LogísticaMovilidadMedio ambiente

Lectura automática de precintos

Inteligencia artificial por la identificación de los precintos de seguridad de los contenedores marítimos

Partes implicadas

Promotores

Socios

Colaboradores

Objetivos de Desarrollo Sostenible

ODS

(Objetivos de Desarrollo Sostenible)

ODS 1 ODS 1 ODS 1

Antecedentes

El tráfico de contenedores marítimos en el Port de Barcelona aumentó a más de 3,3 millones de TEU en 2019 y creció un 30,4% hasta julio de 2021 comparado con el año anterior. El movimiento de contenedores se organiza a través de trenes y camiones, con un sistema de rastreo que incluye un control de acceso, en parte automatizado por tecnología OCR, para verificar los precintos de seguridad según la norma ISO PAS 17712. Aunque algunos puertos han automatizado este proceso, la mayoría todavía requiere intervención manual para garantizar la seguridad de los contenedores, presentando un desafío.

Descripción

Barcelona Port Innovation, Hutchison BEST y AllRead han creado un proyecto piloto para monitorizar una de las entradas de la terminal del Puerto de Barcelona. El objetivo es extraer automáticamente y en tiempo real las lecturas de los precintos de seguridad mediante una cámara fija instalada en la entrada 5 de la terminal de Hutchison BEST.
En concreto el proyecto consiste en:

  • Desarrollar nuevas tecnologías de Redes Neuronales Profundas aplicadas al control automático de los precintos de seguridad .
  • Diseñar, desarrollar e integrar un prototipo del sistema.
  • Realizar estudios de validación en entorno operacional real del sistema .

Conclusiones

  • Evaluación de 60 tráficos.
  • Aunque existe margen de mejora, la tecnología funciona satisfactoriamente para este caso de uso, siempre que se respeten unos requisitos mínimos de calidad de imagen.
  • Muchos tráficos excluidos se deben al proceso inherente a este piloto. Casos como contenedores que paran fuera de la imagen y precintos girados tienen una representatividad importante y deberían ser abordados de otro modo en caso de que esta solución vaya a producción.
  • Si se quieren considerar las diferentes dimensiones de contenedores deberían tenerse, al menos, 2 cámaras/ópticas.
  • Aunque se mejore mucho la latencia del software, asegurar que la cámara genere imágenes de calidad de precintos en movimiento es bastante complejo.

Impacto del proyecto

Profit (Economía)

  • Mejora en la eficiencia de las operaciones : actualmente, son los operarios que lo hacen de manera manual, con un tiempo más elevado y posible error humano, pudiendo provocar retrasos en el proceso de entrada y salida en las terminales.
  • 90% de mejora de eficiencia en costes operativos: ahorro de más de 1.250.000€ anuales con el uso del software vs. proceso manual (Bases de cálculo en el informe-anexo Informe final).

 

People (Personas)

  • Mejora de la seguridad y salud de los trabajadores : se evita realizar el proceso de control de manera manual, siendo éste lento y peligroso, generando un riesgo para los operarios que están entre camiones y cargas de más de 30 Tn.

 

Planet (Medio Ambiente)

  • 77.000 kg de CO2 eq. anuales evitados de emitir a la atmósfera: a través de la reducción de la espera de los camiones, avanzando a ralentí en la terminal. En BEST se gestionan aprox. 1M de precintos al año y donde el proceso de validación manual tarda alrededor de 30 segundos.

Noticias