Kubernetes. Esta solución aprovecha Kafka para la ingesta y transmisión de datos en tiempo real, MongoDB para el almacenamiento de datos no estructurados, y PostgreSQL para la gestión de datos relacionales. El núcleo de la arquitectura está compuesto por tres modelos clave: Model deployed, model caller y alert evaluator, todos coordinados a través de un archivo central que asegura una operación fluida y eficiente.

Para entornos EDGE hemos adaptado esta configuración para ejecutar los modelos directamente en dispositivos locales, reduciendo la latencia y optimizando el ancho de banda esto permite que el análisis y la toma de decisiones se realicen más cerca de la fuente de datos, mejorando la eficiencia operativa. Con esta infraestructura, garantizamos la captura y procesamiento de imágenes en tiempo real, lo que permite priorizar y optimizar las operaciones en los muelles de carga, mientras que Kubernetes asegura la escalabilidad y resiliencia del sistema para enfrentar grandes volúmenes de datos sin interrupciones

Hemos desarrollado una solución integral de visión por computadora respaldada por un intelligent data lake dividido en dos componentes clave:

Almacén de datos

Orquestación de flujos de datos

Para maximizar la eficiencia de la solución, OpenSistemas ha integrado un sistema de entrenamiento de IA basado en Large Lenguaje Models (LLMs) junto a una plataforma avanzada de análisis y procesamiento de datos. En esta tercera fase, el enfoque está en la seguridad, gobernanza, monitoreo, administración y visualización de datos, asegurando que cada aspecto crítico sea gestionado de manera óptima.

Entrenamiento con LLMs (Model Zoo): La implementación del Model Zoo permite entrenar modelos de IA avanzados, mejorando sus capacidad predictiva en la gestión operativa de los muelles de carga. Además se utilizan datasets ampliados, tanto históricos como en tiempo real, para incrementar la precisión y detección de eventos clave.

Plataforma de análisis y procesamiento de datos: Con políticas robustas de seguridad y gobernanza, la plataforma garantiza la integridad de los datos. Las herramientas de monitoreo y administración aseguran el rendimiento continuo.

Integración de SofIA para insights en tiempo real: SofIA, conecta con cámaras y bases de datos, permite recibir, procesar y actuar en tiempo real alertas provenientes de diversos dispositivos, garantizando una respuesta rápida ante cualquier riesgo o anomalía.

resultados

La incorporación de dispositivos IoT en el sector industrial, genera resultados significativos al permitir la recolección de datos en tiempo real a través de sensores y dispositivos conectados. Esto ha llevado a una detección temprana de problemas operativos.

Este enfoque proactivo no solo mejora la respuesta operativa, sino que también minimiza los riesgos asociados con la falta de información oportuna, asegurando una gestión más eficiente y segura en las operaciones industriales

Esta capacidad no solo facilita una toma de decisiones más informada y rápida, sino que también mejora la transparencia y el seguimiento de las operaciones, optimizando así la eficiencia y efectividad en el entorno industrial.

Con la implementación de algoritmos de inteligencia artificial, que permiten definir las rutas más eficientes para los vehículos de carga y descarga dentro del muelle. Esta estrategia no solo reduce el tiempo de espera y mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye a una mejor gestión del flujo de trabajo, minimizando congestiones y maximizando la productividad en las operaciones logísticas.

La implementación de alertas automáticas y sistemas de detección de riesgos en tiempo real ha generado una notable mejora en la seguridad en los muelles de carga. Esta capacidad permite identificar y abordar peligros potenciales de manera proactiva, minimizando el riesgo de accidentes y garantizando un entorno de trabajo más seguro para el personal y las operaciones.

La capacidad de procesar y analizar datos en tiempo real reduce significativamente los tiempos de inactividad, permitiendo una respuesta ágil a problemas operativos y optimizando la continuidad de las operaciones en los muelles de carga.