Cómo la visión artificial mejora la seguridad en almacenes las 24 horas

La seguridad y la eficiencia son fundamentales en los almacenes. A menudo albergan carretillas elevadoras, cintas transportadoras y sistemas automatizados que deben funcionar de forma continua, y en ocasiones pueden ocurrir accidentes. Por ejemplo, la seguridad con carretillas elevadoras es una preocupación importante, y la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional (OSHA) informa de unas 61.800 lesiones leves, 34.900 lesiones graves y 85 víctimas mortales cada año.

Las medidas de seguridad tradicionales, como las señales de advertencia, los espejos y la supervisión manual, tienen limitaciones. Los puntos ciegos, el error humano y las reacciones tardías pueden dificultar la prevención de accidentes antes de que ocurran. En pocas palabras, garantizar la seguridad del almacén requiere una vigilancia constante, lo cual no es fácil de hacer para los humanos por sí solos.

Sin embargo, la visión artificial, una rama de la inteligencia artificial (IA), puede mejorar la seguridad en el almacén al proporcionar una supervisión en tiempo real y la detección proactiva de peligros. Específicamente, los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 pueden permitir la detección de objetos y de personas para ayudar en tareas como la prevención de colisiones en tiempo real.

Fig 1. Un ejemplo del uso de YOLO11 para detectar a un trabajador cayendo.

En este artículo, analizaremos más de cerca cómo la visión artificial puede mejorar la seguridad en el almacén y optimizar las operaciones logísticas.

Link to this sectionLos desafíos relacionados con la seguridad en los almacenes#

Los almacenes son entornos de ritmo rápido donde las máquinas y los trabajadores operan muy cerca unos de otros, 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 AGVs (Vehículos de Guiado Automático) y las transpaletas funcionan continuamente y, sin una supervisión adecuada, las colisiones entre equipos o trabajadores pueden provocar lesiones graves.

Del mismo modo, las cintas transportadoras pueden suponer un riesgo para la seguridad si los trabajadores no tienen cuidado, especialmente cerca de los puntos de acceso o si llevan ropa suelta cerca de las piezas móviles. Las grúas puente y los equipos de elevación también requieren atención, ya que las cargas inestables o los problemas mecánicos pueden generar peligros. Estar al tanto de estos riesgos y abordarlos en tiempo real ayuda a mantener el almacén seguro para todos.

Uno de los mayores desafíos relacionados con la seguridad en el almacén es la visibilidad limitada. Los puntos ciegos, las vistas obstruidas y las estanterías de almacenamiento altas dificultan la detección de peligros antes de que ocurran accidentes.

Los resbalones, tropiezos y caídas son riesgos comunes, especialmente en entornos muy concurridos. Además, los errores humanos, como las reacciones tardías, los juicios erróneos y la fatiga, siguen desempeñando un papel importante en los accidentes en almacenes, incluso cuando existen 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 detecten los peligros y reaccionen con rapidez. Por el contrario, la visión artificial adopta un enfoque proactivo, utilizando una supervisión impulsada por IA en tiempo real para identificar los riesgos y evitar que los accidentes ocurran.

Link to this sectionCómo mejora la visión artificial la seguridad en el almacén#

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 que los sistemas de visión artificial para almacenes detecten objetos, sigan movimientos y eviten accidentes.

En comparación con la supervisión manual, la automatización impulsada por IA hace que la seguridad en el almacén sea más eficiente y fiable. Esto es posible gracias a modelos de visión artificial como YOLO11, que pueden analizar fuentes de vídeo en tiempo real.

En particular, 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 e inventario mal colocado para reducir los riesgos de colisión en entornos concurridos.

También se puede utilizar para detectar a los trabajadores y controlar su proximidad a carretillas elevadoras y otra maquinaria, evitando accidentes. Estos sistemas de IA de visión pueden programarse para ofrecer alertas en tiempo real y notificar a los operadores sobre posibles peligros, lo que permite actuar con rapidez antes de que se produzcan incidentes.

Fig 2. Segmentación de un trabajador en un almacén mediante YOLO11.

Link to this sectionAplicaciones clave de YOLO11 en la seguridad del almacén#

A continuación, hablemos de aplicaciones específicas de visión artificial que pueden ayudar a mejorar la seguridad en el almacén. También veremos cómo puede utilizarse YOLO11 para mejorar la prevención de accidentes y la gestión de riesgos.

Link to this sectionSeguimiento de objetos para evitar colisiones#

El seguimiento de objetos es una tarea de visión artificial que monitoriza continuamente el movimiento de los objetos en tiempo real. A diferencia de la detección de objetos, que identifica y etiqueta objetos en un solo fotograma, el seguimiento de objetos sigue esos objetos a través de múltiples fotogramas, permitiendo al sistema analizar patrones de movimiento y predecir sus trayectorias.

En entornos de almacén dinámicos, el seguimiento de objetos es especialmente útil donde las carretillas elevadoras, los AGVs, las transpaletas e incluso los paquetes individuales están en constante 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 monitorización 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 basada en 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, garantizando 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. Un enfoque proactivo ayuda a evitar accidentes y también optimiza la navegación del almacén y la organización del inventario.

Fig 3. Cálculo de la distancia entre paquetes mediante YOLO11.

Link to this sectionLa estimación de la postura puede aumentar la seguridad de los trabajadores#

La compatibilidad de YOLO11 con 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 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. Al realizar un seguimiento de estos puntos en tiempo real, el sistema puede determinar si una postura es segura o potencialmente dañina.

Al hacerlo, los sistemas de IA de visión integrados con YOLO11 pueden detectar flexiones inseguras, técnicas de levantamiento inadecuadas y posturas relacionadas con la fatiga que aumentan el riesgo de lesiones por sobreesfuerzo.

Fig 4. Uso de YOLO11 para detectar la postura de los trabajadores.

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 levantamiento y movimiento más seguras en los almacenes.

Link to this sectionUso de la detección de objetos para identificar peligros#

Los palés caídos, el inventario mal colocado o los escombros pueden generar peligros 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 localizar 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 las 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 los pasillos de seguridad permanezcan despejados. 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 a reducir los riesgos en situaciones de emergencia.

Link to this sectionLos pros y los contras de la visión artificial en la seguridad de los almacenes#

Aquí tienes algunas ventajas clave de utilizar la visión artificial para la seguridad en el almacén:

• Escalabilidad: Los sistemas de visión artificial integrados con YOLO11 pueden implementarse en almacenes de todos los tamaños, desde pequeñas instalaciones de almacenamiento hasta centros de distribución a gran escala, adaptándose a diferentes necesidades operativas.
• Entrenamiento personalizado para condiciones específicas del almacén: YOLO11 puede entrenarse con conjuntos de datos específicos del almacén para reconocer peligros, equipos y patrones de flujo de trabajo únicos, mejorando la precisión de la detección.
• Vigilancia y supervisión constantes: A diferencia de los supervisores humanos, los sistemas de visión artificial pueden funcionar las 24 horas del día y supervisar continuamente la actividad del almacén sin fatiga ni falta de atención.

Sin embargo, como cualquier otra tecnología, también existen ciertas limitaciones que hay que tener en cuenta al implementar soluciones de visión artificial:

• Limitaciones medioambientales: Los sistemas de visión artificial para almacenes pueden tener dificultades con una iluminación deficiente, superficies reflectantes o deslumbramiento, lo que requiere la fusión de múltiples sensores para mejorar la precisión.
• Integración con sistemas heredados: Las plataformas de automatización de almacenes existentes pueden requerir modificaciones o infraestructuras adicionales para admitir totalmente los modelos de visión artificial.
• Oclusión y puntos ciegos: Los objetos o los trabajadores pueden quedar bloqueados por equipos o estanterías, lo que reduce la precisión de la detección. Para solucionar esto, las cámaras pueden colocarse estratégicamente para cubrir todos los ángulos y minimizar los puntos ciegos.

Link to this sectionEl futuro de la seguridad en el almacén impulsada por IA#

Mirando hacia el futuro, el mañana de la seguridad en el almacén impulsada por IA y la detección de peligros probablemente estará marcado por la integración de sensores IoT (Internet de las cosas) y conectividad 5G.

El 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, mejorando la eficiencia y la capacidad de respuesta generales.

Esta configuración conectada permite 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 IoT, los sistemas automatizados pueden ajustar sus acciones en función de lo que sucede a su alrededor, lo que reduce los riesgos de seguridad y mejora el flujo de trabajo. Estos sistemas pueden responder rápidamente a los cambios en el entorno.

Link to this sectionConclusiones clave#

La visión artificial está cambiando la forma en que los almacenes abordan la seguridad al ayudar 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 en el almacén aún más lejos a través de tareas como la detección de objetos y la estimación de la postura. Al adoptar la visión artificial para la seguridad con carretillas elevadoras, las organizaciones pueden reducir los riesgos, mejorar la eficiencia operativa y crear entornos de trabajo más seguros.

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