Aplicación de Sistemas de Visión Computacional en la Gestión de Inventarios de Almacenes

Doris Nuñez y Alberto Guaba
Estudiantes Escuela de Ingeniería en Computación y Telemática, Campus Santiago
PUCMM

La Industria 4.0 y la gestión de inventarios

Todas las compañías que se dedican a la fabricación de productos en general sean PYMES o grandes empresas se encontrarán en algún momento con el problema de poder gestionar sus necesidades de almacenamiento de materia prima y producto terminado. Por lo que es una necesidad el optimizar sus procesos de gestión de inventario de forma que sean más eficiente y se puedan implementar controles más efectivos. Esta realidad es aún más notoria con la transición hacia el modelo de la Industria 4.0, donde la implementación de sistemas conectados y la disponibilidad de información en línea crean nuevos requerimientos importantes en una gestión eficiente y rápida de los inventarios de materia prima que son críticos para la producción.

De esta manera, la llegada de la Industria 4.0 ha generado una nueva serie de cambios en todos los procesos industriales entre ellos nuevos sistemas de control de inventario que podrían dar una solución a dicho problema. Sin embargo, es importante notar que aún no hay una adopción masiva de estas nuevas ventajas tecnológicas, explicado esto por las limitantes económicas o técnicas que suelen presentarse para realizar este tipo de implementación. Por lo que es necesario el seguir proponiendo y desarrollando soluciones de este tipo que logren eliminar estas limitantes.

En esta entrada de este blog de innovación se presentará el impacto de los los sistemas de visión computacional para la gestión de almacenes y su inventario. La visión computacional, es un conjunto de técnicas y metodologías desarrolladas con el fin de adquirir, procesar y analizar imágenes del entorno con el objetivo de obtener información con la ayuda de un sensor, que puede ser una o varias cámaras. La implementación de estos sistemas presenta una solución capaz de reducir la carga de trabajo de un almacén significativamente, como se expondrá en el resto de esta publicación, logrando que los empleados pueden ser más eficientes y las empresas cumplan de mejor manera con sus objetivos.

Procesos de Automatización de Inventario: Su importancia para la Industria 4.0

Con el avance y surgimiento de nuevas tecnologías éstas han quedado cada vez más integrada dentro de los procesos productivos. Esto ha creado una conexión entre los dispositivos y sistemas digitales con los sistemas físicos, surgiendo lo que se conoce como Industria 4.0. En este nuevo paradigma se integran etapas de diseño y planificación del producto, así como el suministro y producción, junto a procesos de tecnologías de la información. Esto afecta la forma en la que los productos se diseñan, fabrican y, posteriormente, almacenan y distribuyen.

La Industria 4.0 ha promovido procesos de cambio en las diferentes operaciones que involucran al sector industrial. Teniendo como consecuencia una mayor velocidad de producción, aumento en la cantidad de los productos y reducción de costos en general. Sin embargo, una parte fundamental para que esto sea posible es el manejo de los inventarios de almacenes, en especial de materia prima, los que representan una parte importante de la infraestructura de la cadena de producción. El llevar un inventario automatizado de los almacenes puede presentar una ventaja competitiva importante. Este proceso consiste en crear y actualizar en tiempo real los volúmenes de inventario permitiendo tener una gestión en línea, resultando en una optimización de los procesos relacionados con la gestión del inventario.

Adicionalmente, con el desarrollo de los sistemas de gestión de almacenes inteligentes en la Industria 4.0, se consigue una selección y colocación óptima de materia primas o productos terminados. Esto implica el utilizar algoritmos que, en base a distintos tipos de sensores,  puedan monitorear la capacidad de almacenamiento de zonas específicas, asignar dinámicamente ubicaciones disponibles, seguimiento en línea de los niveles de inventario y detección rápida de entrada/salidas de materia prima o productos terminados. Estas tecnologías hacen posible la creación de los almacenes inteligentes obteniendo un proceso eficiente, con mínima cantidad de errores, reducción de retrasos y corrigiendo muchos de los inconvenientes que ocurren en la gestión del inventario.

Soluciones de Visión Computacional para la Gestión de Inventario

En el artículo de (Alonso, Dacal-Nierto, Barreto, Amaral, & Rivero, 2022) se mencionan varias propuestas utilizando visión computacional las que están integradas junto a la filosofía de la Industria 4.0. Los autores mencionan como la visión computacional es un elemento clave de la transición hacia este nuevo paradigma,  el contar con sensores visuales alrededor del almacén coleccionando y procesando automáticamente datos relacionados al estado de la materia prima o de los productos  podría facilitar el proceso de gestión de inventario y toma de decisiones de manera significativa.

Los autores (Vukićević, Mladineo, Banduka, & Mačužić, 2022) muestran cómo se llega a implementar una solución a los problemas de gestión enfocado a la Industria 4.0 usando visión computacional con IoT. La técnica utilizada por los autores está divida en 4 módulos: adquisición de imágenes, detección de códigos QR, interfaz de usuario y reporte. La adquisición de imágenes se lleva a cabo con un arreglo de cámaras IP instaladas por todo el techo del almacén. Se tiene una central tecnológica donde está el computador servidor que está corriendo la aplicación de usuario donde se procesa todas las imágenes de la cámara usando librerías de Python para el manejo de datos de imágenes como OpenCV y otras librerías de procesamiento de códigos QR. A su vez, en dicho programa, se encuentra la opción de generar reportes sobre las capturas. En este reporte se detalla la lista de inventario que contiene todos los productos, las órdenes completadas y no completadas entre otras necesidades que se necesite reportar en la empresa.

Por otro lado, en el artículo de (Niksa Mohammadi Bagheri, 2022) se habla de la problemática del proceso de identificación de los bolígrafos enfocándose en el color de estos. En su artículo detallan que enfocaron la solución a su problema usando las ventajas de la visión computacional para ayudar a detectar los patrones de colores en los bolígrafos. Para esto su propuesta fue el desarrollo de una estructura donde se pondría una cámara especializada que estaría apuntando hacia un recipiente donde se pondrían los bolígrafos. En este artículo se aprovecha las capacidades de la visión computacional para desarrollar un sistema un sistema que sea muy preciso y funcione en diferentes condiciones de luz para la identificación de bolígrafos.

De igual manera como se puede ver en el artículo de (Jianyu Lin, 2022) se puede implementar el uso de la visión computacional en las industrias de las automóviles para las piezas de estos mismos. En este artículo se detalla que se emplean generalmente cadenas de suspensión rígida para el almacenamiento de las piezas. La propuesta en este artículo es adaptar el reconocimiento de visión computacional con la cadena de suspensión. Esto permite un monitoreo en línea del nivel de inventario de piezas, resultando en una reducción del costo de gestión del inventario.

En el artículo de (Ashwary Anand, 2022), proponen una idea simple de manejo de inventario simplemente usando drones que vuelen por el almacén y escanean los códigos QR de las cajas. Ellos detallan que su proyecto está enfocado al uso de drones monoculares de bajo costo los cuales tienen equipado una cámara para realizar las tareas de gestión de almacén mediante el escaneo de los códigos. En su artículo detallan que los algoritmos de visión computacional tienen un papel crucial para la navegación del dron debido a que esto permite una localización de las cajas dentro del almacén más precisa.

Implementación de un sistema de Visión Computacional para la Gestión de un Almacén de Materia Prima en PUCMM: Una solución para la Industria 4.0

La automatización en la gestión de inventarios representa una serie de beneficios para las industrias que van desde la reducción de costos hasta la minimización de retrasos y errores, haciendo esto muy beneficioso para cualquier empresa. Si bien existen algunas implementaciones utilizando visión computacional para la gestión de inventario, estas consisten en su mayoría en sistemas estáticos, en ocasiones utilizando muchas cámaras, sin embargo, una alternativa menos costosa e igual de eficiente es utilizar un riel móvil que utilice una sola cámara para capturar todo el contenido del almacén.

Este nuevo acercamiento ha servido como idea de partida para la elaboración en la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra de un proyecto final de grado enfocado en la aplicación de técnicas de visión computacional para un sistema de control de inventario en almacenes de materia prima. En República Dominicana las industrias del tipo secundario que transforman la materia prima son de vital importancia, por lo que el manejo de los inventarios en los almacenes de materia prima es un crítico para su operación. De este modo, este proyecto busca aplicar este sistema simplificado de inspección de inventario mediante el uso de una cámara con capacidad de desplazamiento en un riel horizontal.

Esta implementación permitirá mantener un control en tiempo real del inventario con una mínima cantidad de cámaras y un sistema con un funcionamiento mecánico sencillo. Se realizará un sistema de administración apoyado en las técnicas de visión computacional para la identificación de los distintos productos a partir de códigos QR y el análisis de imágenes para el procesamiento de la captura de información según ocurra el desplazamiento de la cámara a través del riel. Logrando un sistema eficiente y robusto para la gestión de inventarios de almacenes de materia prima en tiempo real.

Referencias

Alonso, V., Dacal-Nieto, A., Barreto, L., Amaral, A., & Rivero, E. (2019). Industry 4.0 implications in machine vision metrology: An overview. Procedia Manufacturing, 41, 359–366. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.09.020

Anand, A., Agrawal, S., Agrawal, S., Chandra, A., & Deshmukh, K. (2019). Grid-based localization stack for inspection drones towards automation of large scale warehouse systems. arXiv preprint arXiv:1906.01299. https://arxiv.org/abs/1906.01299

van Geest, M., Tekinerdogan, B., & Catal, C. (2021). Design of a reference architecture for developing smart warehouses in industry 4.0. Computers in industry, 124, 103343.
https://doi.org/10.1016/j.compind.2020.103343

van de Venn, H. W., & Mosaddegh, P. (2020). Development of Machine Vision System for Pen Parts Identification under Various Illumination Conditions in an Industry 4.0 Environment. 10.20944/preprints202004.0387.v1 

Lin, J., Yu, J., Pan, L., Chen, Z., Chen, Y., & Chen, Z. (2020). Design of Image Recognition System for rigid suspension chain inventory management. Journal of Physics: Conference Series, 1631, 012179. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1631/1/012179

Vukićević, A., Mladineo, M., Banduka, N., & Mačužić, I. (2021). A smart Warehouse 4.0 approach for the pallet management using machine vision and Internet of Things (IoT): A real industrial case study. Advances in Production Engineering & Management16(3).
https://doi.org/10.14743/apem2021.3.401