08 · Entorno operativo
IA para operaciones logísticas a gran escala
IA para logística en puertos, terminales y patios: vehículos, personas y activos leídos de forma continua en superficies imposibles de supervisar directamente.
Los entornos logísticos son grandes, continuos y están llenos de movimiento que parece idéntico sea correcto o no. Un patio de contenedores a las tres de la madrugada y un patio de contenedores a media jornada le presentan a una cámara la misma imagen; lo que cambia es si ese movimiento corresponde. Arkania lee esa diferencia en puertos, terminales, patios y centros de distribución, desde el parque de cámaras, sensores, drones y robots ya desplegado.
El contexto operativo
Una instalación logística tiene escala y tráfico a la vez, que es una combinación poco habitual. Las superficies llegan a cientos de miles de metros cuadrados y las cruzan de forma continua vehículos, equipos de manutención y personas que comparten el mismo suelo, y la operación funciona las veinticuatro horas, así que no hay periodo tranquilo durante el cual observar resulte fácil. Los sistemas instalados siguen bien la mercancía: la identidad de una unidad, su estado y su posición en el proceso suelen conocerse. Lo que no siguen es la realidad física del patio: dónde está de verdad el equipo, qué calle está bloqueada, si hay una persona caminando por un pasillo en operación.
- Vehículo
- Persona
- Activo
- Secuencia operativa
- Zona
Por qué estos entornos son difíciles
- 01
Las superficies son demasiado grandes para una supervisión directa, y la operación no se detiene el tiempo suficiente para que observar resulte sencillo.
- 02
Personas y equipos pesados de manutención comparten el mismo suelo de forma continua, lo que convierte el riesgo en una cuestión de tiempos y no de distribución.
- 03
El movimiento es constante, así que el movimiento en sí no aporta casi información y no puede ser el disparador.
- 04
Los sistemas existentes saben dónde está una mercancía en el proceso, no dónde está físicamente el equipo que la mueve.
Objeto
Cuarenta y siete, no «unos palés»
Contar es una salida distinta de detectar, y necesita una marca distinta. Cada unidad de carga se resuelve como su propia instancia numerada, los huecos vacíos forman parte de la misma lectura, y el total pertenece al fotograma y no a ningún palé concreto.
Análisis ilustrativo de esta imagen: Palé, Estantería, Carretilla, Persona.
Regiones detectadasRegión, coordenadas normalizadas del fotograma
- 01PaléObjetoX 0.06 Y 0.50
- 02EstanteríaObjetoX 0.01 Y 0.38 A 29.6% ∠ +3°
- 03CarretillaObjetoX 0.60 Y 0.61 A 2.3% ∠ −42°
Qué aporta Arkania
- 01
Lectura continua de grandes superficies desde el parque de cámaras, sensores, drones y robots ya desplegado, incluido el edge cuando la conectividad del emplazamiento lo exige.
- 02
Comprensión contextual en lugar de detecciones aisladas: objetos, las interacciones entre ellos y los escenarios que forman esas interacciones.
- 03
Integración con los sistemas ya en operación mediante SCADA, OPC UA, MQTT y M2M, para que el estado físico se sume al estado de la mercancía.
- 04
Modelos totalmente propios, con propiedad sobre el código, la arquitectura y el ciclo de vida, para que la continuidad no dependa de un proveedor externo.
Las capacidades de IA que aplican aquí
- 01Videoanalítica con IA
- Lectura continua de patios, pasillos, accesos y muelles en superficies imposibles de supervisar directamente.
- 02Reconocimiento de vehículos y activos
- Vehículos, equipos de manutención y unidades leídos como objetos en un espacio y no como registros en un sistema.
- 03Análisis de secuencia y flujo
- Si una secuencia operativa, llegada, posicionamiento, manipulación, salida, se está ejecutando como debe.
- 04Integridad de zona
- Suelo compartido entre personas y equipo pesado, donde el conflicto es de tiempos.
Interacción
Dos trayectorias que aún no se han cruzado
La única lectura prospectiva de la biblioteca. Una carretilla, un peatón, una velocidad y una trayectoria proyectada, y ninguna de las cuatro significa nada por separado. Lo que un operador necesita es el tiempo que queda, que solo existe entre ambos y solo porque los dos se resolvieron en la misma pasada.
Análisis ilustrativo de esta imagen: Carretilla, Trayectoria, Persona.
Regiones detectadasRegión, coordenadas normalizadas del fotograma
- 01CarretillaObjetoX 0.33 Y 0.42 A 1.9% ∠ +81°
- 02TrayectoriaInteracciónX 0.39 Y 0.71
- 03PersonaObjetoX 0.65 Y 0.47 A 0.4% ∠ +77°
Qué se le pide reconocer al sistema aquí
- 01
Vehículos y equipos de manutención en patios, calles, accesos y muelles.
- 02
Personas sobre suelo compartido con equipo pesado en movimiento.
- 03
Activos y unidades respecto a las zonas que deberían ocupar.
- 04
Secuencias operativas, llegada, posicionamiento, manipulación, salida, leídas como secuencias.
- 05
Desviación respecto al patrón de flujo del propio área, y no respecto a una regla genérica.
Dónde aplica esto en una operación logística
- 01
Patios y terminales cuya superficie excede cualquier supervisión directa practicable.
- 02
Suelo compartido entre peatones y equipos de manutención durante operación continua.
- 03
Accesos, calles y muelles, donde lo que se lee es la secuencia y no la presencia.
- 04
Emplazamientos que funcionan las veinticuatro horas, donde la línea base del propio área es la única referencia con sentido.
Valor operativo
El valor es que el estado físico de una superficie muy grande se vuelve legible de forma continua junto al estado de mercancía que los sistemas ya siguen, sobre infraestructura que la instalación ya posee. Arkania no publica cifras de rendimiento, permanencia o incidentes que no pueda evidenciar por despliegue: lo que consigue cada terminal se establece durante el proyecto.
Preguntas frecuentes
¿Puede cubrir una superficie como la de una terminal portuaria?
La cobertura depende del parque de cámaras y sensores, no de la analítica, y por eso el trabajo empieza por qué hay instalado y a dónde apunta. La inferencia en el edge es lo que hace practicable leer de forma continua un emplazamiento grande y con poca conectividad.
¿Sustituye a nuestro sistema de gestión de patio o al TOS?
No. Esos sistemas siguen la mercancía; esto lee el estado físico, dónde está el equipo, qué suelo se comparte, si una secuencia se ejecutó como se esperaba, y se integra con lo que ya está mediante SCADA, OPC UA, MQTT y M2M.
Aquí el movimiento es constante. ¿No va a alertar por todo?
Precisamente por eso la detección se estructura en interacciones y escenarios y no en movimiento. La pregunta que se hace es si lo que está pasando es normal para esta zona a esta hora, no si algo se ha movido.
¿Sale la imagen del emplazamiento?
No, salvo que el despliegue se diseñe así. Se admite inferencia on-premise y en el edge, y el cliente mantiene el control de los flujos de datos y la propiedad de los modelos entrenados.
¿Los modelos son de terceros?
No. Arkania diseña, desarrolla, entrena y opera sus propios modelos, con propiedad sobre el código, la arquitectura y el ciclo de vida.
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