Todos los sectores económicos están hoy en día sujetos a los requisitos de trazabilidad de productos. Desde su producción hasta su distribución, el recorrido de estos productos debe ser perfectamente identificado. Aunque no es una novedad, esta exigencia se ha fortalecido considerablemente a lo largo del siglo XX. La tecnología ha facilitado su implementación efectiva. La RFID (identificación por radiofrecuencia) y luego el IoT (Internet de las cosas) han mejorado el seguimiento en diversos sectores como el alimentario o el farmacéutico.
UBI Solutions, líder en trazabilidad RFID/IoT/Cloud/Movilidad, analiza lo que la IA puede aportar en este campo.
Inteligencia Artificial e IoT: tecnologías complementarias para una trazabilidad optimizada
La inteligencia artificial se define como el conjunto de teorías y técnicas que permiten la creación de programas informáticos capaces de simular los rasgos específicos de la inteligencia humana. Por otro lado, la trazabilidad se refiere a la implementación de técnicas y herramientas que permiten el seguimiento y la composición de un producto, desde su fabricación hasta su distribución.
Los avances de la inteligencia artificial
El aumento de la capacidad de los ordenadores, junto con la aparición de algoritmos inspirados en el cerebro humano, ha permitido avances significativos en la inteligencia artificial. El aprendizaje automático (Machine Learning) permite que el software o la máquina mejoren por sí mismos. Por ejemplo, en la industria, esto puede aplicarse de la siguiente manera:
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Las máquinas identifican más rápidamente los elementos defectuosos de un producto en una cadena de producción;
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Esto evita desperdiciar recursos financieros al enviar un producto con defectos a un cliente;
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Por lo tanto, se automatiza la recopilación y el procesamiento de datos sobre estas piezas defectuosas. Los equipos técnicos pueden trabajar para mejorar su proceso de creación y reparar estos defectos gracias a la recopilación de datos.
El Deep Learning va aún más lejos: se basa en una red neuronal artificial para aprender sin interferencia humana. Cuanta más experiencia adquiere el sistema, mayor es su capacidad para evolucionar. En la industria, la IA puede gestionar el gasto energético, mejorar la predicción de fallos para optimizar las operaciones de mantenimiento.
Presentación de los avances de la inteligencia artificial en diferentes campos
La inteligencia artificial está a punto de revolucionar numerosos campos, como:
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Agricultura: optimización de los insumos después de recopilar datos de cada parcela;
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Salud: reconocimiento automatizado de patologías;
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Educación: personalización del aprendizaje para satisfacer las necesidades específicas de cada estudiante;
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El sector inmobiliario: optimización de inversiones y proporcionar recomendaciones personalizadas;
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Comercio: análisis de tendencias actuales y gestión de aprovisionamientos en consecuencia.
Ventajas y limitaciones de la inteligencia artificial.
Muy poderosa, la inteligencia artificial ayuda a resolver los problemas más complejos en diversos sectores. Sin embargo, como cualquier poder, debe estar sujeta a un estricto control humano para garantizar su utilización segura al servicio de la humanidad. La IA debe respetar los límites que el ser humano le establece.
La inteligencia artificial utilizada en el contexto de la trazabilidad
Hoy en día, la trazabilidad se basa en la colocación de etiquetas de radio (RFID) y el Internet de las cosas (IoT) para conocer en tiempo real la posición de un paquete y registrar su recorrido. La inteligencia artificial tiene la capacidad de analizar los datos de RFID y IoT para optimizar los flujos. También puede controlar los robots de manipulación para colocar cada paquete de la mejor manera posible. La totalidad de los eslabones de la cadena logística están implicados.
La IA, en asociación con la trazabilidad, lleva la logística a la era predictiva. Además de una gestión precisa de su inventario, los logísticos podrán ajustar el tamaño de los recursos, optimizando su utilización para cada tarea. La instalación de sensores en almacenes, muelles de carga o vehículos de transporte concretiza el concepto de visión de máquina: la aplicación logística de la IA permite un seguimiento impecable de las mercancías y, al mismo tiempo, adaptar los flujos a las condiciones ambientales observadas (por ejemplo, tráfico o clima).
La IA como complemento de las tecnologías RFID e IoT
Siempre a la vanguardia de la innovación, UBI Solutions está trabajando en la integración de la inteligencia artificial en sus soluciones de trazabilidad. Combinada con RFID, IoT, big data y visión artificial, la IA entrará en los almacenes logísticos. Aporta un valor significativo en la gestión de inventarios y flujos.
📈 Optimización de ubicaciones de almacenamiento:
A través de la implementación de una red de sensores, los algoritmos de inteligencia artificial desarrollados por UBI Solutions pueden analizar:
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Los datos sobre los movimientos de almacenamiento en el almacén;
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Las preferencias de pedido;
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Las fechas de caducidad.
El procesamiento de estos datos permite optimizar la ubicación precisa de cada producto para minimizar movimientos innecesarios. La gestión del espacio de almacenamiento se mejora. Concretamente, las soluciones tecnológicas implementadas en el almacén permiten:
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Una lectura vertical y horizontal según la configuración del espacio;
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La localización e identificación precisa de productos en los espacios de almacenamiento;
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El conocimiento de la ubicación exacta en el almacenamiento.
Convertido en inteligente, el almacén ofrece a su operador un ahorro significativo de tiempo en la gestión de flujos entrantes, internos y salientes. La búsqueda de un producto ya no es un problema y la ganancia de productividad obtenida es considerable.
👁️ Reconocimiento de objetos con cámara de inteligencia artificial (IA)
Relacionado con una red de cámaras instaladas en el almacén, la IA transforma la paletización automatizada. Alimentados por su capacidad de reflexión autónoma, los robots adaptan su acción en tiempo real. Optimizan dicha acción a medida que el flujo hacia la paleta va evolucionando. Esta importante evolución asegura:
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La eficiencia del sistema de preparación de pedidos automatizado;
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La reducción de los tiempos de búsqueda de los productos a paletizar;
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Una formación acelerada de la paleta;
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La simplificación de la documentación;
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La reducción de la tasa de error durante la formación de la paleta.
La implementación de esta solución tiene la ventaja de no requerir ninguna formación previa: está al alcance de todos.
🚚 Control automatizado de carga de paletas con cámara de inteligencia artificial
En las plataformas de carga, la IA, siempre vinculada a una red de cámaras, permite:
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Carga acelerada en los medios de transporte;
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Envíos sin errores;
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Proveer una evidencia visual del cargamento y el estado de las paletas para la gestión de disputas.
🔎 Seguimiento de productos con Visión de IA
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La realización de inventarios muy precisos;
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La optimización de los controles en las entradas y salidas de los almacenes;
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La automatización de las operaciones de inventario realizadas en el lugar;
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La recopilación automática de datos;
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La reducción de intervenciones manuales;
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La disminución del número de errores;
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La mejora de la precisión de sus flujos logísticos;
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El conocimiento en tiempo real de las condiciones y ubicaciones de cada paleta.
La inteligencia artificial ha pasado de ser teórica a hacer una entrada notable en muchos campos prácticos. Las cuestiones éticas, presentes en la medicina, por ejemplo, son casi inexistentes en el ámbito de la trazabilidad de productos. En logística, la inteligencia artificial incluso se posiciona como una aliada de la transparencia exigida por los consumidores. Su implementación en los engranajes de la logística beneficia tanto al proveedor como al cliente. Ambos encuentran una transparencia reforzada en los flujos que los conectan.
Durante la última década, la digitalización ha creado dos mundos paralelos: el mundo físico en el que los humanos se desenvuelven y el mundo digital. Esta concepción ha llevado al concepto del metaverso, un mundo virtual en el que cada uno podría interactuar a través de su avatar digital.
El uso práctico de la inteligencia artificial en muchos campos del mundo real tiende a superponer o entrelazar estos dos mundos. La materialización de la inteligencia artificial marca un hito tecnológico tan importante como lo fue la invención de la imprenta en su momento, ya que el ser humano ha logrado recrear y optimizar su propia inteligencia. La máquina ya no se limita a imprimir texto, hoy en día es capaz de redactarlo (como ChatGpt, por ejemplo). Según un estudio del grupo de expertos EP Think Tank de 2020, se estima que la inteligencia artificial podría generar un aumento de productividad del trabajo del 11 al 37% (1).
Este avance tecnológico no está exento de importantes desafíos. Sin importar el campo de aplicación, la inteligencia artificial debe seguir siendo una herramienta al servicio del experto, el consumidor y el ciudadano. Su uso debe estar enmarcado en una estricta ética.
En las empresas, la relación con el cliente podría deshumanizarse sin que este sepa que está interactuando con una máquina. El marco legislativo que acompaña el despliegue de la inteligencia artificial está aún por inventar en gran medida. En una democracia, la ley debe poder limitar especialmente la trazabilidad a objetos. Sin esto, la IA asociada con la videovigilancia podría trazar a los ciudadanos, poniendo en peligro las libertades individuales.
No obstante, la IA no debe considerarse como una amenaza. Como extensión de la mente humana, tiene la capacidad de mejorar los procesos en todos los ámbitos (desde el entretenimiento hasta la educación, pasando por la producción y transformación de productos). Utilizada correctamente, por ejemplo, puede combinar el rendimiento agrícola con la protección del medio ambiente. En la actualidad, en logística, la IA consolida tecnologías que han sido dominadas desde hace muchos años.
💡Los puntos a tener en cuenta:
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La IA recrea, a través de una red neuronal artificial, el razonamiento humano.
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Las cuestiones éticas son casi inexistentes en la utilización de la IA en el campo de la trazabilidad.
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La IA optimiza todas las etapas de la trazabilidad de un producto.
Fuentes
