Casos de éxito en Atlas: IA para pesca sostenible, invernaderos autosuficientes y licor con visión artificial

El desarrollo tecnológico continúa impulsando sectores fundamentales de nuestra economía, desde la logística hasta la producción sostenible y el control de calidad industrial. Cuatro proyectos recientes del ecosistema de Atlas Tecnológico demuestran cómo la integración de inteligencia artificial, IoT y energías renovables permite optimizar procesos, aumentar la eficiencia y generar un impacto positivo en la sostenibilidad.

Nespra Digital Solutions (NDS) se enfrentaba al reto de la gestión eficiente de almacenes, con tiempos de preparación elevados, errores frecuentes y poca visibilidad en tiempo real, situaciones que provocaban cuellos de botella en la logística. La compañía desarrolló una plataforma integral que combina sensores IoT, algoritmos de machine learning y sistemas de movilidad mediante PDAs.

La solución permite asignar ubicaciones óptimas para cada producto, generar órdenes logísticas automáticas y ofrecer visibilidad completa en tiempo real. Su arquitectura basada en microservicios y APIs facilita la integración con sistemas existentes como ERP y WMS, lo cual mejora la eficiencia operativa y reducir errores humanos. El sistema permite una reducción significativa de los tiempos de preparación, mayor precisión en la coordinación logística y control total del inventario, con capacidad de reacción inmediata ante imprevistos.

Por su parte, Baufest trabajó, junto a TASA, una empresa pesquera peruana líder en la producción de ingredientes y alimentos marinos de alta calidad, para optimizar el proceso de detección de cardúmenes de anchoveta, un proceso hasta entonces complejo y costoso. La información generada por los ecosondas debía ser analizada manualmente por oceanógrafos, lo que limitaba el aprovechamiento de los datos y aumentaba los costes operativos.

Baufest implementó un sistema de inteligencia artificial que procesa imágenes de sonar en tiempo real para identificar cardúmenes y generar ecogramas detallados. Los datos se transmiten de manera segura a una infraestructura centralizada en Azure, y la interfaz permite comparar predicciones del modelo con anotaciones de expertos, mediante la gestión de usuarios y accesos según roles. Con ello, se consiguió una mayor precisión en la detección de cardúmenes, reducción del tiempo de navegación y del consumo de combustible, mejor planificación de viajes y menor impacto ambiental mediante la reducción de capturas incidentales y de la huella de carbono.

En el tercero de los casos, Eurecat y Lenium han desarrollado invernaderos sostenibles capaces de generar su propia energía y optimizar el uso de agua en entornos con recursos limitados. Para ello, desarrollaron paneles fotovoltaicos orgánicos semitransparentes que permiten la penetración de luz para el crecimiento de las plantas mientras generan energía suficiente para alimentar sistemas de riego basados en la captación de humedad. El proyecto se divide en dos fases: el diseño de la instalación y prueba de concepto bajo condiciones controladas de radiación, temperatura y humedad.

Los beneficios del proyecto son múltiples: invernaderos energéticamente autosuficientes, riego optimizado, cultivo sostenible y un impacto medioambiental y social positivo, demostrando un modelo de agricultura innovador y autónomo.

Por último, Biyectiva abordó el desafío de garantizar la calidad de cada botella de Licor 43 (Grupo Zamora), mediante el control de más de 20 puntos críticos de forma precisa y eficiente. La compañía desarrolló un sistema de visión artificial capaz de analizar cada botella en menos de 50 milisegundos. El sistema detecta errores en etiquetas, tapones y precintas, y expulsa automáticamente los productos que no cumplen con los estándares. Además, un cuadro de mando centraliza estadísticas de rechazo por lote, hora y tipo de fallo, de manera que mejora la trazabilidad y los procesos de mejora continua.

De esta manera, se consigue una supervisión de calidad automatizada, reducción de errores humanos, trazabilidad completa y optimización de los procesos de control y mejora continua en producción.