24 de febrero de 2025
Descubra cómo la visión artificial mejora la seguridad en los almacenes mediante la detección de peligros, la prevención de colisiones y la mejora de la protección de los trabajadores las 24 horas del día.
La seguridad y la eficiencia son fundamentales cuando se trata de almacenes. A menudo albergan carretillas elevadoras, cintas transportadoras y sistemas automatizados que tienen que funcionar continuamente, y ocasionalmente pueden ocurrir accidentes. Por ejemplo, la seguridad de las carretillas elevadoras es una preocupación importante, y la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional (OSHA) informa de un estimado de 61,800 lesiones menores, 34,900 lesiones graves y 85 muertes cada año.
Las medidas de seguridad tradicionales, como señales de advertencia, espejos y supervisión manual, tienen limitaciones. Los puntos ciegos, los errores humanos y las reacciones tardías pueden dificultar la prevención de accidentes antes de que ocurran. En pocas palabras, garantizar la seguridad del almacén requiere un monitoreo constante, lo cual no es fácil de hacer para los humanos solos.
Sin embargo, la visión por ordenador, una rama de la inteligencia artificial (IA), puede mejorar la seguridad de los almacenes mediante la supervisión en tiempo real y la detección proactiva de peligros. En concreto, 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, analizaremos más de cerca cómo la visión artificial puede mejorar la seguridad de los almacenes y optimizar las operaciones logísticas.
Los almacenes son entornos de ritmo rápido donde máquinas y trabajadores operan muy cerca, lo que aumenta el riesgo de accidentes. Garantizar la seguridad de los trabajadores es crucial, especialmente en áreas concurridas donde la visibilidad limitada aumenta el riesgo de colisiones. Por ejemplo, las carretillas elevadoras, los AGV (Vehículos de Guiado Automático) y los transpaletas operan 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, especialmente cerca de los puntos de acceso o si la ropa suelta está cerca de las piezas móviles. Las grúas aéreas y los equipos de elevación también necesitan atención, ya que las cargas inestables o los problemas mecánicos pueden crear peligros. Estar al tanto 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 ángulos muertos, las vistas obstruidas y las estanterías altas dificultan la detect peligros antes de que se produzcan accidentes.
Los resbalones, tropezones y caídas son riesgos comunes, especialmente en entornos concurridos. Además de esto, los errores humanos, como reacciones tardías, juicios erróneos y fatiga, siguen desempeñando un papel importante en los accidentes de almacén, incluso con protocolos de seguridad estrictos.
Si bien las medidas de seguridad tradicionales, como los espejos y las señales de advertencia, pueden ayudar, dependen de que los trabajadores se den cuenta de los peligros y reaccionen rápidamente. Por el contrario, la visión artificial adopta un enfoque proactivo, utilizando la supervisión en tiempo real impulsada por la IA para identificar los riesgos y prevenir los accidentes antes de que ocurran.
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 almacenes de visión por ordenador detect objetos, track movimientos y prevenir accidentes.
En comparación con la supervisión manual, la automatización basada en 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 concreto, 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 con mucho tráfico.
También puede utilizarse para detect trabajadores y vigilar su proximidad a carretillas elevadoras y otras máquinas, evitando accidentes. Estos sistemas Vision AI pueden programarse para emitir alertas en tiempo real y avisar a los operarios de posibles peligros, lo que permite actuar con rapidez antes de que se produzcan incidentes.
A continuación, hablaremos 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 artificial que supervisa 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 través de múltiples fotogramas, lo que permite al sistema analizar los patrones de movimiento y predecir sus trayectorias.
En entornos de almacén dinámicos, el seguimiento de objetos es especialmente útil donde las carretillas elevadoras, los AGV, las transpaletas e incluso los paquetes individuales están constantemente en movimiento. Al comprender cómo se mueven e interactúan los objetos, los almacenes pueden mejorar la seguridad y la eficiencia.
Las funciones 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 la profundidad con IA puede mejorar los cálculos de distancia, reduciendo las falsas alarmas y mejorando la precisión de los avisos de colisión.
Además de realizar el seguimiento de la maquinaria, YOLO11 también puede calcular la distancia entre paquetes, garantizando un espaciado adecuado para los sistemas de almacenamiento y recuperación automatizados. 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 de los trabajadores mediante el análisis de la postura corporal y la detección de riesgos ergonómicos en tiempo real. La estimación de la postura consiste en cartografiar la estructura esquelética del trabajador utilizando puntos clave, como la posición de las articulaciones y los ángulos de las extremidades, para analizar los patrones de movimiento. Mediante el seguimiento de estos puntos en tiempo real, el sistema puede determinar si una postura es segura o potencialmente perjudicial.
De este modo, los sistemas Vision AI integrados con YOLO11 pueden detect 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 artificial 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 en el lugar de trabajo, 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 funciones de detección de objetos de YOLO11pueden ayudar escaneando continuamente el suelo e identificando obstáculos que los supervisores humanos podrían pasar por alto.
Además de detectar objetos sólidos, la visión por ordenador también puede utilizarse para supervisar las condiciones del suelo y detect derrames de líquidos que podrían provocar resbalones o derrapes de las carretillas elevadoras. Al analizar los reflejos y las texturas de las superficies, el sistema puede distinguir entre zonas seguras y peligrosas, lo que ayuda a prevenir accidentes.
La detección de personas añade otra capa de seguridad al garantizar que las salidas de emergencia y las vías de seguridad permanezcan despejadas. Si se detecta una obstrucción, como un grupo de personas merodeando, el sistema alerta al personal para que tome medidas, lo que ayuda a las organizaciones a cumplir con las normas de seguridad y reduce los riesgos en situaciones de emergencia.
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar la visión artificial para la seguridad en el almacén:
Sin embargo, como cualquier otra tecnología, también hay ciertas limitaciones a tener en cuenta al implementar soluciones de visión artificial:
De cara al futuro, el futuro de la seguridad en almacenes impulsada por la IA y la detección de peligros probablemente estará determinado por la integración de sensores IoT (Internet de las Cosas) y la conectividad 5G.
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 tecnología inalámbrica más reciente y rápida), estos sistemas pueden enviar y recibir información casi al instante, lo que mejora la eficiencia y la capacidad de respuesta generales.
Esta configuración conectada hace posible utilizar la visión artificial para asegurar 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 de IoT, los sistemas automatizados pueden ajustar sus acciones en función de lo que está sucediendo a su alrededor, reduciendo los riesgos de seguridad y mejorando el flujo de trabajo. Estos sistemas pueden responder rápidamente a los cambios en el entorno.
La visión artificial está cambiando la forma en que los almacenes abordan la seguridad, ayudando a prevenir accidentes y reducir riesgos. A medida que estos sistemas sigan mejorando, los almacenes verán una detección más precisa, un procesamiento más rápido y una mejor automatización.
Los modelos de visión por ordenador como YOLO11 llevan la seguridad de los almacenes aún más lejos mediante tareas como la detección de objetos y la estimación de poses. Al adoptar la visión por ordenador para la seguridad de las carretillas elevadoras, las organizaciones pueden reducir los riesgos, mejorar la eficiencia operativa y crear entornos de trabajo más seguros.
¡Únase a nuestra creciente comunidad! Explore nuestro repositorio de GitHub para profundizar en la IA. ¿Está buscando construir sus propios proyectos de visión artificial? Consulte nuestras opciones de licencia. ¡Aprenda cómo la visión artificial en la atención médica está mejorando la eficiencia y explore el impacto de la IA en la fabricación visitando nuestras páginas de soluciones!
