Ultralytics YOLO11: la clave de la visión por ordenador en logística

Abirami Vina

4 min leer

9 de enero de 2025

Descubra cómo los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 están cambiando el sector de la logística al automatizar las operaciones y aumentar la satisfacción del cliente.

La industria logística es un puente importante entre fabricantes y consumidores. Facilita la producción, el almacenamiento y la distribución de productos acabados en distintos lugares. Al ser un sector en rápida evolución, la velocidad y la precisión son dos aspectos vitales de las operaciones logísticas. 

Sin embargo, el reciente auge de las compras en línea y las crecientes necesidades de los consumidores están poniendo a prueba los flujos de trabajo logísticos tradicionales. Entre los motivos de preocupación figuran los retrasos, la ineficacia de la cadena de suministro y el aumento de los costes a medida que las empresas intentan seguir el ritmo de la demanda. Para hacer frente a estas limitaciones, tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y la visión por ordenador se están integrando activamente en las operaciones logísticas para agilizar los flujos de trabajo.

Por ejemplo, Ultralytics YOLO11, un modelo de visión por ordenador de vanguardia que admite tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, puede ayudar a crear sistemas para automatizar las operaciones logísticas. Utilizando YOLO11 para analizar imágenes y vídeos, las empresas pueden minimizar errores, acelerar el seguimiento de inventarios y los procesos de clasificación de paquetes, y mejorar la eficiencia operativa general.

__wf_reserved_inherit
Fig. 1. Ejemplo de uso de YOLO11 para detectar paquetes.

En este artículo analizaremos cómo la visión por ordenador y YOLO11 pueden reimaginar el sector de la logística en todo el mundo. También hablaremos de las aplicaciones de la visión por ordenador en logística, como la optimización de almacenes y la agilización de las operaciones de entrega.

Evolución de la visión por ordenador en logística

La automatización basada en la visión en el sector logístico comenzó a principios de la década de 2000, con sencillos sistemas de reconocimiento de imágenes utilizados para escanear códigos de barras. En la década de 2010, los avances en el aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), hicieron que el procesamiento de imágenes fuera más rápido y preciso, allanando el camino para una automatización más sofisticada.

La disponibilidad generalizada de cámaras, sensores y conectividad a Internet ha acelerado de forma natural la evolución de la visión por ordenador en la logística. Gracias a la generalización de estos medios, ahora es posible capturar y procesar grandes cantidades de datos visuales en tiempo real.

Hoy en día, la tecnología de visión por ordenador puede desempeñar un papel clave en casi todos los flujos de trabajo logísticos. Los modelos de visión por ordenador como YOLO11 pueden proporcionar capacidades de detección y seguimiento en tiempo real, haciendo que las operaciones sean más eficientes. Las soluciones de IA de visión avanzada integradas con YOLO11 pueden ayudar a las empresas logísticas a afrontar retos cotidianos como la clasificación y el seguimiento de paquetes.

Del inventario a la entrega: el impacto de los sistemas de visión por ordenador

El recorrido de un producto, desde las estanterías del inventario hasta la puerta del cliente, puede realizarse sin problemas con sistemas habilitados para visión por ordenador. He aquí un rápido vistazo a cómo Vision AI puede influir en cada paso logístico:

  • Seguimiento del almacén: Comienza en el almacén, donde el seguimiento manual del inventario puede dar lugar a errores. Con modelos de visión computerizada como YOLO11, este proceso puede automatizarse, proporcionando actualizaciones de existencias en tiempo real y asegurándose de que cada artículo está contabilizado.
  • Detección de daños: A medida que los paquetes se mueven por las concurridas líneas de entrega, detectar manualmente los daños puede resultar difícil. Las capacidades de detección de objetos en tiempo real de YOLO11 pueden utilizarse para escanear cada paquete, marcando los artículos dañados antes de que avancen en el proceso.
  • Optimización de las entregas: El tramo final -llevar los paquetes a los clientes- suele ser el más difícil. Los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden ayudar a analizar el tráfico y optimizar las rutas de reparto, garantizando la llegada a tiempo y reduciendo los costes de combustible y los retrasos.

De principio a fin, las tecnologías de visión por ordenador pueden hacer que la logística sea más eficaz, segura y asequible.

__wf_reserved_inherit
Fig. 2. Uso de YOLO11 para contar paquetes.

Aplicaciones de visión computerizada de YOLO11 en logística

Ahora que ya hemos hablado de cómo la visión por ordenador puede mejorar diversas operaciones logísticas, vamos a explorar y recorrer algunas aplicaciones en detalle.

Gestión de inventarios con YOLO11

El seguimiento manual del inventario puede llevar mucho tiempo y dar lugar a errores, lo que dificulta el control de los niveles de existencias. Ahí es donde entran en juego los modelos de visión artificial como YOLO11. Gracias a sus avanzadas funciones de detección de objetos, YOLO11 puede entrenarse a medida para identificar productos específicos en las estanterías y controlar el inventario en tiempo real. 

Al analizar una imagen de la estantería, YOLO11 puede dibujar recuadros delimitadores alrededor de cada artículo, señalando su ubicación y cantidad exactas. Esto facilita la identificación de artículos perdidos o extraviados. Cuando hay que reponer un artículo, el sistema envía una alerta al equipo de inventario, lo que ayuda a evitar el exceso de existencias o que se agoten los productos. Es una forma más inteligente y rápida de gestionar el inventario y adelantarse a la demanda.

Clasificación y seguimiento de paquetes con YOLO11

Del mismo modo, la compatibilidad de YOLO11 con el seguimiento de objetos puede redefinir las operaciones de clasificación y seguimiento de paquetes. Al supervisar continuamente los paquetes a medida que se desplazan por la cadena de suministro, YOLO11 ayuda a garantizar que se contabiliza cada paquete. Esto reduce la necesidad de comprobaciones manuales, minimiza los errores y acelera todo el proceso.

Especialmente en los centros de clasificación, YOLO11 puede asignar un identificador único a cada paquete cuando entra en el sistema. A continuación, realiza el seguimiento del paquete en tiempo real, asegurándose de que llega al destino correcto sin retrasos ni extravíos. El seguimiento en tiempo real mantiene el buen funcionamiento de las operaciones, reduce los cuellos de botella y simplifica los flujos de trabajo.

Por ejemplo, los sistemas integrados con YOLO11 pueden seguir los paquetes mientras se desplazan por las cintas transportadoras, identificando su posición en todo momento. El seguimiento de los paquetes permite clasificarlos automáticamente, garantizando que se envían a las líneas de expedición correctas sin necesidad de supervisión humana constante.

__wf_reserved_inherit
Fig. 3. Seguimiento de paquetes en una cinta transportadora con YOLO11.

Utilización de YOLO11 para inspeccionar la calidad de los envases 

YOLO11 también incluye soporte integrado para la segmentación de instancias, lo que lo convierte en una gran herramienta para la inspección de calidad en logística. A diferencia de la detección básica de objetos, la segmentación de instancias puede identificar y delinear objetos individuales en una imagen. Esto facilita la detección de problemas como abolladuras, roturas o etiquetas dañadas en tiempo real, de modo que los paquetes defectuosos pueden marcarse y retirarse antes de que lleguen a los clientes.

También es útil para comprobar el contenido de los paquetes. YOLO11 puede segmentar e identificar varios artículos dentro de un mismo paquete, comprobando dos veces que todo está correctamente embalado y que no falta nada. Al automatizar estas inspecciones, YOLO11 ayuda a ahorrar tiempo, reduce los errores y mantiene a los clientes satisfechos con productos sin daños y correctamente embalados.

Otras aplicaciones reales de YOLO11 en logística

Además de utilizar la IA para supervisar, clasificar y comprobar paquetes, YOLO11 puede utilizarse para muchas otras operaciones de apoyo en el sector de la logística, como:

  • Gestión de palés y contenedores: Seguimiento del movimiento y la colocación de palés y contenedores en almacenes y vehículos de transporte.
  • Supervisión de la seguridad de los empleados: Detección de peligros, supervisión del cumplimiento de los protocolos de seguridad e identificación de comportamientos inseguros, incluida la detección de caídas, para mantener entornos de trabajo seguros en los almacenes.
  • Mejora de la seguridad: Supervisión de almacenes y vehículos de reparto para evitar robos y accesos no autorizados.

Las ventajas de las aplicaciones de YOLO11 en logística

Existen muchos modelos de visión por ordenador, pero YOLO11 destaca por sus características, que lo convierten en un gran aliado para la logística. Estas son algunas de sus principales ventajas:

  • Escalabilidad: Las aplicaciones YOLO11 pueden adaptarse a las crecientes demandas operativas, lo que facilita la gestión de mayores volúmenes de paquetes en la cadena logística.
  • Versatilidad: Un modelo, YOLO11, puede ser la base de una amplia gama de aplicaciones logísticas, desde la gestión de almacenes hasta la optimización de entregas de última milla. La formación personalizada de este modelo base puede adaptarlo a tareas específicas.
  • Mayor precisión: YOLO11 es más preciso que los modelos YOLO anteriores; de hecho, YOLO11m consigue un mAP mayor con un 22% menos de parámetros en comparación con YOLOv8m.
  • Integración perfecta: Ultralytics admite integraciones que facilitan la incorporación de YOLO11 a los flujos de trabajo de IA existentes, mejorando el rendimiento y la funcionalidad del sistema.

La importancia de la sostenibilidad en la industria logística

La sostenibilidad se está convirtiendo en una prioridad crítica en la industria logística debido a su importante impacto medioambiental. El 85% de las empresas han aumentado sus inversiones en sostenibilidad en logística durante el último año para hacer frente a estas preocupaciones. YOLO11 puede desempeñar un papel clave en la promoción de la sostenibilidad optimizando las operaciones, reduciendo los residuos y fomentando prácticas más ecológicas. 

He aquí algunas formas en que YOLO11 puede apoyar la sostenibilidad: 

  • Ayuda a evitar el exceso de existencias y la acumulación de productos caducados o dañados mediante un seguimiento preciso del inventario.
  • YOLO11 puede minimizar los residuos de envases optimizando el uso de materiales, lo que contribuye a unos procesos logísticos más sostenibles.
  • Al reducir los retrasos mediante la automatización de procesos clave, YOLO11 puede ahorrar energía y recursos en toda la cadena de suministro.
  • YOLO11 puede contribuir a optimizar las rutas de reparto utilizando datos de tráfico en tiempo real, reduciendo el consumo de combustible y las emisiones de los vehículos.

Consideraciones para aplicar las soluciones YOLO11

Supongamos que está listo para configurar un sistema de IA de visión basado en YOLO11. Aunque el proceso es sencillo, necesitará algunos componentes esenciales de hardware y software. El punto de partida suele ser un modelo YOLO11 adaptado a sus necesidades logísticas. Puede entrenar un modelo personalizado o utilizar uno preentrenado para ahorrar tiempo y esfuerzo.

En cuanto al hardware, necesitará cámaras de alta calidad para capturar imágenes claras y en tiempo real. Estas imágenes o vídeos pueden ser procesados por dispositivos como GPU (unidades de procesamiento gráfico) o dispositivos de borde. También es importante una conexión de red estable para garantizar una comunicación fluida entre las cámaras, los dispositivos de procesamiento y los sistemas centrales.

El futuro de la visión por ordenador en la logística

El futuro de la visión por ordenador en la logística está lleno de oportunidades apasionantes. Con avances en tecnologías como YOLO11 y la IA, los sistemas de visión son cada vez más inteligentes, rápidos y adaptables. En combinación con innovaciones emergentes como el edge computing, la 5G y herramientas inmersivas como la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA), la visión por ordenador está llamada a transformar la forma en que se automatizan y racionalizan las operaciones logísticas.

Este impulso se refleja en el floreciente mercado mundial de la IA en logística, que está valorado en 16.950 millones de dólares en 2024 y se espera que crezca hasta los 348.620 millones de dólares en 2032. Estas cifras demuestran hasta qué punto la IA y la visión por ordenador serán fundamentales para dar forma al futuro de la logística.

__wf_reserved_inherit
Fig. 5. Tamaño del mercado mundial de IA en logística.

Principales conclusiones

Las tecnologías de visión por ordenador como YOLO11 están cambiando las reglas del juego de la industria logística. Hacen que los procesos sean más rápidos, precisos y sostenibles. Ya se trate del seguimiento de inventarios, la clasificación de paquetes o la inspección de los mismos, YOLO11 ayuda a agilizar las operaciones y reducir los costes. Su capacidad para adaptarse a las distintas necesidades logísticas y encajar en los flujos de trabajo existentes lo convierte en una herramienta práctica y fiable para empresas de todos los tamaños.

Con el rápido avance de la IA y la visión por ordenador, el futuro de la logística parece más brillante que nunca. El mercado mundial de la IA en logística está creciendo rápidamente, y YOLO11 está preparado para liderar el camino. Al adoptar estas tecnologías, las empresas pueden mejorar su eficiencia, ahorrar dinero y dar pasos hacia la construcción de un futuro más sostenible para la logística.

Únase a nuestra comunidad y consulte nuestro repositorio de GitHub para obtener más información sobre la IA. Explore nuestras innovaciones, como la IA en agricultura y la visión por ordenador en sanidad, en nuestras páginas de soluciones.

¡Construyamos juntos el futuro
de la IA!

Comience su viaje con el futuro del aprendizaje automático

Empezar gratis
Enlace copiado en el portapapeles