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 artificial, una rama de la inteligencia artificial (IA), puede mejorar la seguridad en los almacenes al proporcionar monitorización en tiempo real y detección proactiva de peligros. Específicamente, los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 pueden habilitar la detección de objetos y la detección de personas para ayudar con 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 puntos ciegos, las vistas obstruidas y las estanterías altas dificultan la detección de 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 artificial ayuda a las máquinas a analizar y responder a los datos visuales. Se puede utilizar para procesar imágenes y vídeos en tiempo real, lo que permite a los sistemas de almacén de visión artificial detectar objetos, rastrear movimientos y prevenir accidentes.
En comparación con la monitorización manual, la automatización impulsada por IA hace que la seguridad en el almacén sea más eficiente y fiable. Esto es posible gracias a los modelos de visión artificial como YOLO11, que pueden analizar transmisiones de vídeo en tiempo real.
En particular, las tareas de visión artificial como la detección de objetos y la segmentación de instancias que son compatibles con YOLO11 pueden identificar obstáculos como carretillas elevadoras, transpaletas y inventario mal colocado para reducir los riesgos de colisión en entornos concurridos.
También se puede utilizar para detectar trabajadores y controlar su proximidad a carretillas elevadoras y otra maquinaria, previniendo accidentes. Estos sistemas de Visión IA pueden programarse para proporcionar alertas en tiempo real y notificar a los operadores sobre posibles peligros, permitiendo acciones rápidas antes de que ocurran incidentes.
A continuación, vamos a discutir aplicaciones específicas de visión artificial que pueden ayudar a mejorar la seguridad del almacén. También explicaremos cómo se puede utilizar 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 capacidades de seguimiento de objetos de YOLO11 facilitan 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 habilitada por IA puede mejorar los cálculos de distancia, reduciendo las falsas alarmas y mejorando la precisión de las advertencias de colisión.
Más allá del seguimiento de maquinaria, YOLO11 también puede calcular la distancia entre paquetes, asegurando un espaciado adecuado para los sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación. Cuando se integra con los sistemas de gestión de almacenes (WMS), esta tecnología puede enviar alertas en tiempo real a los operadores o ajustar las rutas de movimiento de forma dinámica. Este enfoque proactivo ayuda a prevenir accidentes y también optimiza la navegación del almacén y la organización del inventario.
El soporte de YOLO11 para la estimación de pose puede mejorar la seguridad de los trabajadores analizando la postura corporal y detectando riesgos ergonómicos en tiempo real. La estimación de pose 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. Mediante el seguimiento de estos puntos en tiempo real, el sistema puede determinar si una postura es segura o potencialmente perjudicial.
Al hacerlo, los sistemas de visión artificial integrados con YOLO11 pueden detectar flexiones inseguras, técnicas de levantamiento 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.
Las paletas caídas, el inventario mal colocado o los escombros pueden crear riesgos de seguridad en un almacén si no se abordan rápidamente. Las capacidades de detección de objetos de YOLO11 pueden ayudar escaneando continuamente el suelo e identificando obstáculos que podrían pasar desapercibidos para los supervisores humanos.
Además de detectar objetos sólidos, la visión artificial también se puede utilizar para supervisar las condiciones del suelo y detectar derrames de líquidos que podrían provocar resbalones o derrapes de carretillas elevadoras. Al analizar los reflejos y las texturas de la superficie, el sistema puede distinguir entre áreas 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 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 artificial como YOLO11 llevan la seguridad del almacén aún más lejos a través de tareas como la detección de objetos y la estimación de la pose. Mediante la adopción de la visión artificial para la seguridad de las carretillas elevadoras, las organizaciones pueden reducir los riesgos, mejorar la eficiencia operativa y crear entornos de trabajo más seguros.
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