Mantenimiento con realidad aumentada, escaneado de palés con visión artificial e IA generativa para logística, nuevos casos de éxito

Los ‘casos de éxito’ continúan llegando a la plataforma de Atlas Tecnológico. En esta ocasión, destacamos los proyectos de Onirix en el ámbito realidad aumentada, la optimización en el empaquetado mediante visión artificial de Grupo Bcnvision, el proyecto de IA generativa de LIS Data Solutions, y un ejemplo de automatización de procesos de Imperia.

Onirix utilizó la tecnología de Spatial AR para digitalizar varios departamentos de Redeia: seguridad, ingeniería y digitalización. El objetivo principal del proyecto era el ahorro de tiempo en labores de mantenimiento, así como una mejora en la revisión de alertas e, incluso, en las condiciones de seguridad del trabajador.

Gracias al uso de realidad aumentada se consiguió mostrar información digital sobre los racks eléctricos con el objetivo de optimizar los protocolos de prueba, facilitar el acceso a la lista de materiales y completar protocolos de prueba en vacío de campo de forma asistida y contextualizada.

Por otro lado, ‘Palet scaning’ fue la solución de visión artificial desarrollada por Ingimec y Nevitec Vision Technologies (Grupo Bcnvision) destinada a la lectura de códigos en las cuatro caras de un palé completo .

El principal desafío consistía en desarrollar un sistema capaz de leer de manera eficiente y precisa los códigos de barras ubicados en las cuatro caras de un palet, sin necesidad de detener el flujo de trabajo. La solución vino de la mano de ‘Palet scaning’, un sistema que utiliza cámaras de alta resolución y algoritmos avanzados de procesamiento de imágenes para capturar y decodificar los códigos de barra en tiempo real.

Por su parte, LIS Data Solutions diseñó el agente de IA generativa ‘AIs-Q Agent’, destinado a gestionar con agilidad toda la documentación de una organización. Este agente compara distintos archivos y BBDD, guiña a través de la documentación para localizar información concreta y ofrecer información detallada de sistemas y procesos.

‘AIs-Q Agent’ fue aplicada en el ámbito de la logística con éxito, permitiendo optimizar los tiempos y obtener de forma muy rápida información estratégica muy valiosa para la toma de decisiones.

Por último, Imperia puso en marcha una solución para la automatización de procesos para una empresa del sector de la cosmética sostenible. Su crecimiento y ampliación de mercados hizo necesaria una planificación automatizada, que permitiera sacar el máximo partido a sus datos y mejorar su previsión de demanda.

Con la implementación del software de Imperia se consiguió automatizar todos los procesos, permitiendo utilizar datos históricos de forma sencilla y utilizando algoritmos avanzados para realizar una previsión de demanda mucho más precisa.