Descubre cómo la visión por ordenador mejora la seguridad de los almacenes detectando peligros, evitando colisiones y mejorando la protección de los trabajadores las 24 horas del día.
La seguridad y la eficacia son fundamentales en los almacenes. A menudo albergan carretillas elevadoras, cintas transportadoras y sistemas automatizados que tienen que funcionar continuamente, y de vez en cuando pueden producirse accidentes. Por ejemplo, la seguridad de las carretillas elevadoras es motivo de gran preocupación, ya que la Administración de Seguridad y Salud en el Trabajo (OSHA) informa de que cada año se producen unas 61.800 lesiones leves, 34.900 graves y 85 mortales.
Las medidas de seguridad tradicionales, como las señales de advertencia, los espejos y la supervisión manual, tienen limitaciones. Los puntos ciegos, los errores humanos y las reacciones retardadas pueden dificultar la prevención de accidentes antes de que ocurran. En pocas palabras, garantizar la seguridad de los almacenes requiere una supervisión constante, que no es fácil que los humanos hagan solos.
Sin embargo, la visión por ordenador, una rama de la inteligencia artificial (IA), puede mejorar la seguridad de los almacenes proporcionando supervisión en tiempo real y detección proactiva de peligros. En concreto, los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 pueden permitir la detección de objetos y personas para ayudar en tareas como la prevención de colisiones en tiempo real.
En este artículo, veremos más de cerca cómo la visión por ordenador puede mejorar la seguridad en los almacenes y mejorar las operaciones logísticas.
Los almacenes son entornos de movimiento rápido en los que máquinas y trabajadores operan en estrecha proximidad, lo que aumenta el riesgo de accidentes. Garantizar la seguridad de los trabajadores es crucial, especialmente en zonas abarrotadas donde la visibilidad limitada aumenta el riesgo de colisiones. Por ejemplo, las carretillas elevadoras, los AGV (vehículos de guiado automático) y los gatos para palés funcionan continuamente, y sin una supervisión adecuada, las colisiones entre equipos o trabajadores pueden provocar lesiones graves.
Del mismo modo, las cintas transportadoras pueden ser un riesgo para la seguridad si los trabajadores no tienen cuidado, sobre todo en los puntos de acceso o con ropa suelta cerca de las piezas móviles. Los puentes grúa y los equipos de elevación también requieren atención, ya que las cargas inestables o los problemas mecánicos pueden crear peligros. Ser consciente de estos riesgos y abordarlos en tiempo real ayuda a mantener el almacén seguro para todos.
Uno de los mayores retos relacionados con la seguridad en los almacenes es la visibilidad limitada. Los puntos ciegos, las vistas obstruidas y las estanterías altas dificultan la detección de peligros antes de que se produzcan accidentes.
Los resbalones, tropiezos y caídas son riesgos habituales, sobre todo en entornos con mucho tráfico. Además, los errores humanos, como las reacciones retardadas, los errores de juicio y la fatiga, siguen desempeñando un papel importante en los accidentes de almacén, incluso cuando se aplican protocolos de seguridad estrictos.
Aunque las medidas de seguridad tradicionales, como los espejos y las señales de advertencia, pueden ayudar, dependen de que los trabajadores se percaten de los peligros y reaccionen con rapidez. En cambio, la visión por ordenador adopta un enfoque proactivo, utilizando la supervisión en tiempo real impulsada por IA para identificar riesgos y prevenir accidentes antes de que se produzcan.
La visión por ordenador ayuda a las máquinas a analizar y responder a los datos visuales. Puede utilizarse para procesar imágenes y vídeos en tiempo real, lo que permite a los sistemas de almacén de visión por ordenador detectar objetos, seguir el movimiento y prevenir accidentes.
En comparación con la supervisión manual, la automatización impulsada por IA hace que la seguridad de los almacenes sea más eficaz y fiable. Esto es posible gracias a modelos de visión por ordenador como YOLO11, que pueden analizar secuencias de vídeo en tiempo real.
En particular, las tareas de visión por ordenador como la detección de objetos y la segmentación de instancias que admite YOLO11 pueden identificar obstáculos como carretillas elevadoras, transpaletas e inventario mal colocado para reducir los riesgos de colisión en entornos concurridos.
También puede utilizarse para detectar trabajadores y controlar su proximidad a carretillas elevadoras y otra maquinaria, evitando accidentes. Estos sistemas Vision AI pueden programarse para proporcionar alertas en tiempo real y notificar a los operarios posibles peligros, lo que permite actuar con rapidez antes de que se produzcan incidentes.
A continuación, vamos a hablar de aplicaciones específicas de visión por ordenador que pueden ayudar a mejorar la seguridad en los almacenes. También veremos cómo puede utilizarse YOLO11 para mejorar la prevención de accidentes y la gestión de riesgos.
El seguimiento de objetos es una tarea de visión por ordenador que controla continuamente el movimiento de los objetos en tiempo real. A diferencia de la detección de objetos, que identifica y etiqueta los objetos en un solo fotograma, el seguimiento de objetos sigue a esos objetos a lo largo de varios fotogramas, lo que permite al sistema analizar patrones de movimiento y predecir sus trayectorias.
En entornos de almacén dinámicos, el seguimiento de objetos es especialmente útil cuando carretillas elevadoras, AGV, transpaletas e incluso paquetes individuales están en constante movimiento. Al comprender cómo se mueven e interactúan los objetos, los almacenes pueden mejorar la seguridad y la eficacia.
Las capacidades de seguimiento de objetos de YOLO11facilitan la supervisión del movimiento de vehículos y equipos, la predicción de posibles colisiones y la emisión de alertas cuando los objetos se acercan demasiado entre sí. Además, la estimación de profundidad con IA puede mejorar los cálculos de distancia, reduciendo las falsas alarmas y mejorando la precisión de los avisos de colisión.
Más allá del seguimiento de la maquinaria, YOLO11 también puede calcular la distancia entre paquetes, garantizando un espaciado adecuado para los sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación. Cuando se integra con los sistemas de gestión de almacenes (SGA), esta tecnología puede enviar alertas en tiempo real a los operarios o ajustar las rutas de movimiento de forma dinámica. Un enfoque proactivo ayuda a prevenir accidentes y también optimiza la navegación por el almacén y la organización del inventario.
El soporte de YOLO11para la estimación de la postura puede mejorar la seguridad del trabajador analizando la postura corporal y detectando riesgos ergonómicos en tiempo real. La estimación de la postura funciona mapeando la estructura esquelética de un trabajador utilizando puntos clave, como las posiciones de las articulaciones y los ángulos de las extremidades, para analizar los patrones de movimiento. Rastreando estos puntos en tiempo real, el sistema puede determinar si una postura es segura o potencialmente perjudicial.
Al hacerlo, los sistemas Vision AI integrados con YOLO11 pueden detectar flexiones inseguras, técnicas de elevación inadecuadas y posturas relacionadas con la fatiga que aumentan el riesgo de lesiones por esfuerzo.
Cuando una solución de visión por ordenador de este tipo reconoce una postura peligrosa, puede alertar instantáneamente a los trabajadores o supervisores, permitiendo una acción correctiva antes de que se produzcan lesiones. Esto puede reducir las lesiones laborales, mejorar la ergonomía y fomentar prácticas de elevación y movimiento más seguras en los almacenes.
Los palés caídos, el inventario mal colocado o los escombros pueden crear riesgos de seguridad en un almacén si no se solucionan rápidamente. Las capacidades de detección de objetos de YOLO11pueden ayudar escaneando continuamente el suelo e identificando obstáculos que podrían pasar desapercibidos a los supervisores humanos.
Además de detectar objetos sólidos, la visión por ordenador también puede utilizarse para supervisar las condiciones del suelo y detectar derrames de líquidos que podrían causar resbalones o derrapes de las carretillas elevadoras. Analizando los reflejos y las texturas de la superficie, el sistema puede distinguir entre zonas seguras y peligrosas, ayudando a prevenir accidentes.
La detección de personas añade otra capa de seguridad al garantizar que las salidas de emergencia y las vías de seguridad permanecen despejadas. Si se detecta un obstáculo, como un grupo de personas merodeando, el sistema avisa al personal para que actúe, ayudando a las organizaciones a cumplir las normas de seguridad y reduciendo los riesgos en situaciones de emergencia.
He aquí algunas ventajas clave del uso de la visión por ordenador para la seguridad en los almacenes
Sin embargo, como cualquier otra tecnología, también hay que tener en cuenta ciertas limitaciones a la hora de implantar soluciones de visión artificial:
De cara al futuro, es probable que la integración de sensores IoT (Internet de las Cosas) y la conectividad 5G determinen el futuro de la seguridad en los almacenes y la detección de peligros mediante IA.
IoT se refiere a una red de dispositivos, como sensores, máquinas y equipos, que están conectados a Internet y pueden intercambiar información entre sí. En un almacén, esto significa que dispositivos como carretillas elevadoras, robots y sistemas de inventario pueden comunicarse en tiempo real, compartiendo datos importantes sobre su estado o movimientos.
Cuando se combinan con 5G (la última y más rápida tecnología inalámbrica), estos sistemas pueden enviar y recibir información casi instantáneamente, mejorando la eficiencia y la capacidad de respuesta generales.
Esta configuración conectada permite utilizar la visión por ordenador para garantizar que las carretillas elevadoras y los robots puedan trabajar sin problemas junto a los trabajadores humanos. Con los datos en tiempo real de los sensores IoT, los sistemas automatizados pueden ajustar sus acciones en función de lo que ocurre a su alrededor, reduciendo los riesgos de seguridad y mejorando el flujo de trabajo. Estos sistemas pueden responder rápidamente a los cambios del entorno.
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