Los métodos convencionales para inspeccionar y clasificar artículos conllevan el riesgo de error humano y de trayecto de marcha en inercia de la velocidad de clasificación, incluso cuando los paquetes están bien etiquetados con información adecuada. Con la ayuda de la inteligencia de paquetería y la tecnología de aprendizaje automático, la categorización se vuelve más fácil y eficaz.
Descargo de responsabilidad: este texto se escribió originalmente en inglés y se tradujo mediante inteligencia artificial.
Por Jan Schroeder
Registrar el perfil de un paquete (su tipo, tamaño, peso, etiqueta, peligro, forma irregular, etc.) es esencial para un proceso de clasificación fluido.
Permite la diferenciación, por ejemplo, entre bolsas de polietileno y artículos planos, paquetes y sacas postales, aquellos artículos con etiquetas de «mercancías peligrosas» o mercancías peligrosas en cantidades limitadas u objetos extraños como neumáticos que no se pueden manipular en algunos tipos de sistemas de clasificación.
Dadas las normas que se aplican al manipular mercancías peligrosas, poder clasificar los paquetes entrantes basándose en información que no sea el código de barras es importante para los centros de distribución.
La pregunta es: ¿cómo se clasifican estos perfiles de «registro»? Si un centro tiene información en una base de datos, entonces esto es bastante sencillo; los códigos de barras de los paquetes se pueden correlacionar con las entradas en las bases de datos y esas entradas informarán al centro no solo sobre el destinatario, sino también sobre estos valores registrados.
Una solución muy sencilla es separar los flujos de paquetes entrantes según las líneas: una línea para las bolsas y otra para los paquetes, por ejemplo. Pero aunque esto funciona bastante bien, dista mucho de ser una solución ideal desde la perspectiva de un operador. Carece de escalabilidad porque requiere una línea adicional para cada tipo diferente de paquete. También consume espacio y requiere más personal.
Otra solución sencilla es un sistema centralizado que utiliza solo una línea para una mezcla de paquetes que se registran dentro de la línea. Si bien esta solución también funciona, también tiene sus limitaciones, ya que el operador solo puede registrar tantos paquetes a la vez y, después de un período, perderá la concentración.
Obtenga más información en nuestra introducción a la digitalización de los centros de distribución.
¿Y si pudiéramos centralizar y automatizar aún más el sistema? Aquí es donde la inteligencia de paquetería y los procesos de aprendizaje automático pueden ser una forma inteligente de superar las deficiencias de estas formas más convencionales de registrar los perfiles de los paquetes.
La inteligencia de paquetería es dejar que el sistema decida la categoría de un paquete, en lugar de un humano. Utiliza software para clasificar una imagen de un artículo en su tipo, a través de un software de análisis de imágenes que emplea tecnología de aprendizaje automático.
En un centro de distribución, se ve así:
Los tipos de artículos que los algoritmos pueden clasificar son ilimitados. Pero primero, se deben construir algoritmos para identificar tipos específicos de artículos. ¿Cómo se hace esto?
Con detalles y explicaciones muy específicos de lo que consiste el artículo, se puede construir y entrenar un algoritmo para identificar el artículo. A través del proceso de aprendizaje automático (de entrenamiento, ejecución, comprobación y mejora), el algoritmo se mejora y fortalece constantemente. En última instancia, es capaz de identificar el paquete en todas sus variaciones y posibilidades, de modo que la clasificación de los artículos que utilizan esta tecnología se vuelve muy, muy precisa.
La aplicación de este tipo de inteligencia es, de hecho, sencilla y puede eliminar algunas de las soluciones de escaneo más costosas. En este punto, no se necesita un equipo costoso para conocer cada detalle del perfil del paquete. Solo necesita saber qué tipo de paquete es para que el sistema pueda determinar qué hacer con él, y eso es lo que el aprendizaje automático puede hacer muy rápidamente.
La inteligencia de paquetería se implementa fácilmente tanto en sistemas nuevos como existentes. La toma de imágenes, el entrenamiento del sistema y la realización de pruebas se pueden llevar a cabo durante las operaciones normales sin interferir con la producción del centro de distribución. Una vez que el algoritmo se somete a pruebas, se analiza y se mejora, se puede implementar en flujos y clasificaciones reales. No requiere imágenes de alta calidad para funcionar, por lo que funcionará igual de bien utilizando los tipos de cámaras que se encuentran en los sistemas de clasificación existentes.
Lea «La guía del distribuidor de paquetería para el análisis de datos y la digitalización».
El gran valor de adoptar la inteligencia de paquetería en los centros de distribución es que el sistema se puede utilizar para cualquier artículo que el ojo humano pueda ver, lo cual es importante para los centros que reciben cada vez más tipos diferentes de artículos impulsados por el auge del comercio electrónico.
El sistema está en constante mejora, por lo que si los flujos entrantes cambian y llegan nuevos tipos de paquetes, el sistema puede adaptarse a esos cambios a través del análisis de imágenes y la clasificación computarizada.
Como se mencionó, la inteligencia de paquetería funcionará con cualquier tecnología de cámara, desde escáneres de línea de alta calidad hasta cámaras más simples utilizadas solo para este propósito de tomar fotografías de artículos individuales.
El sistema se puede instalar en cualquier lugar y en cualquier tipo de equipo, ya sea en el punto de recepción de entrada, en las plumas, en el punto en el que los artículos se colocan en el sistema de clasificación, sobre los transportadores, sobre los conductos o en las puertas de entrada y salida de la instalación.
La tecnología de inteligencia de paquetería y el aprendizaje automático son una forma fácil y eficaz en la que los centros de distribución pueden registrar paquetes inmensurables en sus procesos de clasificación, sin trayecto de marcha en inercia ni reducir las capacidades de entrada. Es una tecnología muy ágil que se puede probar fácilmente antes de su instalación para demostrar sus beneficios potenciales. ¡Y mejora cada vez más con el tiempo a medida que el algoritmo mejora!
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