A medida que los avances tecnológicos aumentan tanto la eficiencia como la competencia entre empresas y negocios en casi todos los sectores industriales del planeta, se están desarrollando nuevas tecnologías avanzadas para ayudar en la carrera hacia la competitividad. Un buen ejemplo de esto sería la industria del embalaje y la distribución, donde los avances tecnológicos están mejorando las operaciones en el lugar de trabajo dentro de un paisaje en constante cambio.
La inteligencia artificial y la visión artificial son dos de estas tecnologías que actualmente están transformando el funcionamiento de las empresas y las empresas y, con los sistemas de visión artificial, las empresas de envasado y distribución son capaces de mantenerse a la altura de la competencia de formas cada vez más avanzadas.
En este artículo, echaremos un breve vistazo a lo que es la visión artificial impulsada por IA y cómo funciona antes de echar un vistazo a algunos ejemplos de cómo podría ayudar a las empresas de embalaje y distribución a mejorar sus servicios en un entorno cada vez más competitivo.
Así que, ¡saltemos directamente!
What Is AI-Powered Machine Vision?
Como su nombre indica, la visión artificial impulsada por la inteligencia artificial es una combinación de tecnologías informáticas de visión artificial y software de IA de autoaprendizaje, con el objetivo no sólo de mejorar los sistemas de visión artificial existentes, sino también de mejorar los planteamientos basados en las normas existentes que se utilizan en las soluciones existentes.
A través de los subcampos de la IA de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, los sistemas de visión artificial son cada vez más capaces de actuar sin estar programados específicamente y aprender por sí mismos a través de la experiencia.
Según Wallace Latimer, Director de Ventas de FISBA LLC en una entrevista con AIA, “La IA es el siguiente paso donde tomamos cosas que no son fácilmente caracterizables o no lineales y se las damos a las máquinas para crear ese siguiente nivel de repetibilidad”, Se espera que los sistemas de IA puedan mejorar el grado de variación dentro de las piezas que inspeccionan. Latimer continuó diciendo, “Mientras que los algoritmos lineales crean un cubo muy estrecho, AI/aprendizaje profundo crea cubos más grandes que pueden aceptar más variación.”
Mientras que actualmente hay mucha emoción centrada alrededor de cualquier cosa que toque la inteligencia artificial, los expertos predicen que el beneficio total de los sistemas de visión artificial impulsados por IA no se verá hasta dentro de 3-5 años a medida que las capacidades computacionales mejoren con el tiempo para acomodar funciones y aplicaciones más avanzadas.
¿Por qué se necesita?
Con las crecientes demandas de los consumidores y el advenimiento de tecnologías innovadoras y de vanguardia como las que se incluyen en este artículo, las industrias de todo el mundo se apresuran a ver cómo ellas mismas podrían aplicar y beneficiarse de las nuevas y potentes tecnologías.
Sin embargo, a medida que más y más empresas y negocios han comenzado a implementar y adoptar tecnologías como los sistemas de visión artificial, la carrera para mantenerse por delante de la competencia en industrias como el embalaje y la distribución se ha vuelto muy ajustada. Con el fin de mantener la competitividad y aprovechar los avances en otras áreas tecnológicas, ha surgido la necesidad de mejorar los sistemas.
Para satisfacer esta demanda, se han desarrollado nuevos sistemas que abarcan diversos aspectos de las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial y la visión artificial, con el fin de mejorarlas y mejorarlas aún más. Para aquellos que trabajan en el envasado y la distribución, la visión artificial es una nueva y potente herramienta a su disposición para ayudar y mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones.
It’s Benefits
Los sistemas de visión artificial impulsados por IA traerían consigo varias mejoras y características mejoradas; sin embargo, tres beneficios particulares son muy aplicables a la industria del embalaje y la distribución, y es a estos tres beneficios a los que vamos a centrar nuestra atención ahora.
Control de Calidad
El control de calidad es un elemento esencial de los sistemas de envasado y distribución, y los sistemas de visión artificial son actualmente capaces de realizar una gran variedad de funciones de detección y notificación. Sin embargo, tienen sus inconvenientes, ya que la mayoría necesitará ser recalibrada o reconfigurada para adaptarse a las diferentes variedades de artículos que pasan por el proceso de control de calidad.
Sin embargo, con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, los sistemas de visión artificial serían capaces de ajustarse a una variedad de parámetros y configuraciones diferentes para proporcionar capacidades de detección óptimas a una variedad de productos o partes diferentes.
Clasificación
Al igual que con el control de calidad, la visión artificial se está convirtiendo en una parte integral del proceso de clasificación. Al reconocer los contornos de los productos y las piezas, la visión artificial puede seguir su enfoque basado en reglas para pasar a clasificar el objeto.
Sin embargo, con los sistemas de visión artificial, la variedad de imágenes y los parámetros utilizados para calcular lo que son se pueden ampliar para mejorar enormemente la precisión y aplicabilidad de los sistemas de visión artificial para la clasificación de envases y mercancías para la distribución.
Tracking en tiempo real
El traking de productos y piezas a lo largo de su tiempo dentro de las instalaciones de envasado y los centros de distribución es una excelente manera de realizar un seguimiento de los activos y el inventario, y también de agilizar el proceso operativo para ser más eficientes. En los sistemas actuales, este seguimiento no siempre es tan eficiente como debería ser.
Con la inteligencia artificial que asiste a los sistemas de visión artificial, el seguimiento de los objetos se puede hacer en tiempo real junto con las funcionalidades de rastreo y gestión de datos para mejorar aún más las capacidades de seguimiento de las soluciones de visión artificial existentes.