Ultralytics YOLO11: A chave para a visão computacional na logística

Abirami Vina

4 min ler

9 de janeiro de 2025

Saiba como os modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11, estão a mudar o sector da logística, automatizando as operações e aumentando a satisfação do cliente.

O sector da logística é uma ponte importante entre os fabricantes e os consumidores. Facilita a produção, o armazenamento e a distribuição de produtos acabados em vários locais. Sendo um sector em rápida evolução, a rapidez e a precisão são dois aspectos vitais das operações logísticas. 

No entanto, o recente boom das compras em linha e as crescentes necessidades dos consumidores estão a pôr em causa os fluxos de trabalho logísticos tradicionais. As preocupações incluem atrasos, ineficiências na cadeia de abastecimento e custos mais elevados à medida que as empresas tentam acompanhar a procura. Para fazer face a estas limitações, tecnologias avançadas como a inteligência artificial (IA) e a visão por computador estão a ser ativamente integradas nas operações de logística para simplificar os fluxos de trabalho.

Por exemplo, o Ultralytics YOLO11, um modelo de visão computacional de ponta que suporta tarefas como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias, pode ajudar a criar sistemas para automatizar operações logísticas. Utilizando o YOLO11 para analisar imagens e vídeos, as empresas podem minimizar os erros, acelerar os processos de rastreio de inventário e de triagem de pacotes e melhorar a eficiência operacional global.

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Fig. 1. Um exemplo de utilização do YOLO11 para detetar embalagens.

Neste artigo, vamos explorar a forma como a visão por computador e o YOLO11 podem reimaginar o sector da logística a nível mundial. Também discutiremos as aplicações da visão computacional na logística, como a otimização de armazéns e a racionalização das operações de entrega.

A evolução da visão computacional na logística

A automação orientada para a visão no sector da logística começou no início dos anos 2000, com sistemas simples de reconhecimento de imagem utilizados para ler códigos de barras. Na década de 2010, os avanços na aprendizagem profunda, como as redes neurais convolucionais (CNN), tornaram o processamento de imagens mais rápido e mais preciso, abrindo caminho para uma automação mais sofisticada.

A disponibilidade generalizada de câmaras, sensores e conetividade à Internet acelerou naturalmente a evolução da visão computacional na logística. Com estas entradas a tornarem-se cada vez mais comuns, é agora possível capturar e processar grandes quantidades de dados visuais em tempo real.

Atualmente, a tecnologia de visão por computador pode desempenhar um papel fundamental em quase todos os fluxos de trabalho de logística. Os modelos de visão por computador como o YOLO11 podem fornecer capacidades de deteção e seguimento em tempo real, tornando as operações mais eficientes. As soluções de IA de visão avançada integradas com o YOLO11 podem ajudar as empresas de logística a enfrentar os desafios quotidianos, como a classificação e o rastreio de pacotes.

Do inventário à entrega: o impacto dos sistemas de visão por computador

A viagem de um produto, desde as prateleiras do inventário até à porta do cliente, pode ser feita sem problemas com sistemas de visão por computador. Aqui está um rápido vislumbre de como a IA de visão pode afetar cada passo logístico:

  • Controlo do armazém: Começa no armazém, onde o rastreamento manual do inventário pode muitas vezes levar a erros. Com modelos de visão por computador como o YOLO11, este processo pode ser automatizado, fornecendo actualizações de stock em tempo real e assegurando que cada item é contabilizado.
  • Deteção de danos: À medida que os pacotes se movem através de linhas de entrega ocupadas, detetar danos manualmente pode ser difícil. As capacidades de deteção de objectos em tempo real do YOLO11 podem ser utilizadas para analisar cada pacote, assinalando os itens danificados antes de avançarem no processo.
  • Otimização das entregas: A reta final - fazer com que os pacotes cheguem aos clientes - é geralmente a mais desafiadora. Os modelos de visão por computador como o YOLO11 podem ajudar a analisar o tráfego e otimizar as rotas de entrega, garantindo chegadas atempadas e reduzindo os custos de combustível e os atrasos.

Do princípio ao fim, as tecnologias de visão computacional podem tornar a logística mais eficiente, segura e económica.

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Fig. 2. Utilização do YOLO11 para contar pacotes.

Aplicações de visão por computador do YOLO11 em logística

Agora que já discutimos a forma como a visão computacional pode melhorar várias operações logísticas, vamos explorar e percorrer algumas aplicações em pormenor.

Gestão de inventário com YOLO11

O acompanhamento manual do inventário pode ser moroso e propenso a erros, tornando difícil manter os níveis de stock sob controlo. É aí que entram os modelos de visão computacional como o YOLO11. Com as suas capacidades avançadas de deteção de objectos, o YOLO11 pode ser treinado à medida para identificar produtos específicos nas prateleiras e monitorizar o inventário em tempo real. 

Ao analisar uma imagem da prateleira, o YOLO11 pode desenhar caixas delimitadoras à volta de cada item, identificando a sua localização e quantidade exactas. Isto facilita a identificação de artigos em falta ou mal colocados. Quando um artigo precisa de ser reabastecido, o sistema envia um alerta à equipa de inventário, ajudando a evitar o excesso de stock ou a falta de produtos. É uma forma mais inteligente e rápida de gerir o inventário e manter-se à frente da procura.

Triagem e seguimento de encomendas com YOLO11

Da mesma forma, o suporte do YOLO11 para rastreamento de objetos pode redefinir as operações de classificação e rastreamento de pacotes. Ao monitorizar continuamente as encomendas à medida que se deslocam através da cadeia de fornecimento, o YOLO11 ajuda a garantir que cada encomenda é contabilizada. Isto reduz a necessidade de controlos manuais, minimiza os erros e acelera todo o processo.

Particularmente nos centros de triagem, o YOLO11 pode atribuir um identificador único a cada pacote à medida que este entra no sistema. Em seguida, rastreia o pacote em tempo real, assegurando que chega ao destino correto sem atrasos ou extravios. O rastreio em tempo real mantém as operações a funcionar sem problemas, reduz os estrangulamentos e simplifica os fluxos de trabalho.

Por exemplo, os sistemas integrados com o YOLO11 podem seguir as embalagens à medida que estas se deslocam ao longo das correias transportadoras, identificando as suas posições a todo o momento. O seguimento das embalagens permite a sua classificação automática, garantindo que as embalagens são enviadas para as linhas de expedição corretas sem necessidade de supervisão humana constante.

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Fig. 3. Seguimento de pacotes numa correia transportadora utilizando o YOLO11.

Utilização do YOLO11 para a inspeção da qualidade das embalagens 

O YOLO11 também inclui suporte integrado para segmentação de instâncias, tornando-o uma excelente ferramenta para a inspeção de qualidade em logística. Ao contrário da deteção básica de objectos, a segmentação de instâncias pode identificar e delinear objectos individuais numa imagem. Isto facilita a deteção de problemas como amolgadelas, rasgões ou etiquetas danificadas em tempo real, pelo que as embalagens defeituosas podem ser assinaladas e removidas antes de chegarem aos clientes.

Também é útil para verificar o conteúdo das embalagens. O YOLO11 pode segmentar e identificar vários itens dentro de uma única embalagem, verificando se tudo está embalado corretamente e se não falta nada. Ao automatizar estas inspecções, o YOLO11 ajuda a poupar tempo, reduz os erros e mantém os clientes satisfeitos com produtos não danificados e devidamente embalados.

Outras aplicações reais do YOLO11 na logística

Para além de utilizar a IA para monitorizar, classificar e verificar embalagens, o YOLO11 pode ser utilizado para muitas outras operações de apoio no sector da logística, tais como:

  • Gestão de paletes e contentores: Acompanhamento do movimento e colocação de paletes e contentores em armazéns e veículos de transporte.
  • Monitorização da segurança dos funcionários: Detetar perigos, monitorizar o cumprimento dos protocolos de segurança e identificar comportamentos inseguros, incluindo a deteção de quedas, para manter ambientes de trabalho seguros em armazéns.
  • Reforço da segurança: Monitorização de armazéns e veículos de entrega para evitar roubos e acessos não autorizados.

As vantagens das aplicações YOLO11 na logística

Existem muitos modelos de visão computacional no mercado, mas o YOLO11 destaca-se com caraterísticas que o tornam ideal para a logística. Aqui estão alguns dos seus principais benefícios:

  • Escalabilidade: As aplicações YOLO11 podem adaptar-se às crescentes exigências operacionais, facilitando o manuseamento de maiores volumes de pacotes no pipeline logístico.
  • Versatilidade: Um modelo, o YOLO11, pode ser a base de uma vasta gama de aplicações logísticas, desde a gestão de armazéns até à otimização da entrega na última milha. A formação personalizada deste modelo base pode adaptá-lo a tarefas específicas.
  • Maior precisão: O YOLO11 é mais preciso do que os modelos YOLO anteriores; de facto, o YOLO11m atinge um mAP mais elevado com menos 22% de parâmetros em comparação com o YOLOv8m.
  • Integração perfeita: O Ultralytics suporta integrações que facilitam a incorporação do YOLO11 nos fluxos de trabalho de IA existentes, melhorando o desempenho e a funcionalidade do sistema.

A importância da sustentabilidade no sector da logística

A sustentabilidade está a tornar-se uma prioridade crítica no sector da logística devido ao seu impacto ambiental significativo. 85% das empresas aumentaram os seus investimentos em sustentabilidade na logística no último ano para responder a estas preocupações. O YOLO11 pode desempenhar um papel fundamental na promoção da sustentabilidade, optimizando as operações, reduzindo o desperdício e incentivando práticas mais ecológicas. 

Eis algumas formas como o YOLO11 pode apoiar a sustentabilidade: 

  • Ajuda a evitar o excesso de stock e a acumulação de mercadorias fora de prazo ou danificadas através de um controlo preciso do inventário.
  • O YOLO11 pode minimizar o desperdício de embalagens através da otimização da utilização de materiais, contribuindo para processos logísticos mais sustentáveis.
  • Ao reduzir os atrasos através da automatização de processos-chave, o YOLO11 pode poupar energia e recursos em toda a cadeia de abastecimento.
  • O YOLO11 pode desempenhar um papel na otimização das rotas de entrega utilizando dados de tráfego em tempo real, reduzindo o consumo de combustível e as emissões dos veículos.

Considerações sobre a implementação de soluções YOLO11

Digamos que está pronto para configurar um sistema de IA de visão alimentado pelo YOLO11. Embora o processo seja simples, precisará de alguns componentes essenciais de hardware e software. O ponto de partida é normalmente um modelo YOLO11 adaptado às suas necessidades logísticas. Pode treinar um modelo personalizado ou utilizar um modelo pré-treinado para poupar tempo e esforço.

No que diz respeito ao hardware, são necessárias câmaras de alta qualidade para captar imagens nítidas e em tempo real. Estas imagens ou vídeos podem ser processados por dispositivos como GPUs (unidades de processamento gráfico) ou dispositivos periféricos. Uma ligação de rede estável é também importante para garantir uma comunicação sem problemas entre as câmaras, os dispositivos de processamento e os sistemas centrais.

O futuro da visão computacional na logística

O caminho à frente para a visão computacional em logística está cheio de oportunidades empolgantes. Com os avanços em tecnologias como YOLO11 e IA, os sistemas de visão estão a tornar-se mais inteligentes, mais rápidos e mais adaptáveis. Combinado com inovações emergentes como computação de ponta, 5G e ferramentas imersivas como realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR), a visão computacional está pronta para transformar a maneira como as operações de logística são automatizadas e simplificadas.

Esta dinâmica reflecte-se no mercado global em expansão da IA na logística, que está avaliado em 16,95 mil milhões de dólares em 2024 e deverá crescer para 348,62 mil milhões de dólares até 2032. Estes números mostram como a IA e a visão computacional serão fundamentais para moldar o futuro da logística.

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Fig. 5. Dimensão do mercado global de IA na logística.

Principais conclusões

As tecnologias de visão por computador, como a YOLO11, estão a mudar o jogo da indústria logística. Estão a tornar os processos mais rápidos, mais precisos e mais sustentáveis. Quer se trate de rastrear inventário, classificar encomendas ou inspecionar pacotes, o YOLO11 ajuda a simplificar as operações e a reduzir os custos. A sua capacidade de se adaptar a diferentes necessidades logísticas e de se enquadrar em fluxos de trabalho existentes torna-o uma ferramenta prática e fiável para empresas de todas as dimensões.

Com o rápido avanço da IA e da visão computacional, o futuro da logística parece mais brilhante do que nunca. O mercado global de IA em logística está a crescer rapidamente e a YOLO11 está pronta para liderar o caminho. Ao adotar estas tecnologias, as empresas podem melhorar a sua eficiência, poupar dinheiro e dar passos no sentido de construir um futuro mais sustentável para a logística.

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