BMW es una de las empresas que ha aprovechado de mejor manera los avances en el campo de Computer Vision —la subrama de la inteligencia artificial que, en términos simples, automatiza la visión humana— gracias a la cual ha construido casos de uso con mucho potencial para la armadora.
Uno de los más relevantes es la detección de microgrietas e imperfecciones en las piezas que salen de los procesos de estampado en su planta de Dingolfing, Alemania. Se trata de un área completamente automatizada y sin intervención humana debido al alto riesgo que supone para la seguridad de los empleados.
En ese lugar, una cámara permanece fija tomando imágenes de las piezas; cuando detecta anomalías, el sistema envía en automático las partes con defectos al conveyor de rechazo, donde un operador revisa y retira la pieza —de acuerdo con BMW, solo bastaron unas 100 imágenes para entrenar a este modelo y enseñarle a distinguir entre una parte sin defectos de una con imperfecciones—.
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La visión por computadora es un campo de la inteligencia artificial (Deep Learning) que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Las máquinas pueden identificar y localizar objetos con precisión y luego reaccionar a lo que “ven”, utilizando imágenes digitales de cámaras ya sean fotos o videos.
Aunque esta tecnología ya tiene algunos años en la industria, la capacidad de procesamiento de datos de la que disponemos hoy en día ha sido clave para adoptarla en muchos campos de nuestra vida. En menos de una década, los sistemas de CV han alcanzado un 99% de precisión, lo que los hace más precisos que los humanos.
“La vista es el sentido más importante de la humanidad; subyace en gran parte de la vida humana y la actividad económica. La capacidad de automatizarlo, por lo tanto, abre enormes oportunidades de mercado en todos los sectores de la economía”, señala un artículo publicado en Forbes, el cual señala que estamos en la antesala de un boom en este segmento, el cual traerá el nacimiento y auge de muchas empresas tecnológicas y startups creando soluciones con esta tecnología.
De acuerdo con la firma de investigación de mercados Grand View Research, en 2020 el valor de mercado de Computer Vision rondó los 11,400 millones de dólares y, para 2027, rondará los 20,000 mdd.
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¿Cómo podemos explicar este crecimiento? Una parte clave en esto es la democratización de las tecnologías que ha traído la Cuarta Revolución Industrial, la cual ha abaratado el costo de las soluciones de hardware y software para implementar Computer Vision, lo que ha permitido que las empresas comiencen a explorar casos de uso con alto impacto en su negocio.
Entre sus principales aplicaciones están la detección de personas y objetos en imagen y video, seguimiento de objetos en video, ejecución de comparaciones de objetos en imágenes, así como la detección de defectos y/o desviaciones de calidad en producción de piezas mediante la observación de elementos atípicos, como es el caso de BMW.
Los beneficios que encuentran las empresas son, principalmente, ahorro en horas hombre para detectar y/o contar objetos y personas, menor grado de error en tareas de inspección visual, así como mayor eficiencia en procesos.Y los casos de uso van desde inspección de calidad en procesos de manufactura y productos finales, detección de equipo de seguridad y control de inventarios, hasta otros más conocidos que tienen que ver con el desarrollo de vehículos autónomos.
Y no me queda duda de que cada vez veremos más historias de empresas dispuestas a explorar esta tecnología para elevar la eficiencia de sus operaciones. Y tú, ¿te animarías?
Contacto:
*El autor es cofundador y director ejecutivo de Gesta Ventures, un company builder enfocado en negocios y startups de Industria 4.0.
Linkedin: Rafael Páez
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